Conceptos Básicos
대규모 언어 모델을 활용하여 반복적으로 번역을 개선함으로써 번역문의 자연스러움을 향상시킬 수 있다.
Resumen
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 번역 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 기존의 기계 번역 및 자동 후편집 방식의 한계를 극복하기 위해, LLM의 강력한 언어 이해 및 생성 능력을 활용하여 반복적으로 번역을 개선하는 방법을 제안한다.
구체적으로 다음과 같은 내용을 다룬다:
- 번역문의 자연스러움을 개선하기 위해 GPT-3.5를 활용하여 반복적으로 번역을 수정하는 방법을 제안한다.
- 다양한 실험 시나리오를 통해 반복 과정에서 문자 기반 평가 지표는 감소하지만 신경망 기반 평가 지표는 유지되거나 향상됨을 보인다.
- 사람 평가를 통해 제안 방법이 초기 GPT 번역과 심지어 사람 참조 번역보다 번역문의 자연스러움을 크게 향상시킨다는 것을 확인한다.
- 반복 과정에서 원문과 초기 번역을 앵커링하는 것이 중요함을 밝힌다.
Estadísticas
새로운 법령에 따르면 캄파니아 지역에서 실내 공공장소에서 마스크 착용이 의무화되며, 위반 시 최대 1000유로의 벌금이 부과될 수 있다.
GPT 번역은 "새로운 규정에 따르면 캄파니아에서 실내 공공장소에서 마스크를 착용해야 하며, 위반 시 최대 1000유로의 벌금이 부과될 수 있다"고 번역했다.
반복 개선 번역은 "새로운 규정은 캄파니아 지역에서 실내 공공장소에서 마스크 착용을 의무화하고 있으며, 이를 위반할 경우 최대 1000유로의 벌금이 부과될 수 있다"고 번역했다.
Citas
"새로운 법령에 따르면, 캄파니아 지역에서 실내 공공장소에서 마스크 착용이 의무화되며, 위반 시 최대 1000유로의 벌금이 부과될 수 있다."
"새로운 규정은 캄파니아 지역에서 실내 공공장소에서 마스크 착용을 의무화하고 있으며, 이를 위반할 경우 최대 1000유로의 벌금이 부과될 수 있다."