2. V2EX
  3. LLM 翻译复杂文本的较优工程解是什么？

LLM 翻译复杂文本的较优工程解是什么？

teli 2026-06-20 10:02 1
目前是写脚本，调用 deepseek api ，灌入长长的提示词。大部分可以翻译得很好。但一些复杂的，总是会出现一些翻译问题，需要人工修正。
人工修正的方法是，把原文丢给 Google 翻译、ChatGPT 、Gemini 、MiniMax 、GLM…… 看哪家翻译得最好；或者根据它们的输出，自己翻译。
不考虑成本，最佳方案可能是调用各家 LLM ，然后挑一家打分，选择得分最高的译文。但无奈经济能力有限。
所以，有没有较优的工程解？
最新回复 (5)
  • unclemcz 06-20 10:32
    1楼
    你当前是全文发给大模型翻译还是分段翻译？
    碰上的都是哪些翻译问题呢？
  • kuhung 06-20 10:42
    2楼
    先设置评估标准，什么叫做好什么叫做不好。有时候翻译不得体，可能是随机结果，也可能是缺少词库。设置产出标准，不合格就切换或者兜底。
  • terranboy 06-20 11:07
    3楼
    可以先用 LLM 把词库抽出来，人工校验， 每次翻译不停优化词库，只会越来越好；另外你是不是遇到大文本的问题了，得分段
  • TsubasaHanekaw 06-20 11:14
    4楼
    分章节，让子任务阅读，提取人物信息，然后写翻译表。
  • teli 楼主 06-20 23:08
    5楼
    @kuhung 应该不是缺词库。
    有些原文，本身就写得不清不楚，或者过于抽象。人翻译起来都头疼。几个 LLM 遍历下来，可能一个对头的都没有。
    然后就应该属于你说的随机性了。可能出现神来之笔；可能明明简单的东西，就是给你来点小错误。
* 帖子来源V2EX
附近帖子
返回
飞读
随机推荐