通过提示工程优化机器翻译：对 ChatGPT 可定制性的探究
计算与语言
2024-02-22 v2
摘要
本文探讨了将翻译目的和目标受众融入提示对 ChatGPT 所生成翻译质量的影响。借鉴先前的翻译研究、行业实践和 ISO 标准，本研究强调了翻译过程中前期制作阶段的重要性。研究表明，在 ChatGPT 等大规模语言模型中加入合适的提示可以产生灵活的翻译，这是传统机器翻译（MT）尚未实现的。本研究审视了当使用提示生成满足特定条件的翻译时翻译质量的变化。评估从执业译者的视角出发，进行主观和定性分析，并辅以使用 OpenAI 的词嵌入 API 计算余弦相似度。研究结果表明，将目的和目标受众融入提示确实可以修改生成的翻译，总体上按行业标准提升了翻译质量。该研究还展示了“好翻译”概念的实际应用，特别是在营销文档和文化依赖习语的背景下。
引用
@article{arxiv.2308.01391,
title = {Optimizing Machine Translation through Prompt Engineering: An Investigation into ChatGPT's Customizability},
author = {Masaru Yamada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01391},
year = {2024}
}