5个最需要知道的GPT翻译优势

是什么让 GPT 能够推动机器翻译进入下一个领域？

GPT（生成式预训练变换器）翻译与传统机器翻译的主要优势在于其使用的深度学习算法和大规模预训练数据，这使得 GPT 在理解上下文、把握语言的细微差别以及生成更为流畅自然的译文方面表现得更加出色。

1、对文档上下文更好的理解

什么是上下文理解呢？以中英文翻译为例：“I didn’t see her face because of the mask.”

如果缺乏足够的上下文理解，机器翻译可能会漏掉“the mask”具体是什么样的面具、为什么会戴着面具这样的上下文细节，仅仅直译出表面的意思。

而 GPT 这样的模型则可能会根据当前的社会语境（比如疫情期间的口罩普及）和句子中的线索，更合理地判断出这里的“mask”指的是用来遮挡面部、防止病毒传播的口罩，而非戏剧或化妆舞会中的面具，然后生成一个更加精确和符合实际上下文的翻译。

GPT 更好的上下文理解体现在其能够更精准地捕获语言中的细微差别，包括语气、比喻、双关语、隐喻等语言现象，并据此进行正确的语义解释和翻译。尤其是对于上下文密切相关的文档翻译，理解文档中各部分之间的关系，包括长距离依赖关系，能够提供更准确的翻译。

GPT 在生成文本时，可以更贴合人类的语言习惯，生成的翻译更加流畅自然，不会像某些传统机器翻译那样生硬或不符合目标语言的表达习惯。

比如翻译这句话：“虽然他在长时间工作后感到疲惫，但他仍然决定去健身房，这是他的医生建议他为改善健康而做的。”

Google 翻译为：“尽管长时间工作后他很累，但他仍然决定去健身房，这是医生建议他去健身房以改善健康的。”

GPT 翻译为：“尽管工作了很长时间他感到疲倦，但他仍然决定去健身房，这是他的医生为了改善他的健康状况而给他的建议。”。

可见，如果是整篇文档，译文语句是否自然，是翻译效果评价的一个重要指标，GPT 在这一点上比机器翻译好很多。

由于 GPT 的训练数据更加广泛和多元，它在翻译时能减少某些传统机器翻译系统中可能存在的偏见。

例如，在翻译性别中立的职业名称时，某些机器翻译可能会默认使用某一性别的词汇，而 GPT 可以更客观地处理这一问题。

GPT 能够更好地理解和翻译非标准表达、俗语、甚至是网络用语，因为它在预训练过程中接触到了更加多样化的语言表达。

例如：翻译含有网络流行语的句子时，GPT 可以更准确地把握其语义，给出合适的翻译。

最值得让人关注的是，GPT 在不断地学习和进化。即使以当前展示的能力，GPT 比起机器翻译也是有优势的。