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产业应用论坛-大模型时代的机器翻译-科大讯飞.pdf

上传人: 山海 编号:627100 2025-04-21 28页 6.31MB

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本文主要介绍了大模型在机器翻译领域的应用及其带来的变革。首先,文章回顾了机器翻译的发展历程,从规则翻译到统计翻译,再到神经网络翻译,最后到大规模可用的大模型翻译。接着,文章分析了大模型翻译面临的四大核心问题,包括语言歧义性和不确定性、生成流畅自然的译文、文化翻译而非字面直译、多轮交互和篇章翻译的一致性和连贯性。 文章还详细介绍了大模型的工作原理,它通过深度神经网络接受文本输入刺激,生成文本回应,表现出智慧。同时,文章列举了科大讯飞研究院的星火大模型在多个领域的持续升级和关键里程碑,如数学能力、代码能力、多模态交互等。 此外,文章还探讨了大模型在翻译效果、语言理解、文本生成、知识和文化背景理解、上下文建模等方面的优势,以及其在行业翻译、多轮交互翻译、语音翻译等方面的应用。最后,文章指出大模型翻译的局限性,如翻译忠实原文问题、跨模态信息利用问题、指令歧义问题等,并展望了大模型翻译的未来发展。
机器翻译如何解决语言的歧义性和不确定性? 大模型如何提升机器翻译的流畅性和自然度? 语音同传技术如何实现速度与效果的平衡?
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