澳鹏：2025年多语言LLM翻译：评估不同文化中的细微差别报告

今天分享的报告是《2025年多语言LLM翻译》，版权©️归澳鹏所有。

根据报告的内容，本文主要探讨了多语言大模型在翻译具有文化细微差别的语言时的表现。关键点如下：

1、评估了20种语言的24种方言中，由LLM生成的87份电子商务营销邮件翻译样本。结果显示，尽管LLM能生成语法正确的译文，但在翻译具有文化细微差别的语言时仍有待改进，需要大量的人工润色。

2、与英语的语言相近性或结构特征共性，不能用来预测翻译的效果。资源丰富、全球通用的语言并不一定比规模较小的地区性语言更准确。

3、数据可获得性和书写系统是本地化质量最主要的预测因素。韩语和日语表现最好，得益于简单的音节文字系统和广泛的数字足迹。而采用孤立语或语标文字的语言表现最差。

4、人工修订对于实现自然、生动的翻译仍至关重要。评估人员可以调整用词、优化语气，并针对误译的习语、双关语和文化指代改用更符合目标文化语境的表达。

5、研究结果对“数据量是机器翻译质量最可靠的预测指标”这一假设提出了挑战，并将文化适宜性列为衡量多语言大模型性能的关键决定因素。

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