自從ChatGPT釋出3.5版本以來，自然語言處理模型大受推崇，那麼對于經常使用翻譯功能的使用者來說，到底哪個好用？又怎麼使用？
首先我們看看他們的翻譯原理：
Google翻譯、百度翻譯都采用了基于神經網絡的機器翻譯技術，這種技術利用大量的雙語語料庫資料進行訓練，通過學習源語言和目智語言之間的對應關系來實作翻譯。在翻譯過程中，輸入的文本被分成若幹個短語，然後使用神經網絡模型對這些短語進行編碼和解碼，最終輸出翻譯結果。是以說，這兩種翻譯技術都是目前非常棒的翻譯工具。
那OpenAI的翻譯原理又是什麼呢？
OpenAI采用的是最新的深度學習技術，尤其是使用了一種被稱為“Transformer”的模型，它是一種基于自注意力機制的神經網絡架構，可以從輸入的源語言句子中直接學習到目智語言句子的表征。OpenAI的翻譯技術還使用了一種稱為“無監督學習”的方法，這種方法不需要任何人工标注的翻譯資料，而是通過對大量的單語言資料進行訓練，自動學習源語言和目智語言之間的對應關系。
從原理上面來說，AI的翻譯技術更先進，尤其是對于複雜的句子結構和有上下文需要了解的文本。這次我們拿常用的英翻漢做為例子，具體比較一下AI翻譯的優勢。以後我也會介紹更多的翻譯執行個體，包括漢翻英等等。
首先，我從科技論文中摘取一段文字，然後分别用百度翻譯、Google翻譯、基于ChatGPT-3.5的AI翻譯，來看看它們的翻譯效果（當然以後我也會接收功能更強大的ChatGPT-4.0模型）。
首先是Google翻譯的效果：
Google翻譯效果
再來看百度翻譯：
百度翻譯效果
以上兩家翻譯從效果上來看，翻譯的具體含義都達到了，翻譯是一句一句的拼起來的。也能看出Google的翻譯在自然連貫上并沒有百度好，這也是百度進行中文的優勢。但兩者對于上下文結合并不緊密，用詞方面也并沒有太多的考慮。也許你并不認同這點，那我們再看看ChatGPT-3.5的翻譯效果(我還沒使用ChatGPT-4.0)：
譯後文字我給寫出來：或許雲計算的最簡單定義是“能夠通過網際網路從第三方提供商托管的Web浏覽器通路檔案、資料、程式和第三方服務”，并且“僅支付使用的計算資源和服務”。雲計算經常被誤用為實用程式計算(或按需計算)、軟體即服務(Saas)和網格計算等術語，但在我看來是不準确的。其中，實用程式計算和Saas隻是雲計算可以提供的多種形式中的兩種。網格計算隻是實施雲計算的底層技術之一。“雲”這個詞在雲計算中與“資料中心”同義使用。今天，由于過去三十年計算和資訊技術的驚人進步，計算領域能夠設想過渡到雲計算時代。
我先說說結論：AI的翻譯明顯更自然，更像人類語言，這正是自然語言模型處理的結果。
從兩點可以看出：
1，百度翻譯、Google翻譯的“在我看來”，而AI翻譯出的是“但在我看來”，這種處理明顯是根據了上下文的判斷，一個“但”字充分表明了對語句連貫性中的起承轉合，讀起來也更舒服。
2，第一個詞“Perhaps”的處理：百度翻譯、Google翻譯的是“也許”，而AI翻譯出來的是"或許"。從字面上翻譯看：Perhaps是可以被翻譯成“也許”， 也可以是“或許”。就個人觀點而言，“或許”更适合在文章或大段落的頭部，“也許”适合在中間部分，“或許”更有“氣勢”一點。當然AI選擇“或許”肯定是因為自然語言學習的結果。
從翻譯的成功上看，信達雅三個都理應達到，AI翻譯是從自然語言模型上自學習出來的更容易達到這點，當然是相較于Google翻譯和百度翻譯來說。
至于如何使用AI翻譯，我推薦Y AI的專家翻譯, 基于ChatGPT的開發者接口開發出來的。