التقييم الخالي من المرجع لديه القدرة على جعل تقييم الترجمة الآلية أكثر قابلية للتطوير بشكل كبير، مما يتيح لنا المحور بسهولة لغات أو مجالات جديدة.لقد أظهر مؤخرا أن الاحتمالات التي قدمتها نموذج كبير متعدد اللغات يمكن أن تحقق حالة من النتائج الفنية عند
استخدامها كتقسيط مجاني مرجعي.نقوم بتجربة تعديلات مختلفة لهذا النموذج، وإظهار ذلك من خلال تحجيمه، يمكننا مطابقة أداء بلو.نقوم بتحليل نقاط الضعف المحتملة المختلفة للنهج، وتجد أنه قوي بشكل مدهش ومن المرجح أن تقدم أداء معقول عبر مجموعة واسعة من المجالات وصفات النظام المختلفة.
في هذا العمل، ندرس الهلوسة في الترجمة الآلية العصبية (NMT)، والتي تكمن في نهاية متطرفة على طيف أمراض NMT.أولا، نربط ظاهرة الهلوسة تحت اضطراب المصدر إلى النظرية الطويلة للذيل من فيلدمان، وتقديم فرضية صحيحة تجريبية تشرح الهلوسة تحت اضطرابات المصدر.ثاني
ا، نفكر في الهلوسة بموجب الضوضاء على مستوى Corpus (بدون أي اضطراب مصدر) وإظهار أن هناك نوعين بارزين من الهلوسة الطبيعية (النواتج المنفجرة والتذمر) يمكن أن يتم توليدها وشرحها من خلال أنماط ضوضاء ذات مستوى كوربوس معين.أخيرا، نوضح ظاهرة التضخيم الهلوسي في عمليات توليد البيانات الشعبية مثل تقطير المعارف على مستوى البيانات والتسلسل.لقد أصدرنا مجموعات البيانات والرمز لتكرار نتائجنا.
