一种基于大语言模型的软件本地化方法

本发明公开了一种基于大语言模型的软件本地化方法，涉及大语言模型训练技术领域。本发明与之前的软件本地化相比，改进了现有技术没有充分利用技术手段，需要大量人力参与，但人力成本昂贵，且对于外部翻译人员给出的翻译结果，公司内部更加缺乏相关人员来验证结果的准确性、专业性的问题，基于上下文学习的方式建立的机器翻译模型，基于典型的输入输出实例进行翻译，并对于输出内容的约束描述，通过确定的翻译角色对用户给出的词条给出软件本地化的翻译，相比传统的第三方翻译团队，大大提升翻译效率和翻译质量；解决了人工翻译过程中同一词条多种翻译的问题；且随着术语库的积累越来越大，后期的翻译结果会更加精准。