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Lionbridge Games 游戏营销解决方案总监 Lex Parisi

Lionbridge 之星:Lex Parisi

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案例研究:训练 LLM 来整合风格指南规则

Lionbridge 如何帮助一家科技巨头通过训练其大型语言模型 (LLM) 来应用详尽的风格指南规则,从而提升 47 种语言的 AI 自动化翻译质量

“将风格指南和语言指令精准植入大型语言模型 (LLM),是实现翻译质量从 80% 跃升至 99% 的关键。我们与客户携手,在其自己的 LLM 系统中基于上下文及内容类型实施动态提示技术,实现超个性化定制。Lionbridge Aurora AI™ 平台也已全面整合这种能力,助力所有公司借助多项技术与目标受众建立更紧密的联系,例如提供 20 种不同的西班牙语版本的内容,或根据不同人口统计群体调整语气。”

— Lionbridge 战略副总裁 Vincent Henderson

准确一致的翻译,是全球沟通的基石。LLM 在这一过程中发挥着关键作用,因为它能够提高翻译流程的速度和成本效益。然而,模型的性能表现很大程度上取决于其在应用品牌形象和风格方面的训练效果。包括提示词工程在内的 LLM 训练,过程虽复杂,但却是公司优化自动化翻译的必要之举。

一家领跑业界的科技巨头选择携手 Lionbridge 部署人工智能 (AI) 数据服务,目标是提升其 LLM 在网站本地化和营销电子邮件模板翻译方面的输出质量。为实现目标,客户要求在短短 6 个月内,完成对其内部 LLM 的训练,使其能够遵循一份长达 100 页、涵盖 47 种语言、包含超 500 条规则的详尽风格指南

Lionbridge 从客户这份详尽的风格指南中提炼出语言规则,并将其转化为 LLM 提示词,确保在 AI 翻译过程中严格执行这些规则,从而提升生成式 AI (GenAI) 的输出质量。

合作伊始,Lionbridge 对客户现有风格指南进行了全面审核和分析,并与主题专家 (SME)、语言学家、工程师及项目经理协同合作,确保 LLM 训练成效。

阅读案例研究,了解以下内容:

  • 我们的三阶段解决方案具体包含哪些内容。
  • 规模庞大的团队在成功训练 LLM 方面发挥的关键作用。
  • 如何在没有内部 LLM 的情况下实现超个性化定制。(大多数公司尚未部署自有模型。)

本案例研究揭示了一个关键要点:通过提示词工程将一套精心整理的精简版风格指南规则整合到 LLM 中,是提升翻译质量的核心路径。这一进步意味着传统的风格指南将被逐步淘汰。

Lionbridge 的 AI 数据服务通过训练 LLM 来应用风格指南规则,只要企业拥有完善且明确的风格指南,无论是否部署内部 LLM,都适合选用这一服务。您可以像这位客户一样,选择 Lionbridge 为贵公司的 LLM 提供训练服务。此外,我们还能通过 Lionbridge Aurora AI 平台及先进的辅助式译后编辑 (APE) 服务,训练我们的 LLM 来理解并应用客户的复杂风格指南。

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作者:
Janette Mandell 

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