Chat、GPT、LLMの開発は機械翻訳の開発にどのように役立ちますか？
はじめに
翻訳者であれば、今日のタイトルで触れたChat GPTとLLMにとても興味があると思います。実際、チャットGPTは、翻訳業界で働いていなくても興味を持つかもしれないトピックでもあります。また、これは幅広い業界に影響を与える部分でもあります。機械翻訳自体はAIベースのタスクなので、Chat GPTの開発は翻訳の神とも関係があります。そこで今日は、このようなテクノロジーの開発が翻訳にどのように役立つかについて書いていこうと思います。
LLMとは
LLMはLarge Language Modelの略で、超大規模言語モデル、大規模言語モデルなどと解釈できます。LLMが機械翻訳に与える影響は、さまざまな自然言語処理タスクを実行できるディープラーニングアルゴリズムであるということです。トレーニングによってテキストを理解して生成できるディープラーニングモデルです。この学習を通じて、最終的には自分が知っている知識に基づいて質問に答えることができます。テキストの分類から始めたり、コピーライティングなどのタスクから始めたりすることもできます。では、LLM は機械翻訳のパフォーマンスにどのような影響を与えるのでしょうか。
チャット GPT とは
チャット GPT は、自然言語処理用に開発された大規模言語モデル (LLM) です。チャットGPTの利用は、チャットボット、分類、要約報告、分野を問わずあらゆる質問にインタラクティブに回答する質疑応答システムなどの自然言語処理タスクで使用でき、実際に積極的に活用されています。前の段落でLLMについて説明したことはすべてChat GPTで可能です。実際、多くのユーザーがChat GPTを実生活、仕事、または勉強で使用しています。LLMを反映したこのテクノロジーは、最終的には機械翻訳への道を切り開きます。今は機械翻訳の後にポストエディット作業を行う必要がありますが、この技術が発展し続ければ、後処理にかかる時間コストは削減されると思います。
LLMの開発と翻訳の相関関係
両方のテクノロジーの進歩が翻訳に役立つことは誰もが知っています。もしそうなら、具体的にどこでお手伝いできるのでしょうか？LLMテクノロジーが他のどの機能よりも「不完全な文章を完成させる」という事実に魅了されました。これは翻訳に役立つ必要不可欠な機能のように思えました。書くときだけでなく、話すときも、文章要素がすべて備わっている文章を書いたり発話したりしないことがあります。
小説を書くときと同じように、前の文で主題が言及されている場合、次の文で省略されることがあります。スピーキングについても同じことが言えます。会話相手が何を話しているのか、誰のことを話しているのかわかっていれば、その部分は省略できます。この時点で、機械翻訳の問題が頻繁に発生します。各分節は翻訳されますが、文の要素が欠落していると、ランダムに記入されて翻訳されることがあります。LLMならこの時に発生するエラーを減らすことができると思います。前の文の主語を参照することで、次の分節の主語を予測できます。そういう意味で、何よりも動画翻訳のお手伝いができると期待しています。全社的な仕事に費やすエネルギーが減るだろうと期待していました。今よりも進んだLLMと、それに伴ってより完成度の高い機械翻訳を楽しみにして、今日のノートを仕上げます。
編集者/リー・インヘ
