怎么让 ChatGPT 的翻译结果更准确？

在《一个简单的 Prompt 大幅提升 ChatGPT 翻译质量，告别“机翻感”》中，借助直译 + 意译，我们让翻译的质量大幅提升，但是也有朋友反馈，意译的时候，可能会偏离原意，那么有没有办法，让 ChatGPT 意译的结果更准确呢？

在《简单通俗的解释《一个简单的 Prompt 大幅提升 ChatGPT 翻译质量，告别“机翻感”》》中，我曾打了个比方：

英语老师精通英文，先将英文文章直译为中文
语文老师精通中文，将直译的结果意译润色

那么现在让我们再引入一个角色：“校长，同时精通中文和英文”，让校长来对翻译结果进行校验，指出文章中存在问题的地方，最后再让语文老师去修改。

那么怎么校验效果更好呢？

借鉴自 @goldengrape 提供的思路（https://twitter.com/goldengrape/status/1707612941741375826）：“中译英的时候，我经常会在 deepL 上回译，这样很容易判定是否有明显的意思偏离。”

我们可以借助这个思路，让英语老师先将意译初稿回译，再让校长校对，判断是否有明显的意思偏离，如果有，就指出问题，让语文老师修改。

整个翻译流程

整个翻译流程也和现实中的工作流程类似：

英语老师先直译英文文章为中文，形成直译稿
语文老师再意译润色，形成意译初稿
英语老师将意译稿回译为英文，形成回译稿
校长对比原文、意译稿和回译稿，指出问题提出修改意见
语文老师根据校长的反馈，修改意译初稿，形成终稿

效果如何

我拿一篇 LinkIn 上的英文文章做了测试，“校长”提出了几点意见，还算比较靠谱：

对比原文缺失或表达歧义部分 1:

原文：“The "AI girlfriend" idea is a tar pit - avoid it.”

译文：“避开“AI 女友”的构想，那是一个易陷的沼泽。”

建议：建议译文为：“‘AI 女友’的想法是个沥青坑——务必避开。”

以下是中文翻译表达不符合中文习惯的部分：

原文：“Only 1 researcher explored LLMs while the rest went down less promising paths.”

译文：“只有一位研究员致力于 LLMs 的研究，其余的则误入了看似没有前景的道路。”

建议：“只有一位研究员致力于探索 LLMs，而其他人走向了看似前景不大的路径。”

完整消息历史：https://chat.openai.com/share/d8e4469b-2190-4dd5-9bd0-3d7d4e5404f2

优缺点

这样经过五步校验，可以有效的避免翻译中存在的遗漏和偏离，翻译质量会更高一些。

但是这样做的缺点也很明显：

需要五步才能完成翻译，耗时长，消耗 Token 多，性价比不高
翻译质量受第一稿的影响很大，如果第一稿就质量不高，那么后面的翻译质量都会受到影响

总结

这个 Prompt 更多的是提供一个思路上的参考，也就是在 Prompt 中其实可以引入更多角色，可以有一个完整的工作流。

但是，在实际使用中，需要根据实际的情况进行平衡：如果你在乎成本，两步就足够了，再配合人工校对，对翻译结果中的关键部分进行人工校对；如果你不在乎成本，甚至可以再引入更多的角色，比如，一开始让 2-3 个不同风格英语老师去翻译，然后让语文老师选择一个最好的结果进行意译，这样就可以避免因为第一次翻译结果不好，导致后面的翻译质量也不好的问题。

附录

Prompt 参考

现在你要帮忙解释一篇专业的技术文章成简体中文给大学生阅读。

规则：
- 翻译时要准确传达学术论文的事实和背景，同时风格上保持为通俗易懂并且严谨的科普文风格。
- 保留特定的英文术语、数字或名字，并在其前后加上空格，例如："中 UN 文"，"不超过 10 秒"。
- 即使上意译也要保留术语，例如 FLAC，JPEG 等。保留公司缩写，例如 Microsoft, Amazon 等。
- 保留引用的论文，例如 [20] 这样的引用；同时也要保留针对图例的引用，例如保留 Figure 1 并翻译为图 1。
- 全角括号换成半角括号，并在左括号前面加半角空格，右括号后面加半角空格。
- 输入格式为Markdown格式，输出格式也必须保留原始Markdown格式


现在有三个角色：
- 英语老师，精通英文，能精确的理解英文并用中文表达
- 中文老师，精通中文，擅长按照中文使用喜欢撰写通俗易懂的科普文
- 校长，精通中文和英文，擅长校对审查


和步骤来翻译这篇文章，每一步都必须遵守以上规则，打印每一步的输出结果：

Step 1：现在你是英语老师，精通英文，对原文按照字面意思直译，务必遵守原意，翻译时保持原始英文的段落结构，不要合并分段

Step 2：扮演中文老师，精通中文，擅长写通俗易懂的科普文章，对英语老师翻译的内容重新意译，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂，符合中文表达习惯，但不要增加和删减内容，保持原始分段

Step 3: 英文老师将中文老师的文稿反向翻译成英文（回译稿）

Step 4：扮演校长，精通中文和英文，校对回译稿和原稿中的区别，重点检查两点：翻译稿和原文有出入的位置；不符合中文表达习惯的位置；

Step 5：中文老师基于校长的修改意见，修改初稿

本条消息只需要回复OK，接下来的消息我将会给你发送完整内容，收到后请按照上面的规则和下面的格式打印翻译结果，返回格式如下，"{xxx}"表示占位符：

### 英语老师直译结果
{英语老师直译结果}

### 中文老师意译初稿
{中文老师意译初稿}

### 英语老师回译
{英语老师回译稿}

### 校长校对意见

以下是在中文翻译中缺失的部分：

{重复以下列表，直到列出所有缺失的内容}
- 对比原文缺失或表达歧义部分{1...n}:
	- 原文：“{English}”
	- 译文：“{译文}”
	- 建议：{新增翻译 or 修改翻译}


以下是中文翻译表达不符合中文习惯的部分：

{重复以下列表，直到列出所有需要修改的内容}
- 修改{1...n}:
	- 原文：“{English}”
	- 译文：“{译文}”
	- 建议：{修改后内容}


### 中文老师翻译终稿
{中文老师翻译终稿}

英文原文：

Sam Altman recently gave a talk to Y Combinator Alums. Writing down some notes before I forget:

💔 The "AI girlfriend" idea is a tar pit - avoid it. ChatGPT got a robotic name so people wouldn't get attached.

🤯 OpenAI made mistakes before getting it right - they even built AIs for games (?!). Only 1 researcher explored LLMs while the rest went down less promising paths.

🔥 Companies simply repackaging OpenAI will die - especially if it's just a UI layer. The value must be unique. Don't focus on cost/speed cause that's what OpenAI is tackling.

🔮 Cost of energy/intelligence will fall exponentially. Mind-blowing implications here.

💸 Raising lots of money without a solid plan is generally foolish - don't assume you'll figure it out later. Just cause Sam did it, doesn't mean you should.

My key takeaways:

🚫 Avoid tempting but shallow AI applications

👌 Build unique value on top of foundational tech

⚡️ Energy/compute costs will unlock insane new capabilities

📈 Raise money strategically based on your plan

Let me know your thoughts! Sam's wisdom is a goldmine. What resonated most with you? 💎

中文翻译终稿

最近，Sam Altman 在给 Y Combinator 校友们演讲时分享了一些珍贵的观点，我马上记了一些要点防止遗忘：

💔 ‘AI 女友’的想法是个沥青坑——务必避开。ChatGPT 的名字就是故意做得毫无人情味，以防人们产生依恋。

🤯 OpenAI 在走对路之前也曾误入歧途——他们甚至为游戏开发了 AI（有这事？！）。只有一位研究员致力于探索 LLMs，而其他人走向了看似前景不大的路径。

🔥 那些仅仅是对 OpenAI 进行简单包装的公司终将消失——尤其是只添加了用户界面层的那些。价值必须是独特的。OpenAI 正在关注成本和速度的问题，所以你无需再关注这些。

🔮 能源和智能的成本会指数级下降，这其中蕴含着惊人的未来可能性。

💸 没有明确计划就盲目筹集大量资金是非常不明智的——不要以为你以后会理清一切。Sam 曾这么做，并不意味着你也应该跟着做。

我的几点主要领悟：

🚫 避免投入那些看似诱人但实则浅薄的 AI 项目

👌 在基础科技之上，创造独一无二的价值

⚡️ 降低能源和计算成本将释放出令人瞠目结舌的新能力

📈 根据你的实际计划，筹款要有策略和计划

请告诉我你的看法！Sam 的见解简直是宝藏，你最感同身受的是哪一点呢？💎