神经网络机器翻译
神经网络的突破
千禧年后的几十年里，神经机器翻译（NMT）的发展可以说是该领域的一场革命。NMT 采用人工神经网络（一种受人脑启发的机器学习模型）来分析和理解句子的含义。通过捕捉上下文关系和长距离依赖关系，NMT 生成的翻译比以往的统计方法准确得多。大多数人都熟悉谷歌翻译或 Acolad Partner DeepL，这些都是使用 NMT 的工具。
Acolad 在 NMT 创新中的作用
Acolad 很自豪地说，它在推动 NMT 技术发展方面发挥了作用。自从十多年前 MT 技术开始大显身手以来，我们一直在开发和维护我们的专业 MT 引擎，并通过与德国人工智能研究中心 (DFKI) 的合作开创了这项技术。开源框架是以协作方式开发新技术的重要途径，我们在推动开源 NMT 框架方面发挥了重要作用。
人工智能和 MT - 未来？
进入生成式人工智能
随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的公开发布，生成式人工智能的崛起成为公众关注的焦点，我们正在进入一个自动翻译的新时代。尽管 NMT 和 Gen AI 肯定是相邻的技术--语言建模是两者的一个重要方面--但两者还是存在一些关键区别。NMT 利用神经网络学习语言数据中的模式，根据统计概率翻译文本。而生成式人工智能则使用大型语言模型，根据学习到的模式和对上下文的理解来生成翻译。
虽然 MT 在许多翻译任务中仍有其优势，尤其是在使用成熟引擎大规模处理内容时，但似乎越来越多的企业正在寻求在其内容创建和本地化管道的某个阶段利用人工智能，无论是用于翻译、质量评估、自动后期编辑，还是更多。
Slator 的《2025 年语言行业市场报告》显示，54% 的语言服务集成商已经在其业务工作流程中采用了人工智能或 LLM，而 2024 年这一比例仅为三分之一--采用率正在快速增长。
人类 + 人工智能 通往可扩展质量之路
目前，使用人工智能来优化翻译已被证明是有效和具有成本效益的，再加上人工作为专家提示工程师或后期编辑，可以提供高质量的内容。为此，许多语言服务提供商开发了人工智能平台或套件，努力将人工智能的生产力优势与人类的专业知识结合起来。我们自己的 Lia 平台正处于开发这些功能的前沿，以提高多语言内容的卓越性和效率。
尽管如此，如果没有提供高质量提示的专业人员、进行后期编辑的语言专家以及将技术与企业现有内容工作流程无缝整合的技术诀窍，所有这些技术开发都是不可能实现的。
通过人与技术的合作扩大创新规模
我们专业的 Acolad 团队将继续推进我们在这一领域的工作，他们的开创性工作使我们能够开发创新方法，有效地融合人类、人工智能和机器学习能力，确保开创性的新人工智能技术能够有效地为全球各大企业大规模实施。
因此，在我们庆祝走在语言技术前沿的 30 年之际，为下一个 30 年干杯！
