大規模言語モデルを使って、外部からのフィードバックに基づいて機械翻訳の出力を改善することができる。
最小ベイズリスク復号の性能は、サンプルが真の分布をどの程度近似しているかに依存する。
バックトランスレーションは理論的には一般的に機能しないはずだが、言語間の深い類似性によって実際には成功する。
LLMによる自己修正は翻訳品質を向上させる
