《字幕翻译、书籍翻译的福音，如何借助ChatGPT得到高质量的翻译结果？》

过去几个月里，我独立翻译了一百多部视频（https://t.co/t6R8zU6u8W ），可以说绝大部分翻译质量还是相当不错的。

如果完全靠自己的英文和中文水平，要达到这样的翻译速度和质量那是不太可能的，主要还是得益于ChatGPT的帮助，首先用GPT-4的API粗翻，再用ChatGPT Plus精翻。

很多人都用过ChatGPT翻译，但翻译出来的结果比起Google翻译和DeepL这种，似乎翻译质量并没有好太多，但其实是你没有最大化的利用大语言模型的优势，如果你能善用ChatGPT（尤其是GPT-4）这样的大语言模型，可以让你的翻译质量提升一个大台阶。

那么大语言模型相对于传统的翻译工具有什么优势呢？

1. 可以根据Prompt产生不同的结果

使用大语言模型的时候，借助Prompt你可以提出很多个性化的要求，比如说：
- 可以提供不同的翻译风格，比如你可以将翻译的结果更加口语化
- 你可以将某些专有名词使用特定的翻译（不会闹笑话把“LLM”翻译成“法学硕士”）
- 你可以提供上下文让翻译更有针对性，比如说这是一篇 AI 相关的技术文章，尽可能翻译成专业术语
- 你可以让它识别错别字，比如在语音转文字时，经常会产生错别字，或者翻译完成也可能会有错别字，这些错误人工纠正很容易疏漏，可以让AI帮你纠正，又快又准
- 可以提供背景解释，大语言模型背后有一个超级庞大的知识库，几乎囊括了互联网所有的公开信息，有时候我们在翻译时，遇到一些因为文化背景不一样的内容，很难理解其中的含义，这时候就可以让大语言模型帮你解释，帮助你更好的理解
- 等等

当然缺点也有：
1. 价格高（如果是API比较贵，包月的ChatGPT Plus其实性价比还是挺高）
2. 速度慢，比谷歌翻译和DeepL这些速度要慢

这里分享一下我使用ChatGPT帮我翻译字幕的经验。

一、写好Prompt

用ChatGPT的第一条就是写好Prompt，如果你只是写“请将我翻译以下内容为中文”，也能得到一个还不错的结果，但这样只是把ChatGPT当DeepL来用了。

但如果你能写一个高质量的Prompt，那么就能得到更好的结果。一个好的Prompt的结构（参考 https://t.co/pN8ydc082q ）：
✅ 角色、技能、个性
✅ 目标、任务
✅ 生成规则
✅ 输入输出格式
✅ 示例

比如我通常会给它先设定一个角色：
“你是一位精通简体中文的专业翻译，写作风格是短小精悍、通俗易懂。”

然后给它的任务：
“现在你要帮我将以下英文字幕翻译成中文”

再加上一些规则：
- 忽略错别字或者拼写错误
- 翻译时结合上下文意译而不是直译
- 译文通俗、简洁、易懂
- 英文单词前后加上空格

在有些情况下给出示例，比如说：
“英文单词前后加上空格，例如"中 English 文"”

有时候会说明输出格式：
“提供 5 种不同类型的翻译风格：意译、直译、口语化翻译、创意翻译、文学翻译”

二、提供足够的上下文，但一次只翻译一段，并且提供多个翻译结果选择

使用ChatGPT时，如果提供足够的上下文，那么有助于ChatGPT更好的理解要翻译的内容，给出更好的结果。

所以我在翻译字幕时，会尽可能将完整字幕一次性输入，这样ChatGPT可以看到完整的内容，能更好的纠正错别字、给出更好的翻译结果。

但我每次只让ChatGPT翻译一段，因为输出结果太长的问题在于：
1. 很容易超出最大上下文长度，比如我输入完整英文字幕，让ChatGPT完整翻译，通常最后一部分会无法正常输出，产生“幻觉”，因为超出了最大上下文长度。
2. 输出内容长的话质量要低一些，参考论文《Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts》https://t.co/x6djKbMTAT

但是一次翻译一段的话，缺点就是速度慢一些，翻译完一段又要输入一段。但是对于精翻来说还可以接受，因为本来就需要慢工出细活，逐句斟酌。

另外还有一个很重要的技巧，就是翻译的时候，让ChatGPT一次提供3-5个不同风格的翻译结果，然后你就可以得到很多不同角度的翻译结果，大部分时候，你只要从这几种不同翻译结果里面选一个就可以了。

ChatGPT这类大语言模型是一种概率模型，根据概率生成内容，有时候很难一次就得到一个很好的结果，所以要得到好的生成效果，可以让它一次多生成几种结果，然后你可以从中选一个最好的，甚至于你可以让它自己帮你选一个。

有的时候，它能随机出来相当不错的翻译结果，所以大部分时候就只要从几个翻译选项中选一个最好的，或者组合一下。

三、追问，帮助更好的理解原文

有时候就算它提供了若干翻译选项供选择，但还是很难理解什么意思，这时候就可以在ChatGPT中追问。

比如上一次我在翻译Sam Altman一段关于授权的回复时，他说：“setting the training wheels at the right height and increasing them over time as people learn more and I build up more trust.”，然后ChatGPT的翻译结果是：“适当地设置“训练轮”，并随着人们学到更多知识和我对他们的信任增加而逐步提高。”。

说实话我是没看懂，如果我直接就这么翻译，从字面上理解也没问题，但是肯定有很多人像我一样看不懂什么意思。于是我就继续问ChatGPT：“能不能详细解释一下这里的"setting the training wheels at the right height"？”

于是ChatGPT给我详细解释了这里的意思：
> “设置合适高度的训练轮”这个短语可以理解为在团队管理和人员培养方面，为新员工或团队成员提供适当的支持和指导，而不是一开始就给予他们太多的责任和压力。这里的“训练轮”可以比喻为在员工成长和学习的初期阶段提供的辅助工具或支持，而“合适的高度”则意味着这种支持和指导应该是适度的，既不能太少也不能太多，以便他们能够逐步学习和适应，最终能够独立完成任务和承担更多的责任。随着时间的推移，这些“训练轮”会逐渐提高，意味着给予员工更多的自由和责任，让他们有更多的机会来展示他们的能力和潜力。

我继续问：“请按照上面的解释重新翻译”，于是我得到了一个新的翻译结果：
“我们要像调整孩子自行车上的辅助轮那样，为他们设定合适的支持和指导，随着他们的学习和我对他们的信任逐渐增加，我们可以逐步提高这个“辅助轮”的高度。”

这样就容易理解多了，因为“training wheels”是特指自行车的辅助轮，其实去年教孩子学自行车我就知道这单词，但是没有那么熟悉，尤其是一开始被翻译成“训练轮”，我很难将它和自行车的辅助轮联系起来，但是你一追问，那么ChatGPT就能从多个角度帮你分析解释，这样译者就能更好的理解原文的意思和背景，从而提供更为准确的翻译。

我觉得现在很多著作的中文翻译很晦涩难懂，很多时候是因为译者自己都没看懂，只能按照字面意思翻译，如果他们借助ChatGPT理解背后的意思，那么就能提供更好的翻译结果。

四、使用时避免上下文超长

ChatGPT这类LLM有个天然缺陷，就是上下文窗口无法太长，比如ChatGPT Plus，按我的经验，GPT-4大约8K的Token就是上限了，差不多~6000英文、~4000中文的样子。如果超出这个长度，后面的内容会出现幻觉，也就是胡说八道，出来的结果跟你输入的完全不相关。

避免这个问题有两个小技巧：

1. 优先使用Advanced Data Analysis（以前叫Code Interpreter）模型，这个模型上下文窗口明显能长一些

2. 多用ChatGPT的编辑功能

如果你在ChatGPT中不停地回复新内容，那么每次生成的时候都会把历史消息都加入发送过去，这样越到后面占用的Token越多，一会就会超出上限。

但是如果你每次只是编辑消息的话，它就只修改，不新增。所以我通常第一条消息发Prompt，第二条消息用来编辑，不停的变更要翻译的段落，这样每次都只有2条消息，基本不会超过上下文长度上限。

总结

一、根据你的使用场景写好你用来翻译的Prompt
二、提供足够长的上下文，但是每次只翻译一段，并且提供多种翻译风格供选择参考
三、借助追问，帮助你更好的理解原文
四、避免上下文超长

以上就是我使用ChatGPT进行翻译的经验总结，希望对大家有所帮助。

附：

图一：用来让ChatGPT翻译的Prompt
https://t.co/ElPkaASRZ2
图二：追问，更好的理解上下文，得到更好的翻译结果
https://t.co/Ef7zEzW6Qb
图三：不同翻译风格的结果
图四：使用编辑功能避免上下文超长

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