모범 사례

번역 부문에서 Generative Language Engine (GLE)의 힘

기계 번역, 번역 메모리 및 용어집 선호도를 동적으로 통합함으로써 창조적 언어 엔진(GLE)은 언어 지식 관리를 혁신합니다. 마이크로소프트 기계 번역 피드와 비교했을 때, 유망한 결과는 편집 거리의 상당한 감소를 보여줍니다.
Rodrigo Demetrio
2분

생성 언어 엔진 (GLE) 소개

GPT-3와 같은 대형 언어 모델을 활용하여 GLE은 언어 지식 관리의 전통적인 패러다임을 혁신합니다. 실시간으로 기계 번역, 번역 메모리 및 용어집 선호도를 동적으로 통합하여 빠르고 경제적인 솔루션을 제공합니다.

GLE의 장점

GLE은 번역 기록, 용어, 인접 문장, 도메인 및 의도와 같은 여러 맥락과 데이터 포인트를 고려하여 텍스트 결정을 내립니다.  사용자의 작업을 학습하고 적응하며 지속적으로 제안을 개선하고 최적의 결과를 위한 원활한 피드백 루프를 제공합니다.

결과와 한계

우리는 유망한 결과를 관찰했습니다. Microsoft Machine Translation 피드와 비교했을 때, 전문 수준의 번역을 달성하기 위해 필요한 편집 거리가 50% 이상 감소한 것을 확인했습니다. 우리 플랫폼에서 번역가들은 일반적으로 확인을 위해 피드에 대해 약 40% 정도의 변경을 해야하지만, 우리의 GLE은 놀라운 속도로 약 15% 정도의 변경만으로 작동합니다. 비록 이러한 결과가 충분히 결정적이지는 않지만, 이는 개선을 위한 유망한 방향을 확실히 나타냅니다.

제한과 도전

초기 데이터는 Microsoft 기계 번역 피드와 비교하여 편집 거리의 상당한 감소를 보여주지만, 결론적인 결과를 위해서는 보다 대표적인 데이터가 필요합니다. GLE은 약속을 보여주지만, 추가적인 탐구와 사용자 적응이 필요하다.

다음의 새로운 영역

GLE를 채택하기 위해서는 조직적인 저항을 극복하고 새로운 패러다임을 받아들여야 합니다. 확률적인 AI 행동은 일관성이 없고 관리하기 어려울 수 있습니다. 성능과 비용 고려사항은 또한 AI 시스템의 확장성에 영향을 미칩니다.

AI가 사용자의 선택과 행동을 언어 학습으로 변화시키면 미래는 흥미로운 가능성을 가지게 됩니다. GLE의 다양한 소스에서 학습하고 행동을 예측하는 능력은 비판적 사고, 콘텐츠 최적화 및 원하는 결과를 위한 가능성을 열어줍니다.

결론적으로, GLE는 언어 작업에 혁신적인 접근을 제공하여 하이퍼 메시징 분석을 촉진하고 인간의 경험을 향상시킵니다. 우리가 집단적으로 상황을 개선하기 위해 노력하는 동안, 이 기술은 동시에 도전과 기회를 제공합니다.  이러한 발전에 대한 여러분의 생각을 환영합니다.

Rodrigo Demetrio
Steering the marketing ship at Bureau Works with 17+ years of MarTech under my belt, I transform mere ideas into tangible realities. Passionate about languages and their power to build bridges, let's build a new one?

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