5 najważniejszych zalet tłumaczenia GPT

Co sprawia, że GPT może przenieść tłumaczenie maszynowe na wyższy poziom?

Główną zaletą tłumaczenia za pomocą GPT (Generative Pre-trained Transformer) w porównaniu z tradycyjnym tłumaczeniem maszynowym jest wykorzystanie algorytmów głębokiego uczenia i dużych zbiorów danych wstępnie przetworzonych, co sprawia, że GPT lepiej rozumie kontekst, uchwyca subtelności językowe i generuje bardziej płynne i naturalne tłumaczenia.

1. Lepsze zrozumienie kontekstu dokumentu

Czym jest zrozumienie kontekstu? Na przykładzie tłumaczenia z chińskiego na angielski: „I didn’t see her face because of the mask.”

Jeśli brakuje wystarczającego zrozumienia kontekstu, tłumaczenie maszynowe może pominąć szczegóły kontekstu, takie jak „the mask” - jaki to rodzaj maski i dlaczego jest noszona, tłumacząc jedynie dosłowne znaczenie.

Model taki jak GPT może bardziej racjonalnie ocenić, że „mask” w tym kontekście odnosi się do maski używanej do zakrywania twarzy i zapobiegania rozprzestrzenianiu się wirusów, a nie do maski teatralnej lub balowej, na podstawie aktualnego kontekstu społecznego (np. powszechność masek w czasie pandemii) i wskazówek zawartych w zdaniu, a następnie wygenerować bardziej precyzyjne i zgodne z rzeczywistym kontekstem tłumaczenie.

Lepsze zrozumienie kontekstu przez GPT przejawia się w jego zdolności do bardziej precyzyjnego wychwytywania subtelnych różnic w języku, w tym tonu, metafor, kalamburów, przenośni i innych zjawisk językowych, a następnie dokonywania poprawnej interpretacji semantycznej i tłumaczenia. Szczególnie w przypadku tłumaczenia dokumentów, które są ściśle powiązane kontekstowo, zrozumienie relacji między różnymi częściami dokumentu, w tym zależności długodystansowych, może zapewnić dokładniejsze tłumaczenie.

2. Lepsze rozpoznawanie i generowanie języka naturalnego

GPT podczas generowania tekstu może lepiej dostosować się do nawyków językowych ludzi, a wygenerowane tłumaczenie jest bardziej płynne i naturalne, nie jest sztywne ani niezgodne z nawykami wyrażania się w docelowym języku, jak to bywa w przypadku niektórych tradycyjnych tłumaczeń maszynowych.

Na przykład tłumaczenie tego zdania: „Chociaż był zmęczony po długich godzinach pracy, nadal zdecydował się pójść na siłownię, co zalecił mu lekarz w celu poprawy zdrowia.”

Google tłumaczy: „Mimo że był zmęczony po długim dniu pracy, zdecydował się pójść na siłownię, co było zaleceniem lekarza, aby poprawić jego zdrowie.”

GPT tłumaczy: „Mimo że był zmęczony po długim dniu pracy, zdecydował się pójść na siłownię, co było zaleceniem jego lekarza, aby poprawić jego zdrowie.”.

Jak widać, w przypadku całego dokumentu, naturalność zdań w tłumaczeniu jest ważnym wskaźnikiem oceny jakości tłumaczenia, a GPT w tym aspekcie przewyższa tradycyjne tłumaczenie maszynowe.

3. Zmniejszenie uprzedzeń w tłumaczeniu

Ze względu na bardziej wszechstronne i zróżnicowane dane treningowe GPT, jest w stanie zredukować pewne uprzedzenia, które mogą występować w tradycyjnych systemach tłumaczeń maszynowych.

Na przykład, podczas tłumaczenia nazw zawodów neutralnych pod względem płci, niektóre systemy tłumaczeń maszynowych mogą domyślnie używać słów określających jedną płeć, podczas gdy GPT może bardziej obiektywnie podejść do tego problemu.

4. Adaptacyjność do niestandardowych wyrażeń

GPT jest w stanie lepiej zrozumieć i przetłumaczyć niestandardowe wyrażenia, idiomy, a nawet slang internetowy, ponieważ podczas wstępnego treningu miało kontakt z bardziej zróżnicowanymi formami językowymi.

Na przykład: podczas tłumaczenia zdań zawierających popularne wyrażenia internetowe, GPT może dokładniej uchwycić ich znaczenie i podać odpowiednie tłumaczenie.

5. Zdolność uczenia się GPT

Najbardziej godne uwagi jest to, że GPT ciągle się uczy i ewoluuje. Nawet przy obecnych możliwościach, GPT ma przewagę nad tłumaczeniem maszynowym.