研究系统评测 LLM 机器翻译评估器并推出 ORBIT
原文标题：Beyond Prompts: A Systematic Study of LLM-Based Machine Translation Evaluators
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论文系统研究指令设计、少样本示例、基座模型选择与多步流程如何影响机器翻译评估，并在 WMT24/25 英俄翻译上收集专家 RATE 标注。四项稳健发现包括：指令结构影响评估器行为、高质量示例比数量更重要、不同基座呈现不同评估倾向、融合多基座输出优于单模型多次调用。作者据此推出 ORBIT 评估器家族，在错误片段检测与准确度/流畅度排序上达到专家水平，成本约为人工标注的 1/20。
- 问题
- LLM 机器翻译评估器的设计选择如何影响效果缺乏系统认识。
- 方法
- 系统研究指令、少样本示例、基座选择与多步流程，并融合多基座输出，推出 ORBIT 评估器家族。
- 结果
- 在错误片段检测与准确度/流畅度排序达专家水平，成本约为人工标注的 1/20。
- 影响
- 可用低成本 LLM 评估替代大部分人工翻译质检，选型时优先多基座融合。
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系统研究LLM翻译评估器设计后推出ORBIT，达专家水平且成本约为人工标注的1/20。
- •研究覆盖指令设计、少样本示例、基座模型选择与多步流程四个变量对评估行为的影响。
- •四项发现：指令结构塑造行为、高质量示例比数量更重要、不同基座呈现不同评估倾向。
- •融合多基座输出优于单模型多次调用，该原则跨标注协议与语言对保持一致。
- •ORBIT在错误片段检测与准确度/流畅度排序上达到专家水平。
- •成本约为专家人工标注的1/20，评测覆盖WMT24/25英俄及五个额外语言对。
为什么重要：对需要大规模翻译质量监控的团队，20倍成本差意味着评估可以从抽样走向全量；但基座选择会系统性改变评估倾向，选型本身成了质量变量。
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