场景案例
社媒翻译
社交媒体多语种翻译
场景介绍
在社交媒体语言翻译的场景中，翻译的目标不仅仅是将文字从一种语言转换为另一种语言，更是为了促进跨文化交流和情感的无障碍传递。 无论是全球化品牌在回应客户评论、跨国公司处理用户反馈，还是内容创作者希望通过多语言翻译吸引更多国际粉丝，翻译的作用都显得尤为重要。此外，新闻机构需要将热点事件的报道快速翻译成多种语言，以确保全球用户能够第一时间获取信息。而在多语言社群中，实时翻译帮助不同文化背景的人共同参与讨论、分享观点、交流文化、打破信息差。旅游博主或文化传播者也常通过翻译让更多人了解他们的旅途故事、文化见闻或生活状态。业务需求
面对不同语言用户，翻译需要注重语气、俚语、表情符号、专用术语的准确处理，同时兼顾文化差异，以避免误解并拉近彼此的距离。在社交媒体场景中，翻译不仅是语言的桥梁，更是连接全球受众的重要纽带，因此社交媒体所属的载体平台或社区的氛围和文化也将对翻译结果有着较大的影响。 在众多翻译垂类场景中，由于其场景属性，社交媒体中待翻译的文本类型通常较为丰富且自由度极高：- 单语言内容
- 正常语言、文言文
- 中式外语
- 黑话、网络用语/梗、专有术语、缩写、语序错乱、其他（例如特殊数字、日期、化学方程式等）
- 多语言混杂（含不同的混杂比例、混杂形态）
- 表情内容
- 颜表情
- Emoji表情
- 摩斯密码
- … …
可行性评估
- 待翻译内容复杂性：用户内容的非标准化表达
- 口语化与网络用语：用户常用缩写（如“yyds”）、谐音梗（如“栓Q”）、新兴词汇（如“绝绝子”）
- 多语言混杂：中英文混合使用（如“这个妆太ins风了”）
- 方言与地域差异：如“粤语梗”或南北用词差异（如“土豆”vs“马铃薯”），需结合语境判断语义。
- 其他非标表达
- 国家文化适配与本地化
- 文化专属概念：如“种草”“拔草”“拼团”等平台特色词汇，需意译而非直译（如“种草”可译为“product recommendation”或需添加注释）。
- 敏感内容处理：涉及政治、宗教或价值观的内容需根据目标市场调整，避免文化冲突。
- 本土化表达：如中文的“亲”对应英语“Dear”可能显得生硬，需根据目标语言社交习惯调整语气。
- 社区文化适配和保持互动
- 社区专属表达：保障社区氛围契合度、同时传递信息和情感。
- 保持互动性：翻译后的内容对产生用户互动性的要求高
- 多模态内容理解
- 图文结合：用户常通过图片传递关键信息（如化妆品色号、穿搭效果），翻译需结合图像理解（如OCR提取文字+视觉上下文分析）。
- 标签与话题翻译：如热门话题“#OOTD”（每日穿搭）需保留原标签的社交属性，而非简单直译。
- 技术实现难点
- 小语种覆盖：东南亚、欧洲小众语言（如嘉莱语、马耳他语）数据稀缺，翻译质量难以保障。
- 实时性与性能：海量UGC需低延迟翻译，对翻译性能要求高。
- 领域自适应：美妆、美食、旅游等垂直领域术语（如“玻尿酸”“色号#405”）需定制术语库或领域训练数据。
- 多轮交互翻译：评论区对话的连贯性翻译需保留上下文逻辑（如代词指代关系）。
- 数据隐私与合规风险
- 内容审核与合规：翻译后内容需符合目标地区法律法规（如欧盟GDPR对用户数据的保护）。
- 敏感信息过滤：翻译过程中需识别并屏蔽隐私信息（如电话号码、地址），避免跨语言泄露。
- 其他敏感信息过滤：防提示词注入、攻击或越狱等。
解决方案
整体解决方案- 基于智谱强大的基础模型底座，为大模型翻译场景落地奠定坚实技术基础。同时，智谱丰富的模型矩阵，包含多种尺寸模型、付费和免费模型、多模态视觉语言模型等，为大模型翻译解决方案提供更多业务选择和技术组合。
基座模型
- GLM-4-Plus 是智谱全自研的最新高智能旗舰模型，语言文本、指令遵循、长文本推理等能力达到国际领先水平。同时GLM-4-Air、GLM-4-AirX、GLM-4-Flash、GLM-4V-Plus 等模型也作为大模型翻译场景的适配选项，以灵活满足多种业务需求，组成能力全面的翻译模型矩阵。
- 数据增强：与翻译领域专家深度协作，构造高质量社交媒体垂类场景翻译数据集，核心关注多样性、完整性、一致性、时效性、隐私和安全性等，用于模型持续预训练和SFT等。
- 模型训练：算法团队采用GRPO等最新强化学习算法，最大程度避免模型遗忘和幻觉率，提升输出稳定性同时进一步优化了模型整体翻译能力。
- 提示词工程：针对不同领域和模式，调优出效果最佳的通用提示词，最大程度激发模型能力。
- 单步、两步翻译法：核心依赖模型能力并适配最佳提示词，同时能充分保障模型翻译速度。
- 多步反思翻译法：针对部分对翻译效果要求较高的社交媒体内容（例如偏文学类、社会科学或科学技术等），通过反思工作流方式让多个节点深度协作和思考，从而最大程度保障翻译效果和准确性，满足业务诉求。
评测方案
- 构建高质量评测数据集，充分保障数据分布全面和典型。
- 基于MQM评测方案，结合社交媒体垂类场景属性打造社交媒体翻译专属评测方案和打分标准。
- 构建出评估智能体，在得到量化评分的同时输出合理评分依据；同时结合领域专家评测，共同执行评测任务，保障评测结果的置信，并为未来持续迭代优化提供方向指引。
- 可结合关键词检测、规则匹配、意图识别、语义匹配、相似度对比等手段进行输入侧防御；大模型训练阶段采取多重安全训练措施，从对抗训练到安全微调，到带安全任务的多任务学习，使智谱大模型具备上下文动态安全感知；输出侧防御则进行再次安全内容检查和过滤，系统性最大程度降低提示词攻击和越狱风险。
效果评估
翻译效果对比
- 机器翻译：某全球Top机器翻译平台
- 大模型翻译：GLM社媒应用级大模型API、国内友商A大模型API、国内友商B大模型API
- 文化和语境理解
| English | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友 商 B |
|---|---|---|---|---|
| She’s on fire today!!! | ❌她今天很火爆!!! | ✅她今天状态超好!!! | ➖她今天状态火热!!! | ➖她今天状态极佳!!! |
- 非正式语言准确性
| English | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| I’m dead. 😂 | ❌我死了。😂 | ✅我笑死了。😂 | ❌我死了。😂 | ✅我笑死了。😂 |
- 母语表达习惯
| English | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| Because we can finally communicate on human level with each other without the media telling us who should we be friend with. | ➖因为我们最终可以在人性层面上进行交流，而不需要媒体告诉我们应该与谁交朋友。 | ✅因为我们终于可以在没有媒体告诉我们应该和谁交朋友的情况下，以人类水平相互交流。 | ❌因为我们终于可以彼此像人一样交流，而不必通过媒体告诉我们应该和谁做朋友。 | ✅因为我们最终可以在人的层面上相互交 流，而无需媒体告诉我们应该和谁做朋友。 |
- 意译
| English | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| Caught between a rock and a hard drive with this coding dilemma. | ❌陷入这种编码困境的岩石和硬盘之间。 | ✅陷入编码困境的两难境地。 | ✅面对这个编码难题，我真是左右为难。 | ➖在这个编码难题面前，我陷入了进退两难的困境。 |
| They only know how to play with you. I am the only one who loves you. | ✅他们只知道玩弄你。只有我爱你。 | ✅他们只知道玩弄你。只有我爱你。 | ➖他们只知道如何玩弄你。我是唯一一个爱你的人。 | ❌他们只知道如何和你玩乐。 我才是唯一爱你的人。 |
- 关键专业术语
| Chinese | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| 最近种草了这款欧莱雅的安瓶精华，效果真的很惊艳！ | ❌I have recently been attracted by this L’Oreal ampoule essence, and the effect is really amazing! | ✅I recently got hooked onthis L’Oréal ampoule essence, and the results are truly impressive! | ❌I recently tried this Lancôme ampoule serum, and the results are truly impressive! | ❌Recently I have been planted with this L’Oréalampoule essence, and the effect is really amazing! |
- 平台术语或网络用语
| 原文 | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| cpdd，xswl😂😂 | ❌xswl😂😂 | ✅处对象吗，笑死我了😂😂 | ❌抄袭段子，笑死我了😂😂 | ➖“组 CP， 滴滴”， “笑死我了”😂😂 |
- 社交互动性
| Chinese | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| 家人们，我要去重庆玩啦，当地超好吃的特色小吃快砸过来！ | ❌My family, I’m going to Chongqing for a trip. Please bring me some delicious local snacks! | ✅Folks, I’m going to Chongqing for a trip. Please flood me with recommendations of super - delicious local snacks there! | ❌Family, I’m going to Chongqing to play, delicious local specialties are just coming at me! | ❌Family members, I’m going to play in Chongqing. The super delicious local special snacks, come at me quickly! |
- 多模态符号翻译
| Chinese | 机器翻译 | 智谱GLM | 友商A | 友商B |
|---|---|---|---|---|
| 不敢想象⁉️这样的深圳该有多美 | ❌I can’t imagine how beautiful Shenzhen is. | ✅Can’t imagine⁉️ How beautiful such a Shenzhen would be. | ✅Can’t imagine⁉️ How beautiful such a Shenzhen would be. | ✅Can’t imagine⁉️ How beautiful such a Shenzhen should be. |
评测整体介绍
- 为了兼顾高效和高质量，我们综合采用了包括自动化评估和人工评估的方案。自动化评估方案中，我们基于智谱最强大的 GLM-4-Plus（近期链式推理能力国产大模型第一）模型构建了一个用于对翻译结果质量打分的 Evaluator评分智能体。人工评估则邀请专业译者对翻译结果的准确性、流畅性和社区氛围等进行评估打分，能够提供更直观的质量反馈。通过这两种方式的结合，我们可以全面了解GLM“社交媒体翻译应用级大模型API”的翻译水平。
- 针对评测集，我们结合社交媒体属性，分别从文本长度维度（包含短文本、中文本、长文本）、文本属性维度（标题、动态、文章咨询、评论&对话、俚语&网络用语&梗&中式英语、多模态文本、营销广告等）和文本类型维度（单语言、多语言混杂、表情、摩斯密码等）完成了评测集构建，保障评测集数据的代表性、独立性、分布平衡性以及整体质量。
- 对于中译英和英译中两种大类任务类型，基于MQM测评方案，分别构建不同的评测指标标准和打分方案，核心参考指标如下：
评测流程总结
- 收集合适数据，并进行清洗与标注，质检完成后打包为评测集。
- 制定评测方法和评测标准，执行领域专家评分标注和对齐，确定标准。
- 执行场景评测任务，包括评测智能体评测和领域专家评测，得到评测结果并分析反思。
评测结果
*经评测，相比短文本（50 Tokens），中长文本（100 Tokens左右）在综合得分上还会有约0.1分的效果提升。方案亮点
方案价值
- 促进跨文化交流：打破语言障碍和信息茧房，让不同语言背景的社媒用户相互理解和沟通，帮助用户分享各自的文化、生活方式、消费习惯等，从而增进不同文化之间的了解和认同。
- 增强平台受众和活跃：有效增强内容被其他文化圈用户消费，扩大受众范围，并且让不同国家用户更容易参与到评论、点赞和分享等互动中，从而提高平台活跃度。
- 提升用户体验：消除语言障碍，社媒用户无需担心语言问题，可以更加自由地浏览和发布内容；对于国内用户，同样可以利用翻译功能实现“外语翻译”、“热梗翻译”了解信息，甚至“网络黑话解说”达到娱乐目的。可帮助领域企业有效提升NPS（净推荐值）达5%～20%左右。
- 丰富平台生态：用户可从其他语言的内容中获取创作灵感，进一步丰富社区的内容生态。
- 助力商业价值：通过多语言内容，品牌能够更好地接触和服务全球市场，吸引国际消费者，实现商业转化。
- 推动国际化发展：在社交媒体市场竞争中，多语言支持是一项重要优势，有助于提升平台的全球影响力，基于平台的不同国家用户，帮助企业逐步实现全球化的发展目标。
方案优势
语境和上下文理解与适配- 大模型能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，而不仅仅是依赖字面意义。这使得翻译不仅符合语法结构，更能够适应不同的语境，避免了传统翻译中常见的词不达意、语境脱节的问题。尤其在处理含有隐喻、习语或文化特征的文本时，大模型能更精准地捕捉并传达原文的意图。
- 传统机器翻译常常产生生硬的翻译结果，尤其是在口语化表达或复杂句型上。大模型则通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平。这种翻译不仅更易理解，还能保持原文的语言风格和情感色彩，使得译文更加亲和力和感染力。
- 智谱大模型凭借其优秀的性能响应（首响和编码速度），为低延时翻译任务带来流畅体验。
- 大模型的优势在于其强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略。无论是文学作品中的创意表达，还是技术文档中的精准描述，大模型都能通过优化其翻译方式，确保译文既准确又符合特定领域的需求。相比传统方法，它在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。并且可以通过调整提示词来修改输出的翻译风格。
- 在跨文化翻译中，大模型能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差。例如，在法律、医疗和金融等专业领域，大模型能识别并处理特定术语，提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。这使得它在需要高度专业性和文化敏感度的翻译场景中，比传统翻译方法更具优势。结合术语表等方法，使得习语和特殊术语的处理更佳高效。
- 智谱大模型翻译不仅使用平行语料，还可以利用大量的单语语料进行预训练和微调。此外，智谱大模型具有更强的数据处理和适应能力。即使平行语料存在一定的质量问题或数据不均衡，智谱大模型也能够通过其强大的学习能力和上下文理解能力，在一定程度上进行自我修正和优化。例如，大模型可以利用上下文信息来弥补平行语料中某些词汇或短语对应关系的缺失或不准确，从而提高翻译质量。
- 通过灵活配置安全术语表、模型训练、提示词加强以及工程化译前&译后检测等方案，智谱大模型具备更完善的安全合规整体方案适配能力。