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北京门户网站有哪些,货运代理网站模板,网店免费注册,wordpress视频无法播放器又有一段时间没发稿了#xff0c;今天献上年终特稿#xff0c;分享一组针对大模型在软件本地化翻译中应用的实证研究#xff0c;看看通过一系列实验#xff0c;我们能得到哪些有价值的结论——所有结论会在文章结尾总结给大家#xff0c;不过也非常推荐大家看看正文#…又有一段时间没发稿了今天献上年终特稿分享一组针对大模型在软件本地化翻译中应用的实证研究看看通过一系列实验我们能得到哪些有价值的结论——所有结论会在文章结尾总结给大家不过也非常推荐大家看看正文因为有很多测试的细节还是很有启发的。这次测试由 Lingoport 和 RWS 联手完成RWS 语言人工智能服务总监 Marina Pantcheva 和 Lingoport 全球化解决方案和服务副总裁 Milen Epik 一起解答了以下问题为什么软件本地化翻译很难当前大语言模型与神经网络机器翻译的对比表现引入字符串级提示词和多语言译文参考后会发生什么视觉上下文如截图、Figma 设计稿能否显著提升翻译质量 - 真实人工评测结果和效率提升的实际数据如何通过提示词解决歧义词翻译难题Figma → 开发的工作流如何有机连接设计师、工程师与本地化一、为什么软件字符串不容易翻译做了这么多年产品本地化我自己也做过本地化译者真心理解它可不是普通的文本翻译。产品本地化翻译的核心难点主要有三个。首先是歧义问题。软件里的字符串通常都很短还都是单独出现的译者根本没有足够的上下文来判断词义。这种歧义形式特别多比如语义歧义像“charge”这个词可能是“给电池充电”也可能是“收取费用”甚至是某种财务定义语法歧义也很常见“empty folder”单独看既可以是“空的文件夹”这个名词短语也能是“清空文件夹”这个动作还有词性歧义“view”“open”这些词没有上下文根本分不清是动词还是名词/形容词另外还有结构性歧义比如“new file viewer”到底是“新的/文件查看器”还是“新文件/的查看器”指代歧义、视觉歧义也少不了尤其是视觉歧义必须知道字符串在软件界面的具体位置才能确定正确的翻译方式。其次是文本长度问题。英文界面的字段很短翻译成中日韩语可能还会更短但翻译成其他语言时会明显变长。比如西班牙语需要多留出25%的空间而俄语、斯拉夫语系这类语言甚至需要三倍于英文长度的空间这对软件 UI 设计来说也是不小的挑战。最后是格式化占位符与标签的困扰。软件字符串里经常会出现大量HTML 标签和占位符这些内容会破坏文本的连贯性翻译时不仅要保留它们有时候还得根据译文调整位置对译者来说十分棘手。一、哪种机翻更适合做软件本地化翻译这次测试比对了神经网络机器翻译和大模型翻译两种机翻的结果。他们测试了两类数据集软件字符串和高歧义字符串。用到的工具包括 OpenAI 的 GPT-5、GPT-5 mini、GPT-4o、以及 GPT-4o mini还有 Google 翻译。他们还开发了一个开源的翻译质量评估TQE工具来处理各语种译文数据、生成评估报告后续也在 Trados Studio 中测试了该工具的运行情况。这个评估工具能算出平均质量分、中位分列举有问题的句段示例并给出处理建议还能展示评分分布、分析错误类型及占比帮助人工审校人员快速定位问题句段提升工作效率。第一组核心实验就是原生 NMT 与 LLM 对比也就是用未经训练的神经机器翻译和只输入“将这种语言翻译成另一种语言”这种简单指令的大语言模型进行对比。实验结果很明显从评估数据来看在测试的多种语言中大语言模型的表现评分更高不仅平均得分更高需要人工审核的句段数量也大幅减少这意味着能大大减轻人工负担、提升效率。更有意思的是通过分析问题分布情况发现LLM 在准确率和语境连贯性得分上始终占优而神经机器翻译则在风格和术语得分上表现更好。针对这个结果我们推测神经机器翻译能在术语和文风上胜出可能是因为它此前接触过类似的软件文本产生了溢出效应而且无论是 LLM 的短板还是 NMT 的不足其实都能通过优化提示词等方式轻松改进。二、字串级提示和翻译参考能提升质量吗既然发现提示词优化可能改进两者的不足他们接下来探索了第二个关键问题当添加字符串级提示和多语种线索时会对 LLM 翻译效果产生什么影响——即测试增强提示词对LLM翻译效果的影响他们深入分析后发现问题出在评估工具上负责质量评估的 AI 掌握的信息量少于采用多语种三角校验技术的翻译 AI缺乏足够的上下文无法准确评估译文质量就像经验浅的审核员评估资深译员的作品一样结果没有参考价值。所有语种的翻译表现都有了明显改善需要审核的句段数量也减少了。从 NMT 过渡到优化后的 LLM翻译质量全方位提升得到了最理想的结果。这里要给大家补充一个关键知识点多语种三角校验要想发挥作用核心是要寻找能消除歧义的参考语言确保参考语言本身不会存在与源语言相同的歧义。比如英语里的“cheese”既可以指黄奶酪也可以指白奶酪但在保加利亚语里这两种奶酪有不同的对应词汇此时如果参考的是同样无法区分这两种奶酪的挪威语就毫无意义但如果参考能区分的斯洛伐克语或俄语就能给翻译提供很大帮助。他们还专门针对 20 个极容易出现歧义的句子做了测试虽然这些句子不是真实的软件文本但能很好地验证提示词的作用。结果显示在缺失字串级提示的情况下中文翻译得分是 81 分提供字符串提示后分数直接升至 96 分土耳其语的提升更明显从 70 分跃升到 94 分主要提升体现在准确性和上下文连贯性上这进一步证明了增强提示词的有效性。三、再让人来看看有没有生产力的提升前面的评估都是由 AI 完成的为了验证结果的可靠性他们还开展了人工评估实验看看真实的生产力提升效果如何。他们将经过字串级提示词优化的 LLM 翻译结果交给 RWS 进行典型的机翻产能评估除了希腊语因测试问题数据无效外其他四种语言的表现都很优异。这意味着 LLM 翻译能切实转化为实际效率提升假设固定时间内人工原本只能翻译 100 个单词那么审校 LLM 译文配合字符串级提示词时处理量能达到 220 个。因此针对软件字符串翻译与 NMT 机器翻译相比大模型机翻翻译准确性和整体质量显著提升生产效率明显提高无需前期培训成本且不受语言数量增加的影响翻译成本更低得益于最新大语言模型四、视觉参考能否提升大模型翻译质量除了多语种参考线索这种字符串级提示方案他们还探索了另一个重要方向视觉上下文比如截图、Figma 设计稿能否显著提升翻译质量这也解决了“没有现成译文该怎么办”的问题。就像人类译员看到语境中的字符串能更好地翻译一样给 LLM 提供软件界面的视觉上下文也能大幅提升翻译精准度。他们专门做了一个现场演示来验证这一点选择了“coat”和“washer”这两个一词多义的单词作为待译对象因为它们在不同场景下有不同含义很能考验翻译的准确性。演示使用的是基于 GPT-4 的提示词库最初我们只设置了“将源语言翻译为目标语言”的简单系统提示词翻译结果很不理想在五金店场景下“coat”本应译为“一层油漆”法语“couche”却被译成了穿在身上的上衣“washer”本应指“洗衣机”却被译成了“金属垫圈”。随后我们优化了提示词明确要求符合UI设计的简洁、清晰、一致、行动导向的要求且只返回翻译内容不附带解释同时给每个字符串配上了对应的上下文参考图片。重新翻译后结果完全符合预期“油漆层”译成了“couche”“外套”译成了“un manteau”“洗衣机”和“金属垫圈”也得到了精准区分。这个案例充分证明通过设定全局提示词并结合图像等上下文信息能精准锁定翻译语义实现一一对应。基于视觉上下文的有效性他们探索了四种路径截图、Chrome 浏览器针对 Webapp、API 以及 Figma其中 Figma 是最高效的方式还能实现“Figma2Dev”方案让本地化工作在设计阶段就提前启动。虽然这儿演示的是 Lingoport 的产品流程但整体思路完全可以迁移到其他产品本地化流程和工具里。具体来说设计师在 Figma 中完成设计后通过插件发起翻译任务插件会自动抓取文本内容和相关视觉图像作为参考上下文系统整合后进入翻译阶段既可以用 LLM 翻译也可以用传统翻译方式接入翻译管理系统翻译完成后结果会通过本地化工具自动同步回 Figma设计师能即时查看并调整设计方案比如调整按钮尺寸、优化布局同时本地化端会直接将内容推送到开发端存入代码库或者内容管理工具CMS并经过开发转化语言资源文件大大减轻了开发者的负担。后续开发端新增或修改字符串时本地化负责人也能随时拉取变更、重新翻译更新设计师也能同步获取最新版本。五、这套操作成本如何对大家关心的成本问题他们也做了相关研究测试对象包含约 18000 个单词、2300 条字符串每条字符串都配有专属图片平均每条字串消耗约 1700 个 Token。经过测算即使加入了图片每个单词的成本依旧远不足一美分而且最便宜的 GPT-4 mini 的成本低于市场上最便宜的 NMT 引擎。不过有一点需要补充虽然LLM成本可控但处理图像时的响应速度会比纯文本翻译慢因为需要将图像转化为 Token 处理。最后我们汇总一下本次所有测试和探索的核心结论软件字符串之所以难翻译核心在于歧义语义、语法、词性等多种类型、文本长度差异英文转其他语言篇幅变长以及格式化占位符与标签的困扰。原生翻译能力对比中LLM 在准确率和语境连贯性上优于未经训练的 NMT且需人工审核的句段更少、效率更高而 NMT 在风格和术语一致性上表现更优LLM 的短板可以通过优化提示词等方式弥补。添加字串级上下文和多语言翻译参考能显著提升 LLM 翻译质量多语种三角校验利用现有译文作为提示可提升各语种翻译效果但需选择语义分辨精度高、能消除源语言歧义的参考语言且评估工具需匹配同等的上下文信息。人工评估验证了 LLM 译文配合字串级上下文的高效性相同时间内的处理量可提升 120%切实转化为生产力增益。视觉上下文截图、Figma 设计稿等能大幅提升大模型翻译精准度结合优化的全局提示词可精准锁定多义词的语义实现场景与译文的一一对应。Figma → Dev 工作流实现了设计、开发、本地化三大环节的紧密联动可以让本地化工作提前至设计阶段启动大幅提升各团队的协作效率和工作自主性。大模型配合字串级上下文多语翻译参考或视觉上下文的翻译方案在成本上与传统 NMT 基本持平甚至更优同时在翻译质量和效率上具备明显优势是软件本地化翻译的优质解决方案。测试结果振奋人心但也突显了大模型工程化集成对于本地化管理的极端重要性这个过后再找机会仔细聊聊。最后把 Lingoport 这次的研讨会视频附上字幕也是机翻校对做的哈哈祝大家新年快乐明年本地化团队的影响力涨涨涨如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 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