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我的个人经验（可能非常主观）是，即使是没有太多提示工程的普通旧聊天机器人，在翻译方面也已经能产生更好的结果。这真的是一个不受欢迎的观点吗？

讨论总结

原帖询问LLMs是否比DeepL、GoogleTranslate、Microsoft Translate等在自然语言翻译方面表现更好。评论者们从多个角度进行了讨论，如LLMs和传统翻译服务的工作原理、在不同语言（如巴尔干语言、希腊语、日语、意大利语等）翻译中的表现、翻译速度、成本、准确性、对语境的处理能力等，观点多元且积极。

主要观点

  1. 👍 LLMs是语言模型，能更好地捕捉细微差别
    • 支持理由：像在巴尔干语言与英语翻译中，GPT远超机器学习翻译服务，在日语翻译中也比DeepL更好地捕捉细微差别等例子。
    • 反对声音：有评论者认为Google和DeepL的神经翻译比LLMs更好且更快。
  2. 🔥 不同翻译工具在不同场景下各有优劣
    • 正方观点：例如在低预算快速周转项目的专业翻译服务中，LLMs被更多使用；在处理意大利语翻译时，LLMs因能利用语境表现更好。
    • 反方观点：在公司名称翻译方面，LLMs可能不如专门的翻译服务；在需要快速大量且不太要求精确性的翻译场景下，LLMs速度滞后。
  3. 💡 翻译效果与多种因素有关
    • 解释：翻译效果与语言（如不同语言的特性和复杂程度）、速度、是否需要考虑语境、应用场景（如段落翻译还是公司名称翻译）等因素有关。
  4. 👍 部分LLMs在特定任务上表现出色
    • 支持理由：例如Gemma 2在翻译时能考虑语境和文化参考，表现更好；在英 - 汉翻译方面，ChatGPT、Qwen 2.5等LLMs远超专门的翻译工具。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有提到LLMs存在非确定性、知识库缺词、幻觉翻译等问题。
  5. 🔥 一些翻译工具背后的技术关联影响翻译能力
    • 正方观点：例如Google Translate采用类似transformer的架构；DeepL现在也在使用LLMs，且因其专门从事翻译业务可能比一般LLMs在翻译方面做得更好。
    • 反方观点：无明显反对观点，但有对transformer架构是否专为Google Translate打造存疑。

金句与有趣评论

  1. “😂 LLMs are, redundantly, language models. They catch nuance much better than a translator does.”
    • 亮点：简洁地阐述了LLMs作为语言模型在捕捉细微差别方面比普通翻译器更优的特性。
  2. “🤔 In my personal experience with Balkan languages and English those GPTs you mentioned outperform these ML services by far, but it might not be the case with other languages.”
    • 亮点：以个人经验说明GPT在巴尔干语言和英语翻译中的优势，同时也指出这种优势可能因语言而异。
  3. “👀 4o makes Google Translate look like a dictionary word replacer.”
    • 亮点：形象地描述了GPT - 4o与Google Translate在翻译效果上的差异。
  4. “😂 Google translate and deepL often struggle with the italian language.”
    • 亮点：直接指出Google Translate和DeepL在意大利语翻译方面存在问题。
  5. “🤔 I use Google translate daily, it has a better vocabulary than chatbots and is much faster, but if I’m trying to explain something complex a chat bot will have better Grammer and be much closer to my target information.”
    • 亮点：对比了Google翻译和聊天机器人在不同翻译需求下的优劣。

情感分析

总体情感倾向积极且充满探索性，大部分评论者都在积极分享自己的观点和经验。主要分歧点在于LLMs是否比传统翻译服务更好，这可能是由于大家使用的翻译工具不同、翻译场景不同以及对翻译质量评判标准不同等原因导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：对轻量级模型在自然语言翻译方面的关注可能会引发后续讨论，如Gemma 9b、qwen2.5 7b或glm等模型的更多应用和比较。
  • 潜在影响：如果LLMs在自然语言翻译方面的优势被更多人认可，可能会促使传统翻译服务进行改进或转型；同时也可能影响翻译相关的教育、商业等领域，如改变翻译人才的培养方向、影响翻译业务的市场格局等。

详细内容：

《LLMs 能否超越传统翻译服务？Reddit 掀起热议风暴》

在 Reddit 上，一则题为“你认为大型语言模型（LLMs）在自然语言翻译方面能比 DeepL、GoogleTranslate、Microsoft Translate 等服务做得更好吗？”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向集中在对 LLMs 与传统翻译服务的性能比较，以及在不同语言和应用场景中的表现差异。核心问题在于 LLMs 是否真的能在翻译质量上超越传统翻译服务。

有人认为，LLMs 是语言模型，能更好地捕捉细微差别，像 Gemini 2.0 Flash EXP、gemini-exp-1206 和 GPT-4o 1120 可能是目前最好的多语言模型。有用户分享，在巴尔干语言和英语的翻译中，上述提到的 GPT 模型远超传统的机器学习服务，但在其他语言上可能并非如此。翻译不同语言时，上下文很重要，而 GPT 能考虑到这一点，还能根据推断的上下文选择适当的语言风格。

有人指出，历史上，变压器最初就是为机器翻译设计的。也有人表示，Google Translate 是一种类似变压器的架构。还有用户提到，DeepL 也在使用 LLMs。

一位在中国从事教学工作的英语母语者表示，其人力翻译和学生都更倾向于使用像 GPT4o 这样的 LLMs 进行翻译。有用户分享了使用不同模型翻译公司名称的测试结果，比如 GPT4o 能正确翻译，而 Google Translate 则出错。

有人认为，这取决于具体的应用场景。LLMs 在处理段落时表现出色，但在公司名称翻译等方面可能不如传统服务。

一位精通英语和日语的发言者称，在日语翻译方面，LLMs 能捕捉到大量的细微差别和上下文，而 DeepL 则表现不佳。但由于 LLMs 的不确定性，建议进行多次重新生成以查看不同的翻译。

有人提到，通过 API 使用 ChatGPT 时 censorship 可能较少，而 o1 则相对保守。还有人认为，开源模型 phi 4 能超越 Google Translate。

在这场热烈的讨论中，观点各异。有人坚信 LLMs 更好，有人则认为传统翻译服务在某些方面仍具优势。但大家普遍认为，应根据具体需求和场景选择合适的翻译方式。