個案研究：訓練 LLM 整合風格指南規則

精準且一致的翻譯，是全球溝通的重要環節。大型語言模型 (LLM) 憑藉其提升翻譯流程速度與成本效益的能力，在這項任務中發揮了關鍵作用。然而，如何妥善訓練模型，以帶入品牌調性與風格，則為左右模型成效的一大要素。對有意最佳化其自動化翻譯的公司而言，LLM 訓練所涉及的提示工程，是一項複雜但重要無比的工作。

一家引領市場的全球科技巨擘，期望藉助於 Lionbridge 在 AI 資料服務領域的專業實力，提升其 LLM 在網站本地化和行銷電子郵件範本翻譯方面的輸出品質。為了實現上述目標，客戶要求在 6 個月的緊迫時程內完成內部 LLM 訓練，好讓它能依循涵蓋 47 種語言且長達 100 頁的詳盡風格指南 (共有 500 多條規則)。

Lionbridge 從龐大的客戶風格指南中擷取語言規則，將其轉換為 LLM 提示，並提高其在 AI 翻譯中的適用性，達成更優質的生成式 AI 輸出結果。

在雙方合作初期，Lionbridge 不僅對客戶的現有風格指南進行了詳盡的審查和分析，更與主題專家 (SME)、語言專家、工程師和專案經理齊心協力，以確保 LLM 訓練的成效。

歡迎閱讀個案研究，了解：

• 我們的三階段解決方案涵蓋哪些內容。
• 龐大的社群在成功訓練 LLM 方面扮演的重要角色。
• 如何在缺乏內部 LLM 的情況下實現高度的個人化 (多數公司都沒有內部 LLM)。

本個案研究可看出，透過提示工程將精心篩檢且簡化的風格指南規則集整合至 LLM，為提升翻譯品質的重要關鍵。此一技術演進，也意味著傳統風格指南將逐漸式微。

企業若有龐大且明確定義的風格指南，無論是否具備內部 LLM，都可藉助 Lionbridge 的 AI 資料服務，訓練 LLM 應用風格指南規則。Lionbridge 可比照我們服務這家客戶的模式，訓練其他公司的 LLM。或者，我們也能透過 Lionbridge Aurora AI 平台和先進的自動化譯後編修 (APE) 服務，訓練我們的 LLM 去擷取和應用客戶複雜的風格指南規則。