Die selbstkontrastive semantische Verbesserung hat signifikante Auswirkungen auf die Leistung von Large Language Models (LLMs) in verschiedenen Bereichen. Durch die Verwendung von R-Drop zur Reduzierung von Inkonsistenzen im Training und der Inferenz können LLMs besser trainiert werden, um präzisere und konsistentere Übersetzungen zu liefern. Dies führt zu einer verbesserten Robustheit und einer genaueren Erfassung von semantischen Informationen in den Übersetzungen. In anderen Bereichen außerhalb des E-Commerce kann die selbstkontrastive semantische Verbesserung dazu beitragen, die allgemeine Leistung von LLMs in verschiedenen sprachlichen Aufgaben zu steigern.