吴恩达提出的基于反思代理工作流的机器翻译方法

吴恩达 Andrew Ng 分享了一种基于反思代理工作流的机器翻译 Python 实现。他认为它有可能超越传统的神经机器翻译。他宣布开源发布一个他在周末项目中开发的示范项目,该项目利用了一种代理工作流来优化机器翻译。该工作流包括以下步骤:

1. 提示语言模型(LLM)将文本从一种语言翻译成另一种语言。
2. 让LLM反思翻译,提出改进建议。
3. 根据这些建议优化翻译。

在初步测试中,这种方法有时表现不错,有时不如目前的商业翻译服务。然而,它具有高度的可定制性。用户可以通过更改提示来调整翻译的语气(正式/非正式)、区域变体(例如,西班牙的西班牙语与拉丁美洲的西班牙语)以及术语的一致性(通过提供词汇表)。

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via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
 
 
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