5 najważniejszych zalet tłumaczenia GPT

Co sprawia, że GPT jest w stanie przenieść tłumaczenie maszynowe na kolejny poziom?

Główną zaletą tłumaczenia GPT (Generative Pre-trained Transformer) w porównaniu z tradycyjnym tłumaczeniem maszynowym jest wykorzystanie algorytmów głębokiego uczenia się 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 to, jaki dokładnie jest „the mask” i dlaczego jest noszona, tłumacząc jedynie powierzchowne znaczenie.

Modele takie jak GPT mogą 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 obecnego kontekstu społecznego (na przykład powszechności masek podczas 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 precyzyjniejszego wychwytywania subtelnych różnic w języku, w tym zjawisk językowych takich jak ton, metafory, gry słów, czy aluzje, i na tej podstawie dokonywania poprawnej interpretacji semantycznej i tłumaczenia. Zwłaszcza w przypadku tłumaczenia dokumentów ściśle związanych z kontekstem, zrozumienie relacji między poszczególnymi 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 ludzkich nawyków językowych, a generowane tłumaczenia są bardziej płynne i naturalne, nie są sztywne ani niezgodne z nawykami wyrażania się w języku docelowym, 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 jego lekarz zalecił mu w celu poprawy zdrowia.”

Google tłumaczy: „Mimo że był zmęczony po długim dniu pracy, zdecydował się pójść na siłownię, co było zaleceniem lekarza w celu poprawy zdrowia.”

GPT tłumaczy: „Mimo że był zmęczony po długim dniu pracy, zdecydował się pójść na siłownię, co było zaleceniem jego lekarza w celu poprawy stanu zdrowia.”。

Widać, że 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

Dzięki bardziej rozległym i zróżnicowanym danym treningowym GPT, jest w stanie zredukować pewne uprzedzenia, które mogą występować w tradycyjnych systemach tłumaczenia maszynowego.

Na przykład, podczas tłumaczenia nazw zawodów neutralnych pod względem płci, niektóre systemy tłumaczenia maszynowego mogą domyślnie używać słownictwa związanego z określoną płcią, podczas gdy GPT może bardziej obiektywnie podejść do tego problemu.

4. Adaptacyjność do niestandardowych wyrażeń

GPT jest w stanie lepiej rozumieć i tłumaczyć niestandardowe wyrażenia, idiomy, a nawet slang internetowy, ponieważ w trakcie wstępnego treningu zetknął się z bardziej zróżnicowanymi formami językowymi.

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

5. Zdolność uczenia się GPT

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