chatgpt subtitle translator

Chatgpt API Srt Subtitle Translator

ChatGPT también ha demostrado sus capacidades como un traductor robusto, capaz de manejar no solo idiomas comunes, sino también formas no convencionales de escritura como emojis y lucha de palabras. Sin embargo, no siempre puede producir una salida determinista y adherirse a la correlación de línea a línea, lo que puede interrumpir el momento de los subtítulos, incluso cuando se les indica que siga instrucciones precisas y configurar el parámetro temperature del modelo en 0 .

Esta utilidad utiliza la API de OpenAI CHATGPT para traducir el texto, con un enfoque específico en la traducción basada en línea, especialmente para los subtítulos SRT. El traductor optimiza el uso del token eliminando la sobrecarga de SRT, agrupando el texto en lotes, lo que resulta en traducciones de longitud arbitraria sin un consumo de token excesivo al tiempo que garantiza una coincidencia individual entre la entrada de línea y la salida.

Interfaz web: https://cerlancism.github.io/chatgpt-subtitle-translator

Características

• Interfaz de usuario web (interfaz de usuario web) e interfaz de línea de comandos (CLI)
• Nuevo : Admite salida estructurada: para obtener resultados más concisos, disponibles en la interfaz de usuario web y en la CLI con --experimental-structured-mode .
• Nuevo : admite el almacenamiento en caché rápido, al incluir el contexto completo de los datos traducidos, la instrucción del sistema y el contexto de traducción están empaquetados para funcionar bien con el almacenamiento en caché rápido, habilitado con --experimental-use-full-context (solo CLI).
• Lotes por lotes de línea: evitar el límite del token por solicitud, reducir el desperdicio de tokenses superiores, mantener el contexto de traducción en cierta medida
• Verificación con la herramienta de moderación de OpenAI gratuita: prevenir el desperdicio de tokens si es muy probable que el modelo se niegue a traducir
• Salida del proceso de transmisión
• Solicitud por minuto (RPM) Límites de tasa
• Reanudación de progreso (solo CLI)

Configuración

Referencia: https://github.com/openai/openai-quickstart-node#setup

• Node.js versión >= 16.13.0 requerido. Este readme asume un entorno de shell bash
• Clonar este repositorio y navegar hacia el directorio

  git clone https://github.com/Cerlancism/chatgpt-subtitle-translator && cd chatgpt-subtitle-translator

• Instalar los requisitos

  npm install

• Dar permiso ejecutable

  chmod +x cli/translator.mjs

• Copiar .example.env a .env

  cp .env.example .env

• Agregue su tecla API al archivo .env recién creado.
  • (Opcional) Establecer límites de velocidad: https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview

CLI

 cli/translator.mjs --help

Usage: translator [options]

Translation tool based on ChatGPT API

Opciones:

• --from <language>
  Idioma de origen (predeterminado: "")

• --to <language>
  Idioma de destino (predeterminado: "Inglés")

• -i, --input <file>
  El texto de la fuente de entrada con el contenido de este archivo, en el formato .srt o texto sin formato

• -o, --output <file>
  Nombre del archivo de salida, los valores predeterminados se basan en el nombre del archivo de entrada

• -p, --plain-text <text>
  Texto de origen de entrada con este argumento de texto sin formato

• -s, --system-instruction <instruction>
  Anular la plantilla de instrucción del sistema de inmediato Translate ${from} to ${to} con este texto sin formato, ignorando las opciones --from y --to

• --initial-prompts <prompts>
  Indicaciones iniciales para la traducción en JSON (predeterminado: "[]" )

• --no-use-moderator
  No use el punto final de moderación de la API de OpenAI

• --moderation-model
  (predeterminado: "omni-moderation-latest" ) https://platform.openai.com/docs/models/moderation

• --no-prefix-number
  No prefije líneas con índices numéricos

• --no-line-matching
  No aplique la coincidencia de salida de la cantidad de cantidad de una línea de una línea

• -l, --history-prompt-length <length>
  Longitud del historial de aviso para retener para el próximo lote de solicitud (predeterminado: 10)

• -b, --batch-sizes <sizes> tamaños de lotes de orden creciente para las cortes de traducción en la matriz JSON (predeterminado: "[10,100]" )

  El número de líneas a incluir en cada mensaje de traducción, siempre que se estima dentro del límite del token. En el caso de las cantidades de línea de salida no coincidentes, este número disminuirá paso a paso de acuerdo con los valores en la matriz, llegando a uno.

  Los tamaños de lotes más grandes generalmente conducen a una utilización de token más eficiente y una traducción contextual potencialmente mejor. Sin embargo, las cantidades de línea de salida no coincidentes o que exceden el límite del token causarán desperdicio de token, lo que requiere un reenvío del lote con un tamaño de lote más pequeño.

• --experimental-structured-mode [mode]
  Habilitar respuesta estructurada. (predeterminado: array , array de opciones, object )

  • --experimental-structured-mode array estructuras la entrada y la salida en un formato de matriz simple. Esta opción es más concisa en comparación con el modo base, aunque utiliza un poco más de tokens por lote.
  • -Estructuras --experimental-structured-mode object tanto la entrada como la salida en un esquema de objeto generado dinámicamente en función de los valores de entrada. Esta opción es aún más concisa y usa menos tokens, pero requiere tamaños de lotes más pequeños y puede ser lento y poco confiable. Debido a su falta de fiabilidad, puede conducir a más reintentos de reenvío, potencialmente desperdiciando más tokens en el proceso.

• --experimental-use-full-context
  Incluya el contexto completo de los datos traducidos para funcionar bien con el almacenamiento en caché rápido.

  Las líneas traducidas por usuario y los pares de mensajes de asistente se cortan según lo definido por --history-prompt-length (de forma predeterminada --history-prompt-length 10 ), se recomienda establecer esto en el tamaño de lote más grande (por defecto --batch-sizes "[10,100]" ): --history-prompt-length 100 .

  Habilitar esto puede correr el riesgo de llegar al límite de la ventana de contexto del modelo, generalmente 128K , pero debería ser suficiente para la mayoría de los casos.

• --log-level <level>
  Nivel de registro (predeterminado: debug , opciones: trace , debug , info , warn , error , silent )

• --silent
  Igual que --log-level silent

• --quiet
  Igual que --log-level silent

Opciones adicionales para GPT:

• -m, --model <model>
  (predeterminado: "gpt-4o-mini" ) https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create
• --stream
  Salida de progreso de transmisión a terminal https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-stream
• -t, --temperature <temperature>
  La temperatura de muestreo para usar, debe establecer un valor bajo por debajo de 0.3 para ser más determinista para la traducción (predeterminado: 1 ) https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-temperatura
• --top_p <top_p>
  Parámetro de muestreo de núcleo, masa de probabilidad top_p https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-top_p
• --presence_penalty <presence_penalty>
  Penalización para nuevos tokens basados ​​en su presencia en el texto hasta ahora https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-presence_penalty
• --frequency_penalty <frequency_penalty
  Penalización para nuevos tokens basados ​​en su frecuencia en el texto hasta ahora https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-frequency_penalty
• --logit_bias <logit_bias>
  Modifique la probabilidad de que aparezcan tokens especificados en la finalización https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat-create-logit_bias

Ejemplos

Texto sin formato

cli/translator.mjs --plain-text "你好"

Salida estándar

 Hello.

Emojis

cli/translator.mjs --stream --to " Emojis " --temperature 0 --plain-text " $( curl ' https://api.chucknorris.io/jokes/0ECUwLDTTYSaeFCq6YMa5A ' | jq .value ) "

Argumento de entrada

 Chuck Norris can walk with the animals, talk with the animals; grunt and squeak and squawk with the animals... and the animals, without fail, always say 'yessir Mr. Norris'.

Salida estándar

 ?‍???‍♂️??????????????️??️❗️????‍??=???????????????????=??.

Pelea

cli/translator.mjs --stream --system-instruction " Scramble characters of words while only keeping the start and end letter " --no-prefix-number --no-line-matching --temperature 0 --plain-text " Chuck Norris can walk with the animals, talk with the animals; "

Salida estándar

 Cuhck Nroris can wakl wtih the aiamnls, talk wtih the aiamnls;

Sin escrablante

cli/translator.mjs --stream --system-instruction " Unscramble characters back to English " --no-prefix-number --no-line-matching --temperature 0 --plain-text " Cuhck Nroris can wakl wtih the aiamnls, talk wtih the aiamnls; "

Salida estándar

 Chuck Norris can walk with the animals, talk with the animals;

Archivo de texto sin formato

cli/translator.mjs --stream --temperature 0 --input test/data/test_cn.txt

Archivo de entrada: test/data/test_cn.txt

你好。
拜拜！

Salida estándar

 Hello.  
Goodbye!

Archivo srt

cli/translator.mjs --stream --temperature 0 --input test/data/test_ja_small.srt

Archivo de entrada: test/data/test_ja_small.srt

 1
00 : 00 : 00 , 000 --> 00 : 00 : 02 , 000
おはようございます。

2
00 : 00 : 02 , 000 --> 00 : 00 : 05 , 000
お元気ですか？

3
00 : 00 : 05 , 000 --> 00 : 00 : 07 , 000
はい、元気です。

4
00 : 00 : 08 , 000 --> 00 : 00 : 12 , 000
今日は天気がいいですね。

5
00 : 00 : 12 , 000 --> 00 : 00 : 16 , 000
はい、とてもいい天気です。

Archivo de salida: test/data/test_ja_small.srt.out_english.srt

 1
00 : 00 : 00 , 000 --> 00 : 00 : 02 , 000
Good morning.

2
00 : 00 : 02 , 000 --> 00 : 00 : 05 , 000
How are you?

3
00 : 00 : 05 , 000 --> 00 : 00 : 07 , 000
Yes, I'm doing well.

4
00 : 00 : 08 , 000 --> 00 : 00 : 12 , 000
The weather is nice today, isn' t it?

5
00 : 00 : 12 , 000 --> 00 : 00 : 16 , 000
Yes, it's very nice weather.

Cómo funciona

Reducciones de token

Instrucción del sistema
Tokens: 5

 Translate Japanese to English

Aporte	Inmediato	Transformar	Producción
Tokens: 164	Tokens: 83	Tokens: 46	Tokens: 130
1 00 : 00 : 00 , 000 --> 00 : 00 : 02 , 000 おはようございます。 2 00 : 00 : 02 , 000 --> 00 : 00 : 05 , 000 お元気ですか？ 3 00 : 00 : 05 , 000 --> 00 : 00 : 07 , 000 はい、元気です。 4 00 : 00 : 08 , 000 --> 00 : 00 : 12 , 000 今日は天気がいいですね。 5 00 : 00 : 12 , 000 --> 00 : 00 : 16 , 000 はい、とてもいい天気です。	1. おはようございます。 2. お元気ですか？ 3. はい、元気です。 4. 今日は天気がいいですね。 5. はい、とてもいい天気です。	1. Good morning. 2. How are you? 3. Yes, I'm doing well. 4. The weather is nice today, isn't it? 5. Yes, it's very nice weather.	1 00 : 00 : 00 , 000 --> 00 : 00 : 02 , 000 Good morning. 2 00 : 00 : 02 , 000 --> 00 : 00 : 05 , 000 How are you? 3 00 : 00 : 05 , 000 --> 00 : 00 : 07 , 000 Yes, I'm doing well. 4 00 : 00 : 08 , 000 --> 00 : 00 : 12 , 000 The weather is nice today, isn' t it? 5 00 : 00 : 12 , 000 --> 00 : 00 : 16 , 000 Yes, it's very nice weather.

Resultados

TODO : más análisis

5 líneas SRT:
test/data/test_ja_small.srt

• Ninguno (salida de entrada SRT de texto sin formato):
  Tokens: 299
• Sin lotes, con desnudos SRT, pero una línea por indicador con la sobrecarga de instrucciones del sistema, que incluye hasta 10 contexto indicador histórico:
  Tokens: 362
• Desmontaje y lotes de línea SRT de 2:
  Tokens: 276

30 líneas SRT:
Test/Data/test_ja.srt

• Ninguno (salida de entrada SRT de texto sin formato):
  Tokens: 1625
• Sin lotes, con desnudos SRT, pero una línea por indicador con la sobrecarga de instrucciones del sistema, que incluye hasta 10 contexto indicador histórico:
  Tokens: 6719
• Desmontaje SRT y lotes de línea de [5, 10] , incluyendo hasta 10 contexto indicador histórico:
  Tokens: 1036