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Are These Programmers Ripe Enough to Eat? Evaluating How LLMs Handle Lexical Knowledge Conflicts in Translation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers tested how nine LLMs handle conflicting word meanings in Mandarin-to-English translation when given new definitions via prompts.
- Warum es zählt
- Translation engineers and teams building multilingual systems need this when integrating external lexical resources that may contradict model training data.
- Achtung
- Most models favor supplied meanings even when explicitly told to ignore them, and larger models within families rely more on conflicting definitions than smaller ones.
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- llm
- language model
- prompt
- edge
- eval
Die Patterns dahinter
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- MAPS: Multilingual Agent Performance & Security
- Temporal Knowledge Graph Memory
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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