为了确保译文准确流畅，深入了解神经机器翻译（NMT）与大语言模型（LLMs）之间的差异显得尤为关键。
神经机器翻译在翻译任务的准确性和成本效益上展现出了卓越的性能，而大语言模型则以其在广泛的应用场景，及生成的自然流畅的文本著称。明确二者间的不同之处，有助于您根据实际需求，选择合适的技术方案，从而获得高质量、贴合个性化需求的量身定做语言服务方案。
以下是一份简明指南，旨在帮助您根据个人或组织的具体需求，在神经机器翻译与大语言模型之间做出最佳选择：
神经机器翻译（NMT）
主要特征：
- 训练数据：基于数百万至数十亿的双语句对进行训练，以习得将文本从一种语言转换成成另一种语言的能力。
- 计算能力：训练过程依赖2至10个GPU（图形处理器）的强大算力支持。
- 训练时间：通常需要数周。
- 训练成本：大约在数千美元量级。
- 专注领域：翻译任务。
优势亮点：
- 准确性高：专为翻译而生，因此译文质量显著提升。结合客户特定数微调后，质量更佳。
- 性价比高：相较于大语言模型，神经机器翻译对计算资源需求较低，更为经济高效。
注意事项：
- 流畅性：尽管更为准确，但译文在流畅性和自然度上可能略逊于LLMs。
- 专业性：是处理具有特定要求的翻译任务的最佳选择，是对翻译结果有严格要求的专业场景的不二之选。
大语言模型（LLMs）
主要特点：
- 训练数据：涵盖数百亿至数千亿文本字符，规模庞大。
- 计算能力：训练过程需借助庞大的GPU集群以应对其高计算需求。
- 训练时间：可能长达数月之久。
- 训练成本：可高达数百万美元。
- 专注领域：不仅限于翻译，还广泛适用于多种场景。
优势亮点：
- 自然流畅：生成的文本自然流畅，接近人类对话风格，提升用户体验。
- 功能多样：支持多种应用场景，包括内容创建、总结概括和解疑答惑等。
注意事项：
- 准确性：生成的文本虽流畅，但也会生成似是而非的误导性信息。
- 成本与复杂性：高昂的训练成本和复杂的训练过程，使得训练大语言模型投资甚大。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：潘莹娜