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ケース スタディ: トレーニングによる大規模言語モデル (LLM) へのスタイル ガイド ルールの適用

ライオンブリッジがトレーニングによって LLM に広範なスタイル ガイド ルールを適用し、巨大テクノロジー企業の 47 言語にわたる AI 自動翻訳の品質向上を達成した事例

「翻訳品質を 80% から 99% に引き上げるうえで、スタイル ガイドと言語面の指示を適切に適用するよう LLM をトレーニングすることは非常に重要です。高度なパーソナライゼーションを実現するため、当社はお客様と協力し、お客様所有の LLM システムにコンテキストとコンテンツの種類に基づくダイナミックなプロンプトを実装しました。これは Lionbridge Aurora AI™ プラットフォームにも実装されており、20 種類ものスペイン語バージョンを提供したり、より幅広い人口統計学的な属性に合わせてトーンを調整したりなど、さまざまなアプローチを通じて、あらゆる企業のお客様が対象オーディエンスとのより効果的なコミュニケーションを実現できるようになります」

—ヴィンセント ヘンダーソン、戦略担当バイス プレジデント、ライオンブリッジ

正確で一貫性のある翻訳は、グローバルなコミュニケーションに不可欠な要素です。そのために重要となるのが、大規模言語モデル (LLM) です。LLM を利用することで、翻訳プロセスのスピードと費用対効果は大きく向上します。ただし、モデルのパフォーマンスは、モデルがどれだけ適切にトレーニングされ、ブランド ボイスとスタイルが適用されているかに大きく依存します。プロンプト エンジニアリングを含む LLM のトレーニングは複雑ですが、自動翻訳の最適化を目指す企業にとって非常に重要なタスクです。

ある大手巨大テクノロジー企業のお客様は、Web サイトのローカリゼーションとマーケティング メール テンプレートの翻訳における LLM の出力品質を向上させるために、ライオンブリッジの AI データ サービスを利用することを決定しました。お客様は目標を達成するために、自社所有の LLM をトレーニングし、6 か月という厳しい期限内に 47 の言語にわたる 100 ページもの詳細なスタイル ガイド (500 件を超えるルールを網羅) に従った翻訳を出力できるようにする必要に迫られていました。

ライオンブリッジは、お客様の広範なスタイル ガイドから言語ルールを抽出して LLM プロンプトに変換し、AI 翻訳に適用できるようにすることで、生成 AI の出力品質の向上を達成しました。

取り組み開始当初、当社はお客様の既存のスタイル ガイドを徹底的にレビューして分析し、当該分野の専門家 (SME)、翻訳者、エンジニア、プロジェクト マネージャーと協力して、効果的な LLM トレーニングを実施しました。

本ケース スタディでは以下の点についてご紹介しています。

  • ライオンブリッジによる 3 段階のソリューションの内容。
  • LLM のトレーニングを成功させるうえで、大規模なコミュニティが果たす重要な役割。
  • 自社所有の LLM なしで高度なパーソナライゼーションを実現する方法 (ほとんどの企業は LLM を自社で所有していません)。

本ケース スタディは、慎重に選定され合理化された一連のスタイル ガイド ルールをプロンプト エンジニアリングを通じて LLM に統合することが、翻訳品質を向上させるうえでいかに重要かを示す事例です。この技術的進歩は、従来のスタイル ガイドが段階的に廃止される可能性を示唆しています。

トレーニングによって LLM にスタイル ガイドのルールを適用できるライオンブリッジの AI データ サービスは、自社所有の LLM の有無にかかわらず、広範かつ明確に定義されたスタイル ガイドをお持ちのお客様に最適なサービスです。独自の LLM をお持ちの場合は、このお客様同様、ライオンブリッジがお客様の LLM をトレーニングいたします。独自の LLM をお持ちでない場合は、Lionbridge Aurora AI プラットフォームと当社の高度な支援型ポストエディット (APE) サービスを併用して、お客様のスタイル ガイドを、その複雑さにかかわらず、当社の LLM に組み込んでトレーニングすることが可能です。

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執筆者
ジャネット マンデル 

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