沃伦·韦弗（Warren Weaver）在1949年发表的《翻译》（Translation）备忘录中正式提出机器翻译的设想以及四种可能的实现思路：第一种是在上下文中进行语义消歧；第二种是对语言进行基于逻辑的句法或语义分析；第三种基于香农（Claude Shannon）的信息论（information theory），从密码学角度提出统计语义处理方法；第四种是实现语言之间的通用性表达。在神经网络时代，这四种思路已基本实现。

机器翻译的语言建模旨在解决通用的、基于上下文的语言表示问题，有整数编码、独热编码（One-Hot Encoding）和词嵌入（Word Embedding）等实现方式。Transformer架构通过自注意力机制动态捕获句子级上下文关联，最终形成篇章级语义表示。2017年问世的Transformer模型最初服务于机器翻译任务，现已成为大模型通用架构。

通过在预训练阶段提升多语言数据比例、提供海量机器翻译双语平行数据，并采用面向多语言生成任务的训练策略，可提升大模型的多语言表示对齐能力，让大模型在多语言机器翻译任务上表现更好。目前，大模型已经能够处理简单机器翻译任务，正在探索处理篇章、同传等复杂翻译任务。在出版物翻译等对译文质量要求较高的场景中，技术研发人员正尝试基于大模型构建“慢思考”范式的翻译智能体，以进一步提升翻译质量。

大模型解决了语义理解和消歧、翻译鲁棒性、篇章翻译、翻译风格迁移等机器翻译难点，但依然存在翻译幻觉严重、翻译速度较慢、翻译质量优化成本较高等痛点。

针对基于大模型的译后编辑，新手要注意以下几点：一是了解大模型和小模型翻译的区别、各自优势和能力边界；二是了解上下文学习（In-Context Learning）的重要性，做好提示词验证；三是了解大模型对标记的识别和还原能力；四是除翻译外，还可尝试将大模型应用于译前风格定义、术语提取和一致性保证、译中润色、译后质量评估等多个环节。

有编程基础的人员可采用高阶策略：一是设计带变量和参数的提示词，以更好匹配应用场景、灵活调用知识库；二是设计并搭建多智能体系统，通过多模型协同赋能完整翻译流程，包括翻译、反思、润色、评估等，还可通过智能体使用检索增强生成（RAG）技术、调用第三方工具；三是基于个人或团队的高质量句子级和篇章级数据、质量评估数据等对大模型进行微调（LoRA）。

以计算机辅助翻译（CAT）为例，与大模型结合后，可支持译前原文改写、翻译风格设置、机器翻译质量预估（Machine Translation Quality Estimation,  MTQE）、自动译后编辑（Automatic Post-editing, APE）等，同时可利用上下文学习能力优化译文、实现AI问答等，在译后则可以生成质量报告、进一步迭代学习。

聚焦特征提取和规则制定的主体以及模型通用性等关键问题，人工智能技术发展经历了规则系统、统计机器学习、深度学习、大模型四个阶段。大语言模型可处理几乎所有与自然语言处理相关的任务，如分词、句法分析、文本分类等。

大模型翻译具备深度语义理解、灵活交互、知识增强等技术特点。在深度语义理解方面，大模型翻译技术通过大规模预训练，学习海量知识，能深入理解文本隐含语义、识别并更正原文错误，生成更精准自然的译文；在灵活交互方面，大模型翻译在译前、译中、译后各环节均可实现互动，如译前指定领域、风格，译中进行术语溯源查证，译后审校、润色等，提升了翻译的可控性和精准度，可满足不同场景的个性化需求；在知识增强方面，大模型翻译可借助检索增强生成技术集成外部知识（包括用户上传的语料库、互联网实时内容等），确保术语的一致性、专业性，还能高效匹配相似句段，提升翻译质量。

随着技术的迭代升级，用户对专业翻译的需求逐渐呈现高质量、个性化、重交互等特点。在高质量方面，用户既对译文准确性要求高，也对垂直领域专业文档的排版格式提出更高要求；在个性化方面，用户不仅对翻译风格等有个性化需求，还需要将私有知识集成至翻译系统；在重交互方面，用户不仅要沟通译法，还要咨询内容。

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