看看 SimplifyAI 文档翻译的效果，以及它跟 DeepL 的简单对比

自从 OpenAI 推出 GPT3，特别是 ChatGPT 以后，我们陆陆续续看到大语言模型在各种垂直领域中超出预期的应用。比如在文字翻译中，它展现了比传统方法更好的效果：

• 理解上下文

  跟传统机器翻译工具相比，GPT 能够更准确地翻译长句和复杂句子，这是因为它能够“理解”上下文，能够综合考虑整个文本段落。

• 保持原来语气

  GPT 可以根据原文的语气、文体风格来产出译文。相比之下，其他机器翻译工具可能更偏向于标准、中性的翻译，无法完全体现原文中的语气和情感。

• 更流畅的表达

  GPT 善于构建和输出流畅的语句，这使得它的翻译结果更接近与人类翻译的效果，而传统机器翻译工具则可能产生结构不完整、或者语法不准确的句子。

• 更多的语言支持

  GPT 的训练使用大量的不同语言的语料，这让它默认支持相当多的语言间的互译。

但包括 GPT 在内的大部分大语言模型，都是对话式，不能上传文档，而且每次对话的长度有限制。

如果我们要翻译完整的文档，比如一篇论文，一本电子书、一个产品手册，就得复制一段一段的文字喂给 GPT，然后把它的译文复制回来，再编辑成原来的文档。

这种枯燥耗时的工作，还是交给哪位程序员开发的应用来完成比较划算 -_-||

我们推出的文档翻译产品，就是基于大模型实现的，效果可以说是相当不错。

视觉效果

可以看看官网上的各种示例效果。

论文翻译：

桌游说明书翻译：

产品说明书翻译（一）

产品说明书翻译（二）

这里只通过截图展示视觉效果，如果要看全文的对照，可以进入示例页点击对应示例。

与 DeepL 的对比

从前面的示例，我们可以看到翻译出来的文档的“视觉效果”的确非常好，至于具体的翻译质量，我们来将它跟号称世界上最准确的翻译软件 DeepL 的结果对比一下。

第一页

原文

SimplifyAI 版本

DeepL 版本

相比较而言，SimplifyAI 基于 GPT 的版本基本没什么问题。

DeepL 少翻译了一段，“there is a broader cost in the loss of ability to make non-reversible payments for non-reversible services.” ，所以必须扣一点分。另外 “CPU 算力”，也被普遍翻译成“CPU 能力”，没那么恰当。

有公式的第七页

DeepL 在有公式的情况下表现更差了。我们来看看有公式的第七页最后一段

原文

SimplifyAI 版本

DeepL 版本

在保留 PDF 的公式格式上，SimplifyAI 的版本比 DeepL 好很多。而且此时 DeepL 已经到了第 11 页，不像 SimplifyAI 版本，跟紧了原文，同在第 7 页。

对图示的翻译

我们再来看看翻译有明显差距的地方：原文第二第三第四页中的图示。

第二页图示：

原文

SimplifyAI 版本

DeepL 版本

第三页图示：

原文

SimplifyAI 版本

DeepL 版本

第四页图示：

原文

SimplifyAI 版本

DeepL 版本

DeepL 对这些图示的翻译质量就比 SimplifyAI 的版本差远了：Hash 有时候翻译成散列有时不翻译；Nonce 不翻译但在这篇文章的上下文中应该是随机数；Owner 有时候是业主、有时是所有者、甚至机主； Tx 有时候不翻译，有时候翻译成奇怪的“特克斯”；Block 则是不顾上下文，翻译成了“街区”。

而 SimplifyAI 在处理文档时，把所有上下文整合起来发给大模型，翻译后再拆分重新安装回图示的位置，保持了很好的翻译一致性和质量。

哪个 PDF 翻译的效果更好，可以说显而易见。如果你有需要翻译论文、电子书、产品手册，就赶紧试试吧。

使用起来很容易，进入 https://translate.simplifyai.cn ，点击“立即使用”，上传你要翻译的文档（电子书、论文、宣传手册、产品说明书等等等等），选择你要翻译的语言，点击“开始翻译”，稍等片刻，就可以看到效果了