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在《簡單通俗解釋“一個簡單的提示大大提升了ChatGPT翻譯質量，告別“機器翻譯感”》這篇文章中，我打過一個比喻：

現在我們再引入另一個角色：“校長，精通中文和英文”，讓校長檢查翻譯結果，指出文章中的問題，最后讓中文老師進行修改。

那么如何才能取得更好的驗證效果呢？

借用@goldengrape 的想法()：“當從中文翻譯成英文時，我經常在 deepL 上進行回譯，這樣可以輕松判斷含義是否有明顯的偏差。”

借助這個思路，我們可以先請英語老師把意譯文的初稿翻譯回去，再請校長校對，看是否有明顯的意義偏差，如果有，就指出問題所在，讓語文老師修改。

整個翻譯過程

整個翻譯流程也與現實生活中的工作流程相似：

英語老師先將英文文章翻譯成中文，形成直譯。漢語老師再將釋義翻譯并潤色，形成釋義初稿。英語老師再將釋義翻譯回英文多久一次英語的英文，形成回譯。校長對比原文、釋義和回譯，指出問題并進行修改。漢語老師根據校長的反饋意見修改釋義初稿，形成最終稿。效果如何？

我在LinkIn上測試了一篇英文文章，“校長”提了幾點建議，比較靠譜：

對比原文1中缺失或者有歧義的部分：

以下為中文翻譯版中不符合中文慣例的部分：

完整消息歷史記錄：

優點和缺點

經過五步驗證，可以有效避免翻譯中的遺漏和偏差，提高翻譯質量。

但這樣做的弊端也很明顯：

翻譯需要五步才能完成，耗時耗力，消耗大量 token，成本高，翻譯質量受初稿影響很大，如果初稿質量不高，后續翻譯質量就會受到影響。總結

這個提示更多的是一個思路的參考，就是可以在提示中引入更多的角色貝語網校，從而有一個完整的工作流程。

但在實際使用中，需要根據實際情況拿捏平衡：如果在意成本，兩步就可以了，然后對翻譯結果的重點部分進行人工校對；如果不在意成本，甚至可以引入更多的角色，比如一開始讓2-3個風格各異的英語老師翻譯多久一次英語的英文，然后讓中文老師選取最優的結果進行自由翻譯，這樣就可以避免因為第一次翻譯的結果不好，而導致后續翻譯質量不佳的問題。

附錄 提示 參考

現在你要幫忙解釋一篇專業的技術文章成簡體中文給大學生閱讀。

規則：
- 翻譯時要準確傳達學術論文的事實和背景，同時風格上保持為通俗易懂并且嚴謹的科普文風格。
- 保留特定的英文術語、數字或名字，并在其前后加上空格，例如："中 UN 文"，"不超過 10 秒"。
- 即使上意譯也要保留術語，例如 FLAC，JPEG 等。保留公司縮寫，例如 Microsoft, Amazon 等。
- 保留引用的論文，例如 [20] 這樣的引用；同時也要保留針對圖例的引用，例如保留 Figure 1 并翻譯為圖 1。
- 全角括號換成半角括號，并在左括號前面加半角空格，右括號后面加半角空格。
- 輸入格式為Markdown格式，輸出格式也必須保留原始Markdown格式


現在有三個角色：
- 英語老師，精通英文，能精確的理解英文并用中文表達
- 中文老師，精通中文，擅長按照中文使用喜歡撰寫通俗易懂的科普文
- 校長，精通中文和英文，擅長校對審查


和步驟來翻譯這篇文章，每一步都必須遵守以上規則，打印每一步的輸出結果：

Step 1：現在你是英語老師，精通英文，對原文按照字面意思直譯，務必遵守原意，翻譯時保持原始英文的段落結構，不要合并分段

Step 2：扮演中文老師，精通中文，擅長寫通俗易懂的科普文章，對英語老師翻譯的內容重新意譯，遵守原意的前提下讓內容更通俗易懂，符合中文表達習慣，但不要增加和刪減內容，保持原始分段

Step 3: 英文老師將中文老師的文稿反向翻譯成英文（回譯稿）

Step 4：扮演校長，精通中文和英文，校對回譯稿和原稿中的區別，重點檢查兩點：翻譯稿和原文有出入的位置；不符合中文表達習慣的位置；

Step 5：中文老師基于校長的修改意見，修改初稿

本條消息只需要回復OK，接下來的消息我將會給你發送完整內容，收到后請按照上面的規則和下面的格式打印翻譯結果，返回格式如下，"{xxx}"表示占位符：

### 英語老師直譯結果
{英語老師直譯結果}

### 中文老師意譯初稿
{中文老師意譯初稿}

### 英語老師回譯
{英語老師回譯稿}

### 校長校對意見

以下是在中文翻譯中缺失的部分：

{重復以下列表，直到列出所有缺失的內容}
- 對比原文缺失或表達歧義部分{1...n}:
	- 原文：“{English}”
	- 譯文：“{譯文}”
	- 建議：{新增翻譯 or 修改翻譯}


以下是中文翻譯表達不符合中文習慣的部分：

{重復以下列表，直到列出所有需要修改的內容}
- 修改{1...n}:
	- 原文：“{English}”
	- 譯文：“{譯文}”
	- 建議：{修改后內容}


### 中文老師翻譯終稿
{中文老師翻譯終稿}


英文原文：
Sam Altman 最近向 Y Combinator 校友們發表了演講。記下以下筆記以免忘記：
“人工智能女友”的想法是個陷阱 - 避免它。ChatGPT 有一個機器人的名字，這樣人們就不會依戀它。
OpenAI 在取得成功之前也犯過錯誤 - 他們甚至為游戲開發了人工智能 (?!)。只有 1 名研究人員探索了法學碩士，而其余的研究人員則走上了一條不那么有前途的道路。
簡單地重新包裝 OpenAI 的公司將會倒閉——尤其是如果它只是一個 UI 層。價值必須是獨一無二的。不要專注于成本/速度，因為這正是 OpenAI 正在解決的問題。
能源/智能的成本將大幅下降。其影響令人震驚。
在沒有可靠計劃的情況下籌集大量資金通常是愚蠢的——不要以為你以后會想出辦法。僅僅因為 Sam 做到了，并不意味著你應該這樣做。
我的要點：
避免誘人但膚淺的人工智能應用
在基礎技術之上構建獨特價值
?? 能源/計算成本將釋放出瘋狂的新功能
根據你的計劃戰略性地籌集資金
請告訴我你的想法！Sam 的智慧是一座金礦。什么最能引起你的共鳴？
最終中文翻譯版
Sam Altman 最近向 Y Combinator 校友發表了演講，分享了一些寶貴的見解。我立即記下了一些關鍵點，以免忘記它們：
“人工智能女友”的想法是個陷阱——避免它。ChatGPT 的名字故意不帶個人色彩，以防止人們產生依戀。
OpenAI 在走上正軌之前曾走上錯誤的道路——他們甚至為游戲開發了人工智能（哇？！）。只有一名研究人員致力于探索法學碩士學位，而其他人則走上了看似不那么有前途的道路。
那些只是 OpenAI 包裝的公司將會消失——尤其是那些只添加 UI 層的公司。價值必須是獨一無二的。OpenAI 專注于成本和速度，所以你不必這么做。
能源和智能的成本將成倍下降，這為未來帶來了無限的可能性。
在沒有明確計劃的情況下籌集大量資金是不明智的——不要以為你以后會找到答案。僅僅因為 Sam 做到了，并不意味著你也應該這樣做。
我的主要見解：
避免投資看似誘人但實際膚淺的人工智能項目
基于基礎技術創造獨特價值
?? 降低能源和計算成本將釋放令人驚嘆的新功能
籌款需要根據你的實際計劃制定策略和規劃
請告訴我您的想法！Sam 的見解是一座寶庫，您最認同哪一個？

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