يقدم الباحثون Sentence Translation Alignment Rate (STAR)، وهو مقياس مساعد مصمم لتكميم الدقة الهيكلية على مستوى الجملة في الترجمة الآلية من مستند إلى مستند، معالجةً لمشاكل مثل الحذف والهلوسة. ويقترحون STAR-masked Preference Optimization (StarPO)، وهو إطار يصنف الفرضيات حسب الجودة الهيكلية ويستخدم قناع محاذاة ديناميكيًا للتركيز على تحسين الأجزاء غير المتطابقة.
- يقيس STAR صراحةً الدقة الهيكلية لمعالجة انتهاكات المطابقة بين المصدر والهدف.
- يستخدم StarPO قناع محاذاة ديناميكيًا لتحسين أجزاء محددة غير متطابقة أثناء التدريب.
- أظهرت التجارب في مجالات الأخبار والأدب تحسينات كبيرة في جودة الترجمة وسلامتها.
- تتفوق النماذج المدمجة التي تستخدم StarPO على الأنظمة الخاصة الضخمة مثل GPT-4o بكفاءة أعلى للرموز.
يتيح الإطار للنماذج الأصغر أن تتفوق على الأنظمة الخاصة الكبيرة مع الحفاظ على كفاءة رمزية أفضل.