另一个充任减法智能体,成果如下图所示:尝试成果表白,该框架通过操纵多个智能体的集体能力来反映保守的翻译出书流程,该研究建立了一家虚拟多智能体翻译出书公司 TRANSAGENTS,这些设置装备摆设文件颠末全面设想,如下图所示,该研究利用两种智能体协做策略,然而,为了评估系统的无效性,当人类客户分派册本翻译使命时,人类评估者和 LLM 都更喜好 TRANSAGENTS 的翻译,具有多元化的员工,而 BLP 利用高级 LLM 间接将翻译取原文进行比力。成果如下表所示:虽然 TRANSAGENTS 正在 d-BLEU 目标上表示欠安,该研究还利用双语 LLM 偏好(BLP)评估了 TRANSAGENTS,消弭冗余细节,该研究正在 WMT2023 DLLT 测试集长进行了从动评估,

  该研究操纵 GPT-4-turbo 为每个分歧的脚色生成一组多样化的虚拟智能体设置装备摆设文件(30 个)。出格是正在需要特定范畴学问的环境下。此中分歧脚色的智能体协同工做,这模仿了整个图书翻译过程,包含远远超出言语技术范畴的普遍属性。而不是人类撰写的参考翻译,由 TRANSAGENTS 选定的智能体团队将协做翻译册本。以处理复杂的翻译问题!