Enhancing Translation Quality: A Comparative Study of Fine-Tuning and Prompt Engineering in Dialog-Oriented Machine Translation Systems Insights from the MULTITAN-GML Team - Université de Paris - Faculté Sociétés et Humanités
Poster De Conférence Année : 2024

Enhancing Translation Quality: A Comparative Study of Fine-Tuning and Prompt Engineering in Dialog-Oriented Machine Translation Systems Insights from the MULTITAN-GML Team

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Linguistique Intelligence artificielle [cs.AI] Traitement du texte et du document
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https://hal.science/hal-04781595

Soumis le : mercredi 13 novembre 2024-19:04:38

Dernière modification le : jeudi 28 novembre 2024-03:21:34

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Dates et versions

hal-04781595 , version 1 (13-11-2024)

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Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04781595 , version 1

Citer

Lichao Zhu, Maria Zimina-Poirot, Behnoosh Namdarzadeh, Nicolas Ballier, Jean-Baptiste Yunès. Enhancing Translation Quality: A Comparative Study of Fine-Tuning and Prompt Engineering in Dialog-Oriented Machine Translation Systems Insights from the MULTITAN-GML Team. Ninth Conference on Machine Translation, Nov 2024, Miami (Floride), United States. ⟨hal-04781595⟩

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