Open AIは、最先端の技術である生成AIのアップグレード版であるGPT-4を発表しました。
Chat GPT自体によると、モデル間の違いは次の通りです。
平たく言えば、それはより大きく、より良く、より意地悪です。 これは、翻訳とローカリゼーションの観点から何を意味するのでしょうか？Open AI Researchによると、
簡単に言うと、あなたが学校でテストを受けるのが本当に得意だと想像してみてください。 あなたは常に英語のテストで良い成績を収めてきましたが、他の言語のテストでも良い成績を収めることができるかどうかを確認したいと考えています。 したがって、数学、科学、歴史などのさまざまな科目で14,000問の大きなテストを受けます。
%252520(1).png)
さらに難しくするために、問題を他の言語に翻訳する特別なツールを使用して、さまざまな言語でテストを受けます。 26の異なる言語で試してみますが、うまく機能しないのは2つだけです。
驚いたことに、これらの他の言語のテストでは、英語の同じテストよりもさらに良い成績を収めます。 ラトビア語、ウェールズ語、スワヒリ語など、あまり使われていない言語でも本当にうまくやっています。
GPT-4というコンピュータプログラムをテストしたときも、そういうことが起こりました。 質問を理解し、異なる言語での質問でもそれに答えるのが本当に上手です。 GPT-3.5やChinchillaのような他の類似プログラムよりも、難しい言語でも良い成績を収めました。
いくつかの言語での実際の例をいくつか比較してみましょう。
この限られたサンプルである米国英語の10の慣用文を簡単に分析すると、GPT-3とGPT-4の出力に大きな違いはないことが分かります。 これは、次のことを示しています。
GPT-3は、そもそもすでにかなり印象的でした。
GPT-3とGPT-4の違いを見極めるためには、細部にまで細心の注意を払う必要があります。
両者の微妙な違いを調べると、GPT-4はあるケースではGPT-3よりも大幅に優れていましたが、別のケースでは著しく劣っていました。 ほとんどの場合、それは同じか、わずかに優れていました。
GPT-3に適用された概念は、GPT-4に対してさらに当てはまります。 パラメータとデータが増えると、プロンプトはますます重要になります。 プロンプトの提案のわずかな違いでも、大幅に異なる結果が生じる可能性があります。 AIモデルがより洗練されるにつれて、ユーザーにはより高い精度が求められます。
OpenAIの研究で言及されている他の言語に関しては、私たちはすぐにそれらのパフォーマンスについて独自の調査を行い、GPT-3の文脈での翻訳品質と機会に関する見つけるを持ち帰ります。 GPT-4です。
ChatGPT Paper
市場でトップの機械翻訳とChatGPTの翻訳を詳細に比較した55ページの研究をダウンロードしてください。
Unlock the power of glocalization with our Translation Management System.
Unlock the power of
with our Translation Management System.
