5 najważniejszych zalet tłumaczenia GPT, które warto znać

Co umożliwia GPT przeniesienie tłumaczenia maszynowego do następnej domeny?

Główne zalety tłumaczenia za pomocą GPT (Generative Pre-trained Transformer) w porównaniu z tradycyjnymi metodami tłumaczenia maszynowego polegają na wykorzystaniu algorytmów głębokiego uczenia się i dużych zbiorów danych wstępnie przetworzonych, co sprawia, że GPT lepiej rozumie kontekst, uchwyca subtelności językowe i generuje bardziej płynne oraz 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, ograniczając się jedynie do dosłownego przekładu powierzchownego znaczenia.

Model taki jak GPT może bardziej racjonalnie ocenić, że „mask” w tym kontekście, biorąc pod uwagę aktualny kontekst społeczny (na przykład powszechność masek podczas pandemii) i wskazówki zawarte w zdaniu, odnosi się do maski używanej do zakrywania twarzy i zapobiegania rozprzestrzenianiu się wirusów, a nie do maski teatralnej lub balowej, a następnie wygenerować bardziej precyzyjne i zgodne z rzeczywistym kontekstem tłumaczenie.

Lepsze zrozumienie kontekstu przez GPT przejawia się w jego zdolności do precyzyjnego wychwytywania subtelności językowych, takich jak ton, metafory, kalambury, metafory i inne zjawiska językowe, oraz do dokonywania na ich podstawie poprawnej interpretacji semantycznej i tłumaczenia. Szczególnie 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 nawyków językowych ludzi, a generowane tłumaczenie jest bardziej płynne i naturalne, nie jest tak sztywne ani niezgodne z nawykami wyrażania się w języku docelowym jak niektóre tradycyjne metody tłumaczenia maszynowego.

Na przykład tłumaczenie tego zdania: „Although he was tired after working long hours, he still decided to go to the gym, which his doctor had advised him to do for improving his health.”

Google tłumaczy: „Mimo że po długiej pracy był zmęczony, zdecydował się pójść na siłownię, co lekarz zalecił mu w celu poprawy zdrowia.”

GPT przetłumaczył: „Mimo że pracował przez długi czas i czuł się zmęczony, zdecydował się pójść na siłownię, co było zaleceniem jego lekarza w celu poprawy jego zdrowia.”.

Widać, że w przypadku całego dokumentu, naturalność zdań w tłumaczeniu jest ważnym wskaźnikiem oceny jakości tłumaczenia, a GPT w tym aspekcie przewyższa tradycyjne metody tłumaczenia maszynowego.

3. Zmniejszenie uprzedzeń w tłumaczeniu

Ze względu na to, że dane treningowe GPT są bardziej rozległe i zróżnicowane, jest ono w stanie zredukować pewne uprzedzenia, które mogą występować w tradycyjnych systemach tłumaczenia maszynowego.

Na przykład, przy tłumaczeniu nazw zawodów neutralnych pod względem płci, niektóre systemy tłumaczenia maszynowego mogą domyślnie używać słownictwa odnoszącego się do jednej płci, podczas gdy GPT może bardziej obiektywnie podejść do tego problemu.

4. Adaptacja do niestandardowych wyrażeń

GPT jest w stanie lepiej zrozumieć i przetłumaczyć niestandardowe wyrażenia, idiomy, a nawet język internetowy, ponieważ w procesie wstępnego treningu zetknęło się z bardziej zróżnicowanymi formami językowymi.

Na przykład: przy tłumaczeniu 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 tradycyjnym tłumaczeniem maszynowym.