而有些语言得不到机器翻译系统的良好支持

以便进行重新训练(使用传统的 TER/BLEU/METER 测量框架) 创译员和国内文案人员,他们改编或创作超出机器翻译能力的创意或高度情感化的文本 语言提示工程师,为法学硕士提供正确的指导,以便按照规范熟练地处理翻译。 人类不会消失。机器翻译和人类的努力是共生的:相互交织,共同进步。两者通常不是非此即彼,而是一系列人工智能/人类翻译实践:一端无需人工干预,另一端则由专业语言学家对所有输出进行后期编辑。 权衡使用机器翻译的利弊 随着机器翻译技术的发展,人们误以为它就像“使用”/“不使用”一样简单,

但现实情况比这更微妙

业人士提高生产力和效率的有力 波兰电报数据库 工具。人机结合使用可以发挥两者的优势,为企业带来最大收益。 法学硕士 (LLM) 如何运作? 法学硕士首先分析原文以了解其含义。然后,他们利用对两种语言的了解进行翻译。 他们通过调整内容而不是仅仅按照语法规则进行翻译,使翻译更符合文本的本意。这样输出的翻译听起来就很自然。 他们接受非常大的数据集(不仅仅是翻译记忆库形式的干净的翻译数据)的训练。 他们在生成翻译时会考虑背景环境。 他们从用户在翻译时提供的额外输入(提示)中学习,例如风格指南或术语信息。 但同样需要注意的是:由于 LLM 所基于的数据不受控制或清理,翻译可能充满偏见、错误、遗漏和误导性信息。在这种情况下,人类需要参与到这一称为译后编辑的过程中。(请继续阅读,了解人类应参与哪些方面)。 此外,您还可以通过 Slator 的这篇文章深入了解 LLM。 人类正在消失吗? 短期内不会。在谈论人工智能翻译和自动化时,人类继续扮演的角色仍然是一个问题。高质量的翻译依赖于人与机器的结合。人们常常担心他们会失去工作。现实情况是,工作会发生变化,但不会消失。人类仍然需要扮演以下角色: 后期编辑,对翻译后的内容进行必要的修改,以确保文本准确流畅 解决方案架构师,帮助客户决定是否、何时以及如何使用人工智能翻译,并设置工作流程 语言数据专家,利用自己的语言学知识训练机器翻译软件 质量工程师,负责推动测量程序并评估机器翻译输出的质量,

企业经常问我们,他们是否

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应该使用人工智能翻译,还是坚持完 印度尼西亚电话号码 全人工翻译。对于大多数企业来说,这不是非此即彼的情况,而是两者兼而有之。人与机器之间的共生关系给企业带来了巨大的好处:机器翻译可以充当专业语言学家的实时助手,并加速高质量的人工翻译。 机器翻译是否是明智之举通常取决于以下几个因素: 语言要求。人工智能翻译无法很好地处理所有语言。有些语言比其他语言更难翻译,。 内容类型。是复杂的文本还是简单的文本?是高知名度还是低调?在翻译重复信息时,使用明确定义的语言和术语,MT 可以处理重复和简单的文本。 内容量。如果您希望在尽可能短的时间内翻译尽可能多的内容,那么机器翻译可以超越人工翻译,并在短时间内完成原本庞大的项目。 可用预算和投资规模。一些 MT 选项是免费的(开源),而其他则需要大量投资(专有工具)。 部署时间。定制(通常按领域定制)意味着更高的准确性。定制引擎需要时间(和大量数据)。 质量要求。低优先级/低调的内容可能非常适合机器翻译。例如,内部使用的内容可能不需要像新产品的着陆页那样精心打磨。 安全性。这些内容是否有任何法律限制或严格的品牌指导方针?依赖谷歌翻译等机器翻译服务存在安全风险。LMM 模型会使用您输入的任何数据来进一步训练 AI,这意味着您的内容不再属于您,而且输出的内容也不属于您。

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