摘要
大语言模型(Large Language Models,LLMs)的迭代更新和广泛应用为翻译行业、翻译流程和翻译人员带来深刻变革。“人机交互”逐渐成为数字化翻译行业中的交际常态,基于海量训练数据、多维参数和深度学习技术构建的大语言模型,涉及人工智能与机器语言和自然语言之间不可忽视的紧密联系。目前学界研究主要聚焦于机器翻译应用效能、机器翻译教学、人机关系挑战等“行动”层面的探讨,而对机器翻译中大语言模型“认知”层面的研究关注较少。本文从人工智能哲学层面,探索大语言模型在翻译认知层面的表现、问题与发展路径,为人工智能翻译质量的提升提供新视角。
出处
《中国翻译》
北大核心
2025年第4期122-130,共9页
Chinese Translators Journal
