想用 deepseek 系 LLM 给单词转出一大批各种语言(英，法，德....)的解释，有可能会出现错误的解释吗？ why?

抽检以确认准确率，选择准确率高的模型，抽检可以是人也可以是另外一个模型。

不放心就再来个审核呗，不行再多加点上下文语义。多义词很多，不符合上下文的翻译，再怎么翻译也是错的

@longaiwp 就算有，也是零星的。怎么抽啊，除非挨个搞一遍！

那没办法哦，AI 跟人并无区别，没有能保证 100%做对的。

@blackantt 重要吗？不是非常核心、绝对不允许出错的场景，容忍错误是很正常的

@sagnitude 是很重要啊。 试卷类的。 该怎么搞？ 3 个 LLM 互相 check ？ 那费用岂不上天了。

翻译对 LLM 来说算简单任务了，不过既然准确率要求高那就直接上 SOTA 模型吧

两个 llm 互相 check 吧，前者生成结果后者 check 咯，后者 check 完的结果让前者确认下。
就算是试卷类的也没有那么重要吧，国家级试卷？
只要不是小语种，我觉得可能更需要担心一下 glitch token 而不是翻译效果。如果真的财大气粗，那就请人翻译咯（
什么样的预算就接受什么样的效果嘛

@blackantt 这有啥费用上天的，做个翻译能有多少 token 啊

@zhmouV2 是，很多很多小语种啊

做个全量校对,只有输入, 几乎不输出, 才多少 token? 几万单词不进缓存也就几分钱

我最近也在做翻译为各种语言的实现了。我是用 Codex Sol 高先翻译，然后 用 ChatGPT Sol 高 检测。设置 了 ABCD 四个级别，必须全是 A 才能够通过了。在此之前，我对比大量的模型，最终选择的此方案。

@yukiww233 好主意。 我把翻译/check 2 合一了。 check 的话你的方法挺好

准确不准确 要看是不是专有名词，是不是小众。

比如我前段时间做的一批英文机构名转中文机构名，直接用翻译的话，都是直译没法用，要开联网才可以（但是开了联网又慢又贵，大批量成本很高）