超越云端：评估本地部署大语言模型对翻译师的益处与缺点
计算与语言
2025-08-01 v1 计算机与社会
摘要
大型语言模型的快速普及为翻译领域带来了机遇与挑战。虽然商业云端 AI 聊天机器人在翻译研究中受到广泛关注，但关于数据隐私、安全以及公平获取的担忧迫使人们探索替代部署模型。本文研究在 CPU 平台上安装的三个开源语言模型的可行性和性能，作为专有云端 AI 解决方案的可行替代方案。该研究的评估侧重于功能性能，而非翻译质量的人机比较分析——这一领域已有大量研究。所评估的平台因其可访问性和跨操作系统的易用性而被选择。尽管本地部署自身也有挑战，但增强的数据控制、改进的隐私以及减少对云端服务的依赖等优势仍具吸引力。本研究的发现为 AI 技术的民主化积累了一份知识，并为未来致力于使大语言模型更加可及和实用的数据努力提供了信息，具体侧重于满足单个翻译师和小型企业的需求。
引用
@article{arxiv.2507.23399,
title = {Beyond the Cloud: Assessing the Benefits and Drawbacks of Local LLM Deployment for Translators},
author = {Peter Sandrini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.23399},
year = {2025}
}