翻譯優化方法

今天很忙，簡單分享一下我一直在用的翻譯方案（之前在星球分享過）。

其實這個方案在之前的文章里有提到過，就是吳恩達老師分享的「三步翻譯」方法。簡單來說就是首先由 A 模型初次翻譯，然后再由 B 模型提供優化建議，最后由 C 模型最終定稿。

直接上一個案例。

這是我拿我文章里的一段話，用 DeepL 翻譯出來的結果，其實翻譯出來的意思大致能明白，但是好像不像人話（廢話連篇且不是正常人說話的語氣）。

于是干脆把這段話用 AI 進行優化翻譯，下面便是翻譯出來的一些信息。

看上圖中的標注信息，分別是三次翻譯后的具體文案。可以看到其實第一次翻譯后，其文案質量就挺不錯的。

然后再用另一個模型，進行文案的對比優化，于是 AI 便給出了翻譯文案的改進建議，以及為什么這樣的改進的原因。

改進主要還是在文案語氣上優化，與用詞上的一些選擇，反正肯定是要比我們人工翻譯強很多的。

最后一次翻譯，便是將前面的所有翻譯結果，全部交給一個更強大的模型，讓其進行綜合優化，并最終定稿。

相應的代碼，都能夠在互聯網上搜索得到，有興趣可以去實驗下，更進一步我們可以將這個方法論嵌入到 Google Sheets 中，使用起來便會更方便。