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介绍了TQLite，一种利用多LRM评审团训练小型语言模型进行基于MQM的实时翻译质量评估的蒸馏框架，其性能远超现成的SLM，同时保持成本效益。
本文证明，小型开放权重LLMs（参数小于30B）能够实现具有竞争力的可解释翻译质量评估，包括MQM错误标注和修正，与更大的专有模型相媲美，同时保护数据隐私。