LLM 翻译效果的问题

[wencan]

利用 ChatGPT 等做了不少翻译，资料带点学术成分。

说下感受

1. 翻译很依赖文化背景信息。LLM 中很多文化背景信息是缺失的。
2. LLM 擅长常见的文本的翻译。应该是因为经过这些文本的充分训练。
3. 文本中可能包含一些隐含的信息，比如字面意思和表达含义之间是有偏差的，这需要人类根据上下文去推测……这点 LLM 是无力的。
4. agent 并不能弥补上面的缺陷。

目前还只是英译中。翻译结果中的问题还是比较容易看出来。 后面应该还会需要中译英，以及其它语言，大家有什么好建议？

[mrl1996]

试试吧提示词优化一下？很多文化背景信息是缺失可以举例翻译的信息吗

[WhiskerSpark]

利用 RAG 补充背景知识呢？

[mumbler]

吴恩达翻译工作流
1. 先让 LLM 直译，保证信息完整
2. 把原文和译文都给 LLM ，让其反思，写一份改进意见
3. 把原文，译文，改进意见一起给 LLM ，让重新翻译生成一个最终作品

[hcocoa]

能否给一段原文和 prompt 样例？

[tars16]

买个 DeepL api pro 的 key

[gpt5]

@tars16 个人体验 deepl 还不如 chatgpt 呢

[FgHh07ObvBiST5po]

@tars16 deepl 比 llm 效果更好吗?

[zqqian]

我之前也遇到了类似的问题，我的方法是：
1.用更高级的模型，4o 的翻译效果就是比 4o-mini 好很多，但是成本也高很多。

2.gpt 这些模型都可以 fine-tune ，把你那些领域的专有名词和翻译，再加上一些之前翻译不好的语句，用人工修改之后的中文翻译，都输入进去微调一下。这样下来我实测 4o-mini 的翻译效果可以接近 4o 。

3 不仅要输入要翻译的内容，还要把上下文，和之前已有的翻译，都输入进去。让大模型理解整段话都在讲什么，再翻译，效果也会好一些。

[tars16]

@gpt5 场景是啥，长句子和段落，DeepL 感觉和人翻译的差不多，没有机翻的味道，有些语境和关键词也很准确。
@proxyai 会，而且 api 可以直接传 HTML 并返回 HTML 、好像 xml 也支持。OpenAI 出来后，干死多少什么做作业的，出题的，远程教师的公司，为什么 DeepL 的照样能获得投资。

而且 deepl api pro 不需要微调，因为你可以直接上传术语表。