LLM於QE現況
大型語言模型（LLM）在自然語言處理領域成績斐然，然而在無須參考譯文的翻譯質量預估（Quality Estimation, QE）任務上，卻因回歸預測與跨語系對齊的需求而表現受限。根據arXiv:2508.07484v1（2025）指出，現有LLM預訓練多以因果語言模型為主，缺乏針對回歸任務的優化，導致低資源語言表現尤為不穩。
ALOPE架構核心
ALOPE（Adaptive Layer Optimization）透過在Transformer指定層上插入低秩適配器（LoRA）並新增回歸任務頭，實現層級重構與任務特化。LoRA可在不大幅調整原始參數的情況下，提高特定層的表徵能力；回歸頭則針對QE分數預測進行微調。
層權重與多頭
為進一步強化跨語系對齊能力，ALOPE提出動態層權重（dynamic weighting）與多頭回歸（multi-head regression）策略。動態權重透過學習自適應加權器，整合多層表徵；多頭回歸則讓系統從不同頭部輸出中計算損失並加總，強化梯度訊號與預測穩定性。
實驗效能比較
在WMT QE 2024基準測試中，ALOPE相較於原生LLM QE系統平均提升5.3％，於德英（DE–EN）及中英（ZH–EN）的低資源語對上，BLEU相關度指標與Pearson相關係數均顯著提高（p<0.01）。此結果佐證中間層表徵對跨語系預估更具資訊量。
開發流程影響
整合ALOPE於現有MT管線，只需在微服務架構中掛載LOra Adapter微型容器，並新增回歸預估服務接口即可。相較於整體微調方法，LoRA微調僅增加不到10％的參數，顯著降低CI/CD部署時間與GPU運算成本。
未來展望與資源
我們已於GitHub公開框架與模型：https://github.com/alope-framework。未來可結合生成式AI互動式翻譯工具，或擴展至語音與視覺跨模態QE，期待更多研究者與工程團隊嘗試整合並優化實務效能。
邀請您加入OKX共建技術生態：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
