第三届全国翻译技术大赛首期培训已经结束了，没来得及参与直播的小伙伴们不要着急，培训直播回放、内容回顾及模拟题都在这里，欢迎大家学习！
为帮助翻译从业者、爱好者及高校师生进一步了解翻译技术，同时为第三届全国翻译技术大赛参赛者提供备赛参考，中国翻译协会、中国外文局翻译院、天津外国语大学于5月起启动第三届全国翻译技术大赛系列培训。
首期培训邀请北京外国语大学高级翻译学院教授、中国翻译协会翻译技术专业委员会秘书长、中国外文局翻译院智能翻译实验室执行主任王华树以《GenAI时代大模型驱动翻译技术革新：前沿技术与实践探索》为题进行讲座。讲座概要如下：
内容回顾
1
人工智能技术发展概况
人工智能技术架构包含基础层、技术层和应用层。基础层提供资源算力，技术层构建智能算法和模型，应用层则将人工智能转化为具体应用，三层架构相结合形成完整技术生态。
人工智能发展方向包括计算智能、感知智能和认知智能，其价值分别体现在帮助人类存储和快速处理海量数据、高效处理视听方面任务以及全面辅助人类开展工作。
大模型主要技术包括参数高效微调、提示微调、上下文学习、知识蒸馏、数据增强、迁移学习等。近年来，大模型技术在模型规模、训练数据、模型性能、应用场景等方面取得突破，同时也引起人们对伦理和安全问题的关注。
当前，大模型工具层出不穷，覆盖基础平台、编程开发、社交媒体、内容创作、应用插件、学术科研等方面，为国家翻译能力和国际传播能力建设提供新引擎。
2
人工智能技术与翻译工作
翻译实践模式经历了计算机辅助翻译、统计机器翻译、神经机器翻译、大语言模型翻译、多模态智能翻译的发展阶段，呈现主体多元、迭代周期短等特点。大语言模型基于Transformer架构，使用海量数据进行预训练，上下文理解能力更强，提供的译文更自然流畅，且支持多任务处理和个性化定制，人机交互进一步加强。目前，智能翻译处于有条件自动化阶段，即在特定场景下，人工智能可以完成大部分翻译工作，但仍需人工验证。
随着技术的迭代升级，人工智能不断促进翻译行业变革，推动内容生产模式从封闭到开放、从单一到多元、从人工到智能，实现从专业创作（PGC）、用户创作（UGC）、AI辅助用户创作（AIUGC）到AI创作（AIGC）的转型。
3
提示词设计与智能体搭建
合理设置提示词（prompt）有助于让大模型更好理解需求、调取信息，从而完成更专业、复杂的任务。参照德雷福斯模型，提示词设计可分为新手、高级新手、胜任者、精通者、专家五个阶段。专家阶段撰写的提示词可包含角色、能力、背景、限制条件、输出格式、工作流、案例等多种要素，且指令表述清晰。
此外，使用者也可以通过扣子、纳米AI等平台搭建智能体，用于分析研究报告、生成交互式网页、获取可视化数据等，让大模型更好赋能翻译学习与实践。
4
从技术发展到技术治理
随着生成式人工智能在行业的深度应用，翻译服务流程和翻译产业生态正发生深刻变化。人在回路（Human-in-the-loop）工作模式是人与机器共生、共创、共荣的范例。译员应以开放的姿态与人工智能携手共进，在协同协作中探索语言温度和人性温度。
同时，技术进步也带来了译员过度依赖、数据安全隐患等问题，技术治理迫在眉睫。面对这一形势，中国翻译协会翻译技术专业委员会发布《翻译行业生成式人工智能应用指南（2025）》，聚焦场景应用、能力升级、技术伦理、质量管控等四大维度，旨在助力协调人机关系，推动翻译行业实现效率与质量、创新与风险、技术应用与人文价值的平衡，为翻译行业各方应用生成式人工智能、构建人机协同的翻译实践新模式提供系统性指导。
牛刀小试
01
关于人工智能技术分层架构，下列表述有误的是（ ）
A. 基础框架——基础层
B. 应用平台——应用层
C. 软件设施——基础层
D. 算法模型——技术层
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答案：A
基础框架为技术层，而非基础层。
02
关于机器翻译与大语言模型，下列表述有误的是（ ）
A. 基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation, RBMT）：依赖语言学专家编写的语法规则和双语词典，对结构严谨的句子翻译准确，但灵活性和覆盖面有限。
B. 统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）：通过神经网络自动学习双语语料中的翻译规律，利用注意力机制捕捉长距离依赖关系。
C. 神经机器翻译（Neural Machine Tranlation, NMT）：采用端到端的深度学习方法，通过编码器-解码器结构联合优化翻译模型，显著提升译文流畅性。
D. 大语言模型（Large Language Model, LLM）：基于海量多语言文本预训练，通过提示工程或微调即可实现高质量翻译，在多任务场景下表现优异。
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答案：B
统计机器翻译（SMT）的核心是基于双语语料库的统计模型（如短语对齐、翻译概率），而非神经网络和注意力机制。后者是神经机器翻译（NMT）的特征。
03
关于生成式人工智能带来的翻译伦理挑战，下列表述有误的是（ ）
A. 生成式人工智能的深度学习过程缺乏透明度，可能导致研究人员盲目采纳错误结果。
B. 人机互动的复杂性使得责任界定模糊，出现问题后难以明确责任主体。
C. 伦理规范的制定速度通常快于技术进步，有效避免了学术诚信问题。
D. 现有抄袭检测机制难以分辨人工智能生成内容，增加剽窃风险。
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答案：C
生成式人工智能的进取性与学术伦理的规约性之间存在本质冲突，技术进步可能超前于伦理规范的制定，导致伦理以及学术诚信问题。
04
关于大语言模型（LLM）的核心技术及应用，下列表述有误的是（ ）
A. 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：仅调整部分参数即可让模型适应特定任务（如专业术语翻译）。
B. 提示微调（Prompt Tuning）：通过优化输入提示词（prompt），引导模型生成符合要求的输出风格或内容。
C. 上下文学习（In-Context Learning）：利用大模型生成海量翻译数据，训练一个小模型进行模仿。
D. 数据增强（Data Augmentation）：对现有语料进行同义词替换、句式调整等，扩充训练数据量。
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答案：C
该应用描述对应知识蒸馏（Knowledge Distillation），而非上下文学习。
05
关于机器翻译与大语言模型，下列表述有误的是（ ）
A. 传统机器翻译支持多任务处理，互动性、灵活性更强。
B. 大语言模型上下文理解能力强，翻译更加自然流畅。
C. 传统机器翻译依赖特定领域的平行语料，泛化能力较弱。
D. 大语言模型可通过微调适应特定领域或需求。
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答案：A
传统机器翻译专注于翻译任务，功能单一，灵活性较低。
06
下列不属于大模型工具的是（ ）
A. Coze
B. ChatGPT
C. Grok
D. Trados
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答案：D
Trados是计算机辅助翻译（CAT）软件，不是大模型工具。
07
关于提示词框架，下列表述有误的是（ ）
A. CARE框架：背景（Context）、行动（Action）、结果（Result）、示例（Example）
B. TAG框架：任务（Task）、行动（Action）、目标（Goal）
C. SAGE框架：情况（Situation）、行动（Action）、目标（Goal）、期望（Expectation）
D. SCOPE框架：场景（Scenario）、语境（Complications）、目标（Objective）、计划（Plan）、评估（Evaluation）
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答案：D
SCOPE框架：场景（Scenario）、复杂情况（Complications）、目标（Objective）、计划（Plan）、评估（Evaluation）。
08
关于多智能体，下列表述有误的是（ ）
A. 多智能体系统包含多个智能体，协同工作。
B. 所有智能体必须使用相同的模型处理不同类型文本。
C. 每个智能体会根据其专业领域进行优化输出。
D. 多智能体工作模式类似于各司其职的专家团队。
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答案：B
多智能体系统中可以有不同模型处理不同类型的文本（如法律、技术或文学）。
09
关于人工智能时代对译员的要求，下列表述正确的是（ ）
A. 熟练使用计算机辅助翻译和机器翻译译后编辑工具。
B. 掌握项目、流程和内容管理常用软件的使用方法。
C. 具备良好的人际沟通、表达技巧和双语能力。
D. 熟悉主流大模型技术和工具，并能将其融入到工作中。
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答案：ABCD
10
某跨国企业需要翻译一份包含技术图表、数据表格和公式说明的复杂研发文档，并要求译文与可视化内容高度同步，同时符合行业术语规范。下列能满足这一需求的工具组合是（ ）
A. DeepL Pro + Whisper
B. GPT-4V + DeepSeek
C. TranslationOS + Lingo.dev
D. Notion AI + Crowdin
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答案：B
GPT-4V支持图文混合内容的理解与翻译，能够处理图表、表格等复杂格式，确保可视化内容与译文同步，可满足技术图表、数据表格等的翻译需求。DeepSeek可提供垂直领域精准翻译和术语定制，满足技术文档的行业术语规范要求。
A：Whisper是语音翻译工具，无法处理图文内容。
C：Lingo.dev是专注于应用本地化的开发工具。
D：Crowdin侧重翻译管理和协作。
大赛报名进行中
报名时间
2025年4月25日至2025年6月25日
报名方式
扫描二维码报名
报名链接
https://contest.aticicg.org.cn/enroll/h5?channel=1
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