几年前用过deepl，当时感觉确实还不错，比google强不少。
后来gpt出来了，就没用过了，当时感觉这简直是降维打击，deepl肯定要被gpt取代了。
结果最近发现deepl居然还活得好好的，大吃一惊。此外因为我自己用zotero看论文，用了站内的deeplx，感觉效果相当好，比一些小模型翻译的质量、速度和稳定性都好。
所以很好奇现在deepl是用的啥技术？他们官网上的 DeepL的工作原理上次更新已经是2021年了，感觉受到大模型冲击他们肯定会搞点新东西出来。
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也是transformer，长距离上下文依赖可靠，但是架构应该做过设计，训练数据应该也是平行语料为主，总之就是技能点全都点在翻译上。
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你要知道现在的通用大模型，DeepL，还有谷歌翻译这些NMT模型，是相互不同的技术、应用场景，没有必然的谁取代谁，谁比谁先进一说
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谢谢回复！我以为deep也会借鉴一些通用大模型的技术。
这么说，deepl 的训练数据是人工筛选的专业语料，而传统的翻译工具则是网络爬取的，含噪声的数据。
上下文也是 deepl 大多是多句分析，而传统则是单句翻译。
专业术语方面，deepl 是内置专业领域的词典，传统的则是通用词汇表。
输出方面，deepl 是接近人工翻译的自然度，而传统的则是常常有机械化定式语句。
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……啥东西
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我想发给楼主的，不知道怎么点到佬友了，就是上面这段内容
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也算一种「大」模型吧，deepl 也在升级的，机器学习/神经网络 这些都是 Python 时代就有的技术了从 GPT-3.5 开始才全员力大砖飞。
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确实哈哈哈
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