5個最需要知道的GPT翻譯優勢

是什麼讓 GPT 能夠推動機器翻譯進入下一個領域？

GPT（生成式預訓練轉換器）翻譯與傳統機器翻譯的主要優勢在於其使用的深度學習算法和大規模預訓練數據，這使得 GPT 在理解上下文、把握語言的細微差別以及生成更為流暢自然的譯文方面表現得更加出色。

1、對文檔上下文更好的理解

什麼是上下文理解呢？以中英文翻譯為例：“I didn’t see her face because of the mask.”

如果缺乏足夠的上下文理解，機器翻譯可能會漏掉“the mask”具體是什麼樣的面具、為什麼會戴著面具這樣的上下文細節，僅僅直譯出表面的意思。

而 GPT 這樣的模型則可能會根據當前的社會語境（比如疫情期間的口罩普及）和句子中的線索，更合理地判斷出這裡的“mask”指的是用來遮擋面部、防止病毒傳播的口罩，而非戲劇或化妝舞會中的面具，然後生成一個更加精確和符合實際上下文的翻譯。

GPT 更好的上下文理解體現在其能夠更精準地捕捉語言中的細微差別，包括語氣、比喻、雙關語、隱喻等語言現象，並據此進行正確的語義解釋和翻譯。尤其是對於上下文密切相關的文件翻譯，理解文件中各部分之間的關係，包括長距離依賴關係，能夠提供更準確的翻譯。

2、更好的自然語言識別和生成能力

GPT 在生成文本時，可以更貼合人類的語言習慣，生成的翻譯更加流暢自然，不會像某些傳統機器翻譯那樣生硬或不符合目標語言的表達習慣。

比如翻譯這句話：“Although he was tired after working long hours, he still decided to go to the gym, which his doctor had advised him to do for improving his health.”

Google 翻譯為：“儘管長時間工作後他很累，但他仍然決定去健身房，這是醫生建議他去健身房以改善健康的。”

GPT 翻譯為：“儘管工作了很長時間他感到疲倦，但他仍然決定去健身房，這是他的醫生為了改善他的健康狀況而給他的建議。”。

可見，如果是整篇文檔，譯文語句是否自然，是翻譯效果評價的一個重要指標，GPT 在這一點上比機器翻譯好很多。

3、減少翻譯偏見

由於 GPT 的訓練數據更加廣泛和多元，它在翻譯時能減少某些傳統機器翻譯系統中可能存在的偏見。

例如，在翻譯性別中立的職業名稱時，某些機器翻譯可能會默認使用某一性別的詞彙，而 GPT 可以更客觀地處理這一問題。

4、對非標準表達的適應性

GPT 能夠更好地理解和翻譯非標準表達、俗語、甚至是網絡用語，因為它在預訓練過程中接觸到了更加多樣化的語言表達。

例如：翻譯含有網絡流行語的句子時，GPT 可以更準確地把握其語義，給出合適的翻譯。

5、GPT 的學習能力

最值得讓人關注的是，GPT 在不斷的學習和進化。即使以當前展示的能力，GPT 比起機器翻譯也是有優勢的。