原贴链接

大家好，我正在研究一种将长篇英语文档翻译成非英语（首先是日语）的解决方案。我处理的文档平均上下文长度约为9000字，所以有效处理长篇翻译是一个关键挑战。我还没有开始迭代，因为我仍在研究最佳方法。考虑到文档的长度，我希望确保翻译在保持效率的同时准确地捕捉上下文。解决这个问题的最佳方法是什么？对于有效处理长上下文翻译的模型、管道或策略有什么建议吗？另外，我能否在没有人工参与的情况下评估模型性能？就资源而言，我可以使用Bedrock上的所有模型，但我肯定希望在低成本和高性能之间达成平衡。任何帮助都将不胜感激。谢谢！

讨论总结

原帖寻求将长英语文档（约9000字）有效翻译成非英语（从日语开始）的最佳方法，包括模型、管道或策略推荐，以及无人工参与的模型性能评估方法。评论者们从不同角度给出了建议，如搜索互联网资源、分块处理文档、推荐特定模型、分享不同模型在长文本翻译中的表现等，讨论氛围较为积极专业。

主要观点

  1. 👍 可在互联网搜索解决任务的方法，Github可能有资源库。
    • 支持理由：很多技术问题能在网络资源中找到解决办法，Github上可能存在专门针对该翻译任务的资源库。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 很多模型声称的长上下文窗口在翻译实际应用中并非那么大。
    • 正方观点：实际翻译中发现模型的长上下文窗口效果不佳。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 使用支持长文本的模型处理长文档翻译。
    • 解释：直接利用支持长文本的模型是解决长文档翻译的一种思路。
  4. 💡 不同模型在处理不同长度文本块翻译时有不同表现。
    • 解释：例如Phi - 4在大文本块翻译有成功案例，其他模型处理小文本块（2k或4k个token以内）质量更好。
  5. 💡 小模型可能比大模型翻译效果好。
    • 解释：在某些情况下，小模型在翻译任务中的表现比大模型更出色，所以多种模型都值得测试。

金句与有趣评论

  1. “😂 I would search around the internet for approaches to such task. Often there is a repo on github that tackles your specific problem.”
    • 亮点：强调互联网资源（尤其是Github）在解决长文档翻译任务中的作用，是一种实用的思路。
  2. “🤔 My fav solution for working with long documents right now is the rolling window method.”
    • 亮点：提出滚动窗口方法用于长文档翻译，是一种有创意的解决思路。
  3. “👀 我在Phi - 4准确翻译大文本块方面取得了一些成功，但在某些情况下，使用其他模型时，处理较小文本块（最多2k或4k个token）的质量更好。”
    • 亮点：指出不同模型在不同文本块长度翻译上各有优劣。
  4. “😉 Just use a model that supports long - context, such as Qwen2.5 (128K tokens).”
    • 亮点：简洁地推荐了一个支持长文本的模型用于长文档翻译。
  5. “🤓 对于训练翻译模型，我建议使用非英语文档作为基础事实，然后将翻译版本作为您的指令。”
    • 亮点：为训练翻译模型提供了一种有助于提高翻译质量的方法。

情感分析

总体情感倾向为积极正面，大家都在积极分享自己的经验和建议，希望能帮助原帖作者解决长文档翻译的问题。主要分歧点较少，可能是因为大家都在从自己的经验出发提供建议，没有形成强烈的对立观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同模型在特定语言对翻译中的表现可能会引发更多讨论，例如更多人可能会分享不同语言对下模型的优劣情况。
  • 潜在影响：有助于从事长文档翻译工作的人员在选择模型和策略时做出更明智的决策，提高翻译效率和质量。

详细内容：

《探讨长英文文档翻译至非英语语言的最佳途径》

在 Reddit 上，有一则关于翻译长英文文档到非英语语言（以日语为例）的讨论引起了广泛关注。该帖子作者表示正在着手解决这一问题，所处理的文档平均上下文长度约 9000 词，如何有效处理长文本翻译是关键挑战，目前仍在研究最佳方法，希望在确保翻译准确捕捉上下文的同时保持效率，并询问有无处理长上下文翻译的模型、管道或策略推荐，以及能否在无人为参与的情况下评估模型性能。此帖获得了众多回应，评论数众多。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人建议在互联网上搜索相关任务的处理方法，常能在 Github 上找到针对特定问题的代码库。 有人提出将文档分块处理，比如把文档分成 100 行左右的块，并在每个块中包含前一个块的总结以保持上下文和特殊术语。 有人分享了构建短文本翻译产品的经验，如采用特定的提示方式。 有人认为对于非英语语言，需要自行探索适合的模型和语言匹配。 还有人提到虽然很多模型声称有较大的上下文窗口，但在实际翻译等应用场景中并非如此，目前滚动窗口方法是处理长文档的不错选择。

有用户表示使用 Phi-4 在准确翻译大段文本方面有过一些成功经验，但有时使用较小的分块效果更好；有人指出 Mistral small 在某些情况下效果不错，其大型模型在翻译方面的改进效果不太明显；有人建议使用某种语义分块来将文本分成更小的部分，自动生成不常见单词或短语的小翻译表，自动生成待翻译文本的简短摘要有时有助于保持一致性；有人认为在没有人为参与的情况下进行评估很困难。

有人推荐使用 Qwen2.5 等支持长上下文的模型。

不同用户对于模型的选择和使用方法存在争议。有人认为 GPT-4o 难以超越，而有人认为某些较小的模型甚至能比大型模型产生更好的翻译效果，因此值得对众多不同的模型及其相应大小进行测试。

特别有见地的观点包括：设置系统提示作为恒定上下文，用户提示作为动态内容；根据语言对测试不同模型，注意温度设置和其他参数；使用非英语文档作为训练翻译模型的基础真理。

讨论中的共识在于处理长文本翻译需要综合考虑多种方法和因素，不断尝试和优化。

总的来说，这次关于长英文文档翻译的讨论为相关问题的解决提供了丰富的思路和方法，但最终的选择还需根据具体需求和资源来决定。