Lionbridge 現已開始於追蹤工具中分享 GPT-4 機器翻譯的結果

Lionbridge 已將 GPT-4 加入機器翻譯追蹤工具的追蹤對象，將可就這個目前市面上最具潛力的 GPT 大型語言模型，提供其專業翻譯表現的深入見解

最近更新時間：2023 年 10 月 24 日，下午 10:24

要因應並了解最新趨勢，就勢必得將大型語言模型，特別是 GPT-4 的翻譯表現，納入機器翻譯比較評估

GPT-4 是撰寫本文時 GPT 系列中最先進、最實用的大型語言模型 (LLM)，與舊版的 GPT 模型相較，更適合用於執行機器翻譯工作。

Lionbridge 的機器翻譯追蹤工具是業界歷史最悠久的 MT 引擎表現評估工具，透過這項工具的分析結果，您將可得到上述問題的答案，並持續監看 LLM 隨時間過去的進展。

由於神經 MT典範將逐漸轉移為 LLM MT 典範，Lionbridge 因此已將 GPT-4 納入 MT 追蹤工具的追蹤對象，現在起也會評量 GPT-4 機器翻譯在特定領域和語言組合上的表現結果。此外，追蹤工具也會評量另外兩個 LLM 以及五大主流神經 MT (NMT) 引擎的結果。

以目前來說，神經 MT 引擎一般而言表現優於 LLM，但領先幅度並不大。儘管 LLM 還未能取代神經 MT 引擎，其中有部分原因是目前的成本考量以及效率跟擴充能力相關的問題，不過若能以特定方式來應用這個技術，會有助增進翻譯工作流程的效率並降低成本。

我們曾在 2023 年 5 月，報告過 GPT-4 模型在某一個案例中的表現優於某個神經 MT 引擎。我們認為這是未來趨勢走向的一個前兆，隨著這個技術日漸成熟，其使用也只會日漸增加。

我們對 GenAI/LLM 模型做的測試越多，也就越了解它們的特質、侷限和機會。因此透過我們的 MT 追蹤工具及伴隨的評論，您將可從我們的原始研究獲得最新的 GPT-4 機器翻譯數據。

歡迎閱讀我們 2023 年 10 月的專家評論，進而了解：

「雖然在轉換至 LLM MT 典範時，我們得接受翻譯輸出不確定性增加這個事實，但或許也能利用一些機制和最佳實務做法，稍加控制這種變異性。」

— Lionbridge 創新副總裁 Rafa Moral

這個追蹤評估工具能提供有關引擎表現的重要數據，有助全球公司隨時掌握 GenAI/LLM 技術令人振奮的最新進展。

不過，開發能有效滿足貴公司需求的 MT 解決方案並不簡單，因為最有利、同級最佳的方法，往往會根據引擎的能力妥善搭配，運用多個引擎來處理內容的獨特面向。在這些選項中再加入 LLM，會讓已然深具挑戰性的這項工作變得更加複雜。

想深入了解 Lionbridge 如何運用 LLM/生成式 AI 機會及應用，量身打造解決方案並產出可評量的商業價值？歡迎立即與我們聯絡。

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作者

Janette Mandell 