Contrastive Preference Optimization是一种用于机器翻译的创新方法，通过训练模型避免生成仅仅足够而不完美的翻译，从而显著提高了ALMA模型的性能。该方法在WMT’21、WMT’22和WMT’23测试数据集上可以达到或超过WMT竞赛获胜者和GPT-4的性能。
需求人群： "Contrastive Preference Optimization可应用于机器翻译领域，提高翻译模型的性能和质量。" 使用场景示例： 将Contrastive Preference Optimization应用于在线翻译网站使用Contrastive Preference Optimization改进企业机器翻译系统Contrastive Preference Optimization在移动应用中提高翻译质量 产品特色： 对比偏好优化训练模型提升机器翻译性能
