摘要：传统机器翻译是基于规则、模板和特征工程，属于傻瓜式的翻译。而大模型翻译则可以先去理解了句子的含义，再去展开翻译，还能对翻译的结果进行美化和润色。因此，大模型翻译更符合人类的语言习惯，也就更可能是未来趋势。

下面是专业科普：

大模型翻译（Large Language Model Translation）与传统深度学习翻译的主要区别在于模型的大小、训练数据的量和多样性，以及它们处理上下文和复杂语义的能力。以下是几个关键区别：

1. 模型规模：大模型翻译通常指的是具有巨大数量参数的神经网络模型。这些模型能够存储和学习更多的语言规律和模式，从而在处理各种翻译任务时表现得更好。

2. 训练数据：大模型翻译通常使用海量的训练数据，包括多语种、多领域的文本数据。这种广泛的数据训练使得模型能更好地泛化到未见过的语言现象和专业术语上。

3. 上下文理解：随着模型规模的增加，模型可以更好地捕捉长距离依赖关系，理解整个句子甚至段落的上下文信息，这对于准确翻译至关重要。

4. 零样本和少样本学习能力：大模型通常能够在没有或只有很少特定语言对数据的情况下进行翻译，这得益于它们在预训练阶段学到的语言表征。

5. 知识整合：大模型可以整合多种类型的外部知识，例如百科全书、词典或其他语言资源，以丰富其翻译能力。

为什么大模型翻译是未来的趋势？

1. 性能提升：研究表明大模型能够提供更精确、流畅的翻译，尤其是对于复杂的句子和专业术语。

2. 泛化能力强：大模型因其巨大的容量和广泛的训练数据，通常能够更好地泛化到新领域和语言对。

3. 自适应和连续学习：大模型可以在不断接收新数据的情况下进行更新和细化，使其适应新的语言环境和应用场景。

4. 多模态能力：未来的翻译模型不仅将处理文本，还可能处理图像、音频和视频等多种模态的信息，大模型由于其强大的学习能力，更有可能实现这一目标。

5. 人工智能发展的推动：随着计算资源的发展和算法的优化，训练和部署大模型变得越来越可行，推动了人工智能技术的整体进步。

总而言之，大模型翻译代表了自然语言处理和机器翻译的最新进展，它通过扩大模型规模和利用大量数据来提高翻译质量，并为未来的多样化、智能化翻译服务奠定了基础。但同时，大模型也带来了诸如计算成本高、环境影响大和技术挑战等新问题，需要不断的技术创新来解决。