機器翻譯的演變：簡史與未來展望

機器翻譯（MT）系統(tǒng)是指利用技術將文本翻譯成其所支持的任何語言的應用程序或在線服務。在采用機器翻譯之前，翻譯主要是手動進行的過程。如今，翻譯人員經(jīng)常借助機器翻譯工具來顯著提高工作效率。這些技術改變了翻譯和本地化行業(yè)，實現(xiàn)了更高的生產(chǎn)率、更低的成本、更好的一致性和可擴展性，并且能夠輕松處理特定領域的術語。盡管機器翻譯背后的概念和操作界面相對簡單，但其背后的科學卻錯綜復雜，融合了多種前沿技術。

過去的和現(xiàn)在的機器翻譯方法

隨著時間的推移，機器翻譯的方法不斷演變，包括：

1. 基于規(guī)則的機器翻譯：依賴于每種語言的詞典和語法規(guī)則。
2. 統(tǒng)計機器翻譯（SMT）：基于雙語文本語料庫的統(tǒng)計分析。
3. 神經(jīng)機器翻譯（NMT）：使用統(tǒng)計分析來預測詞序列的可能性，并依賴神經(jīng)網(wǎng)絡對整個句子進行建模。

當前許多最先進的翻譯應用都基于神經(jīng)機器翻譯，這是對傳統(tǒng)基于統(tǒng)計機器翻譯方法的改進。神經(jīng)機器翻譯使用更多維度來表示源文本和目標文本的標記（如單詞、詞素和標點符號）。

機器翻譯的未來：生成式人工智能

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

大型語言模型的發(fā)展是一個漸進的過程。最早的大型語言模型相對較小，只能執(zhí)行簡單的語言任務。然而，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，更大、更強大的大型語言模型被創(chuàng)建出來。2020年發(fā)布的生成式預訓練Transformer 3（GPT-3）模型標志著大型語言模型發(fā)展的一個重要里程碑。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)在多種語言的數(shù)據(jù)集上進行了訓練，因此可以生成這些語言的輸出。

神經(jīng)機器翻譯與大型語言模型

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

神經(jīng)機器翻譯與大型語言模型之間存在相似之處：

1. 兩者都使用雙語（或多語）語料庫進行預訓練。
2. 兩者都可以進行訓練或微調，以更好地執(zhí)行特定任務。

然而，也存在重要差異：

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

對語言行業(yè)的影響

與機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、術語提取、上下文提取以及翻譯質量評估。

盡管大型語言模型并非專門針對翻譯進行訓練，但它們在自然語言任務中的廣泛應用意味著它們在翻譯任務上表現(xiàn)出色，尤其是對于訓練了大量數(shù)據(jù)集的語言而言。大型語言模型可以生成聽起來自然的源文本翻譯，甚至在目標文本中使用地道的表達。這些特質使大型語言模型有望成為未來幾年翻譯領域的變革性技術。