過去的和現(xiàn)在的機(jī)器翻譯方法

隨著時(shí)間的推移，機(jī)器翻譯的方法不斷演變，包括：

1. 基于規(guī)則的機(jī)器翻譯：依賴于每種語(yǔ)言的詞典和語(yǔ)法規(guī)則。
2. 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）：基于雙語(yǔ)文本語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。
3. 神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）：使用統(tǒng)計(jì)分析來預(yù)測(cè)詞序列的可能性，并依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整個(gè)句子進(jìn)行建模。

當(dāng)前許多最先進(jìn)的翻譯應(yīng)用都基于神經(jīng)機(jī)器翻譯，這是對(duì)傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯方法的改進(jìn)。神經(jīng)機(jī)器翻譯使用更多維度來表示源文本和目標(biāo)文本的標(biāo)記（如單詞、詞素和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)）。

機(jī)器翻譯的未來：生成式人工智能

現(xiàn)在，一種新的機(jī)器翻譯方法已經(jīng)扎根：生成式人工智能（GenAI）。生成式人工智能依賴于大型語(yǔ)言模型（LLM），這是一種深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，可消費(fèi)和訓(xùn)練大規(guī)模數(shù)據(jù)集，從而在語(yǔ)言處理任務(wù)（如翻譯）中表現(xiàn)出色。在這些模型完成學(xué)習(xí)過程后，它們會(huì)在受到提示時(shí)生成統(tǒng)計(jì)上可能的輸出。這些模型會(huì)根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)創(chuàng)建模仿自然語(yǔ)言的新文本組合。

大型語(yǔ)言模型的發(fā)展是一個(gè)漸進(jìn)的過程。最早的大型語(yǔ)言模型相對(duì)較小，只能執(zhí)行簡(jiǎn)單的語(yǔ)言任務(wù)。然而，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，更大、更強(qiáng)大的大型語(yǔ)言模型被創(chuàng)建出來。2020年發(fā)布的生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer 3（GPT-3）模型標(biāo)志著大型語(yǔ)言模型發(fā)展的一個(gè)重要里程碑。GPT-3展示了生成連貫且聽起來自然的文本的能力。GPT-3及其后續(xù)模型已經(jīng)在多種語(yǔ)言的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，因此可以生成這些語(yǔ)言的輸出。

神經(jīng)機(jī)器翻譯與大型語(yǔ)言模型

大型語(yǔ)言模型有可能在成本、速度和翻譯質(zhì)量方面超越神經(jīng)機(jī)器翻譯，同時(shí)支持多語(yǔ)言應(yīng)用程序中自然語(yǔ)言處理功能的開發(fā)。然而，神經(jīng)機(jī)器翻譯和大型語(yǔ)言模型各有優(yōu)缺點(diǎn)。對(duì)于某些翻譯任務(wù)，神經(jīng)機(jī)器翻譯將是最合適的技術(shù)；而對(duì)于其他任務(wù)，大型語(yǔ)言模型將更有意義。

神經(jīng)機(jī)器翻譯與大型語(yǔ)言模型之間存在相似之處：

1. 兩者都使用雙語(yǔ)（或多語(yǔ)）語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。
2. 兩者都可以進(jìn)行訓(xùn)練或微調(diào)，以更好地執(zhí)行特定任務(wù)。

然而，也存在重要差異：

1. 針對(duì)特定領(lǐng)域（如醫(yī)療保?。?duì)神經(jīng)機(jī)器翻譯進(jìn)行微調(diào)更容易且成本更低。
2. 大型語(yǔ)言模型通常會(huì)產(chǎn)生聽起來更自然的文本，而神經(jīng)機(jī)器翻譯則會(huì)產(chǎn)生更準(zhǔn)確的文本。
3. 神經(jīng)機(jī)器翻譯通常逐段處理文本，而大型語(yǔ)言模型可以一次處理整個(gè)文檔。因此，大型語(yǔ)言模型在明確的上下文中表現(xiàn)更好。
4. 與大型語(yǔ)言模型相比，將現(xiàn)有的詞匯表和術(shù)語(yǔ)庫(kù)與神經(jīng)機(jī)器翻譯集成可能更容易。
5. 目前，神經(jīng)機(jī)器翻譯的執(zhí)行速度比大型語(yǔ)言模型快；然而，新型的大型語(yǔ)言模型比之前的模型性能更好。對(duì)于處理大量文本而言，速度可能是一個(gè)重要問題。
6. 目前，使用大型語(yǔ)言模型處理翻譯比神經(jīng)機(jī)器翻譯更昂貴。對(duì)于資源較少的語(yǔ)言尤其如此。
7. 神經(jīng)機(jī)器翻譯可以針對(duì)語(yǔ)言變體進(jìn)行優(yōu)化。大型語(yǔ)言模型可能在區(qū)分和為不同語(yǔ)言變體（如葡萄牙葡萄牙語(yǔ)和巴西葡萄牙語(yǔ)）生成文本方面遇到困難。
8. 神經(jīng)機(jī)器翻譯是專門為翻譯而優(yōu)化的，而大型語(yǔ)言模型可用于各種語(yǔ)言處理任務(wù)。例如，可以使用大型語(yǔ)言模型創(chuàng)建日語(yǔ)商務(wù)電子郵件。

對(duì)語(yǔ)言行業(yè)的影響

與機(jī)器翻譯的早期演變一樣，生成式人工智能使翻譯過程比純粹的人工翻譯更快、更便宜。然而，與之前的演變不同的是，生成式人工智能還可以改變翻譯過程的其他方面，如源文審查、術(shù)語(yǔ)提取、上下文提取以及翻譯質(zhì)量評(píng)估。

盡管大型語(yǔ)言模型并非專門針對(duì)翻譯進(jìn)行訓(xùn)練，但它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言任務(wù)中的廣泛應(yīng)用意味著它們?cè)?a href="http://m.epga.cn/archives/119.html" data-type="post" data-id="119">翻譯任務(wù)上表現(xiàn)出色，尤其是對(duì)于訓(xùn)練了大量數(shù)據(jù)集的語(yǔ)言而言。大型語(yǔ)言模型可以生成聽起來自然的源文本翻譯，甚至在目標(biāo)文本中使用地道的表達(dá)。這些特質(zhì)使大型語(yǔ)言模型有望成為未來幾年翻譯領(lǐng)域的變革性技術(shù)。