DeepL、GPT-4超えうたう次世代大規模言語モデルを実装 - 翻訳や文章校正に特化

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DeepLは7月17日（ドイツ時間）、言語翻訳や文章校正に特化した次世代の大規模言語モデル（LLM）を実装したと発表した。

この実装はDeepLの翻訳サービスを大幅に強化するものという。言語学者を対象としたブラインドテストでは、英語と日本語および中国語簡体字を組み合わせた翻訳で、従来モデルに比べ1.7倍の顕著な改善を示したとした。

今回実装した新たな次世代言語モデルの特徴は、「特化型大規模言語モデル」「独自データ」「言語専門家によるモデルチュータリング」の3点。

具体的には、特殊な調整を施した言語に特化した“特化型LLM”を活用することで、偽情報や誤情報のリスクを低減し、従来より高い精度で文脈を捉え、より人間的な翻訳と文章作成を実現した。

また、ネット上に公開されている情報を学習する汎用AIモデルではなく、文章作成および翻訳のために特別にチューニングされた7年分以上の独自データを活用。このほか、特別に訓練された数千人の言語専門家によるモデルチュータリングを行ったとする。

同社がプロの翻訳者を対象として、次世代言語モデルをブラインドテストした結果、参加した言語専門家は、Google翻訳と比べ1.3倍、ChatGPT-4と比べ1.7倍、Microsoft翻訳と比べ2.3倍、DeepLの翻訳出力が好ましいと回答したという。

DeepLでは新たなLLMの実装で翻訳精度が大幅に向上したことで、手作業での校正にかかる時間を節約できるほか、チームや国・地域・市場を超えた、より効率的なコミュニケーションが可能になるとしている。
（村田奏子）