対照的選好最適化 (Contrastive Preference Optimization) は、機械翻訳のための革新的な手法です。単に十分な翻訳ではなく、より完璧な翻訳を生成することをモデルに学習させることで、ALMAモデルの性能を大幅に向上させます。WMT'21、WMT'22、WMT'23のテストデータセットにおいて、WMTコンテストの優勝者やGPT-4を凌駕する、あるいは同等の性能を達成します。