刘海明

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型 (Large Language Models, LLM) 在本地化行业中的应用愈发广泛。LLM 以其强大的语言理解和生成能力，在翻译、内容生成、术语管理等方面展现出巨大潜力，推动本地化行业进入智能化发展阶段。

LLM 可在多个环节提升本地化效率和质量。首先，在机器翻译和后期编辑 (MTPE) 过程中，LLM 能大幅提高翻译准确性和流畅度，缩短交付时间。其次，在术语提取和管理方面，LLM 能自动识别和标准化多语言术语，确保翻译一致性。此外，LLM 在多媒体和营销内容本地化中表现突出，可根据市场需求生成符合文化差异的内容，助力企业全球化发展。

尽管 LLM 具备强大功能，但也存在数据安全、翻译质量和文化差异等挑战。本地化企业需加强数据隐私保护，采用私有化模型或本地部署方式，确保数据安全。同时，结合人类审校与 LLM，优化翻译结果，确保文化适配性。此外，中小企业可通过云端 API 接入 LLM，降低技术和成本门槛。

未来，LLM 将更加定制化，与本地化流程深度融合，推动行业实现更高效的人机协同，助力全球化进程。