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为什么选择人工智能 (AI) 译后编辑？
实现速度大幅提升、可扩展、极具成本效益的多语言内容交付，达到前所未有的全新境界。
那些怀揣远大增长目标的组织正面临着日益紧迫的压力：必须以更快的速度、更大的规模和更高的成本效益来创作多语言内容。传统翻译方式往往会形成瓶颈，难以满足全球需求，也难以确保所有语言和地区的内容质量。对许多人来说，这意味着翻译工作积压，限制了他们接触新受众和快速适应不断变化的市场需求的能力。
AI 译后编辑（自动化译后编辑）正在重塑这一领域。我们的机器生成译文采用神经网络机器翻译 (NMT) 或检索增强生成 (RAG) 技术；通过将机器生成译文与先进的代理型 AI 译后编辑提示词链及精准的人工监督相结合，我们显著加速内容交付速度并降低成本，实现了前所未有的速度与可扩展性。
Lionbridge 的 AI 译后编辑解决方案可满足各种内容需求，并针对不同的语言、行业和质量要求提供可配置的工作流程。这种创新方法有助于企业：
- 克服翻译障碍。
- 保持预期质量。
- 扩大其全球影响力。
Lionbridge 的 AI 译后编辑解决方案是如何运作的
AI 译后编辑技术利用了先进的大型语言模型 (LLM)，以及专为优化机器生成译文而设计的先进代理型提示词链。通过自动处理大部分译后编辑流程，该技术显著降低人力投入，使专家能够将精力集中于需要专业审校或验证的指向性内容。
以下简要介绍了采用 AI 译后编辑技术的 Lionbridge 解决方案。
为何选择 Lionbridge 的 AI 优先翻译解决方案？
Lionbridge 的先进智能体式本地化方法通过可定制的翻译流程减少人工投入。
优秀的 MT 解决方案，助力精准译文；出色的前沿 LLM，赋能 AI 决策与编辑
无需耗时或成本高昂的 NMT 或 LLM 训练
基于内容的 LLM 决策
语言资产（TM、词汇表和风格指南）的整合
根据您的语气和品牌定制提示语
模糊匹配 LLM 译后编辑
基于人工评判的高级内容验证
“我们提供的是以结果为导向的方法，而不是一刀切的解决方案。通过调整人工参与程度，您可以根据内容需求选择合适的平衡点，并通过可量化的缺陷率来衡量质量。对于许多语言和内容类型而言，即使错误率更高，也仍然在可接受的范围内。”
— Lionbridge 全球解决方案副总裁 Simone Lamont
Lionbridge 自动化译后编辑解决方案的优势
翻译体量更大，交付速度更快，成本支出更少，同时确保品质如一。
内容扩展
翻译量超乎想象；借助专为海量持续本地化设计的解决方案，让您的内容跨越语言与市场边界，触达更广阔天地。
高效交付
将多语言内容交付速度提升至前所未有的水平，大幅缩短全球发布的时间，实现多种语言内容同步上线。
降本增效
体验前所未有的低廉翻译成本：借助 AI 译后编辑工作流程，以传统本地化成本的零头获享高品质译文。
阅读精彩内容，了解更多信息
AI 译后编辑解惑：热门问题全解答
我们认识到准确性一直是 MT 解决方案面临的挑战。Lionbridge 依托 AI 的自动化质量评估功能，采用 AI 优先与人工复审的双重模式，全程动态监控和保证翻译的准确性。
在翻译记忆库 (TM)、神经网络机器翻译 (NMT) 和检索增强生成 (RAG) 等传统工具的基础上，我们利用 AI 来进一步增强翻译输出。
我们在 AI 译后编辑方面的经验表明，它可以满足可扩展性需求并保持质量。尽管如此，人工监督对于监控和调整工具的准确性和特定内容要求仍然至关重要。
我们的 AI 译后编辑解决方案首先对源内容进行初步评估，全面掌握其整体上下文。编辑和验证步骤都是在考虑这一背景的情况下执行的，以确保生成的翻译符合内容目标和/或配置文件。
我们设计的 AI 译后编辑解决方案具备可配置性，可根据自动化监控结果以及参与翻译流程的语言专家和客户主题专家 (SME) 的人工反馈，对语言提示词进行编辑和更新。
此外，Lionbridge 还提供其他 AI 解决方案，能够开展源文件分析并生成报告，清晰呈现源内容的建议修改方向。我们可以将这些解决方案与我们的 AI 译后编辑解决方案相结合，以进一步优化内容策略。
我们的 AI 译后编辑解决方案可清晰定位人类语言参与的高价值环节，确保人力仅用在关键处。
利用我们的 REACH 框架，我们与客户合作评估内容目标并配置 AI 解决方案以优化翻译输出。然后，我们可以定义不同程度的人工参与，确保努力程度与内容需求和概况相匹配。
处理因语言和地区而异的行业特定术语具有挑战性，但可以通过多种方式解决。
如果内容标注、标签设置规范，我们可通过元数据为 AI 工具提供更丰富的上下文，同时指导 LLM 处理额外需求，例如精准匹配区域差异。Lionbridge 可以通过数据服务支持公司满足这一先决条件。
对于需要根据地方政府或地区进行调整的术语，我们采用 RAG 框架。在 AI 译后编辑环节，则为 LLM 制定指导方针，使其能依据既定语言规则执行特定操作。
我们的解决方案在配置上支持引用外部资料作为补充示例，助力 LLM 生成更贴合特定场景的内容。
这类内容往往会随时间迭代发展，因此维护和更新语言提示词至关重要。正因为如此，我们的 AI 解决方案在设计时便融入人工监督机制，确保全程可控、可优化。
能，我们的 AI 优先平台解决方案可适配各类 LLM，不受单一模型限制。虽然它已经使用 OpenAI GPT 模型进行了校准，但我们可以与客户合作，利用他们自己的 LLM 引擎。
这种情况属于自定义配置，可能需要额外的评估/配置以确保 LLM 符合质量标准。
对于这些解决方案，我们建议与我们的解决方案和语言技术团队合作，确保我们精准了解需求、目标和要求。
我们的 AI 译后编辑解决方案具有可配置的语言提示，可以根据不断变化的内容需求和监管要求进行调整。虽然我们提出了 AI 优先流程，但语言提示词的控制和管理仍然由人类（计算语言学家、SME 和语言专家）进行优化和校准。
未经训练的聊天机器人式通用 LLM 在处理语气、内容及细微的文化差异方面存在明显不足。我们的解决方案通过使用可配置的提示词链方法来应对这一挑战，该方法为 LLM 提供定义风格、语气和术语的具体说明，以及与原始内容上下文相关的语言指南。通过控制语言参数和提示词的配置，我们可以利用 AI 译后编辑来增强翻译流程。
我们的解决方案首先促使 LLM 理解源内容的上下文。我们利用这些上下文信息来指导 LLM 的决策和编辑，并配合术语评估、模糊匹配编辑以及段落级翻译校验等指令，确保 AI 在既定参数范围内运行。同时，我们的方法支持对语言提示词进行持续更新，一旦出现幻觉内容，即可按需调整并纠正问题。
人工测试人员通常是计算语言学家或具有提示词工程经验的语言学家。他们负责 Lionbridge AI 译后编辑解决方案的参数设计、测试和更新。语言专家会对译文进行校验并给出反馈，而这些反馈将用于调整和优化语言提示词和参数。
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