1. 라이온브리지 소개
Lex Parisi, 라이온브리지 게임즈 게임 마케팅 솔루션 이사

라이온브리지의 자긍심: Lex Parisi

라이온브리지 게임즈 게임 마케팅 솔루션 이사

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중앙에 전구와 기어 아이콘이 표시되어 있고 홀로그램 회로로 둘러싸인 마이크로칩

사례연구: LLM 학습을 통한 스타일 가이드 규칙 적용

방대한 스타일 가이드 규칙을 따르도록 LLM을 학습시켜 거대 기술기업이 47개 언어로 작업한 AI 자동 번역의 품질을 개선할 수 있도록 도운 라이온브리지

"스타일 가이드와 언어 지침을 목표에 맞게 LLM에 적용하면 번역 품질을 80%에서 99%로 끌어올리는 데 결정적인 역할을 합니다. 우리는 고객사와 협력하여 고객사의 자체 LLM 시스템에서 컨텍스트와 콘텐츠 유형에 따라 변화하는 동적 프롬프트를 구현하여 초개인화를 실현했습니다. Lionbridge Aurora AI™ 플랫폼에서도 바로 이용할 수 있는 이 기능으로 어떤 회사든 스무 가지의 스페인어 버전을 제공하거나 더 많은 인구통계적 특성에 맞춰 어조를 바꾸는 등 다양한 기술을 활용해 대상 고객과 더욱 친밀하게 소통할 수 있습니다."

- Vincent Henderson, 라이온브리지 전략 부문 부사장

전 세계와 소통하려면 정확하고 일관된 번역이 반드시 필요합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 보다 저렴한 비용으로 번역 프로세스의 속도를 높일 수 있으므로 이러한 작업에서 중추 역할을 합니다. 하지만 모델의 성능은 모델이 브랜드 보이스와 스타일을 얼마나 잘 적용하도록 학습되었는지에 따라 크게 달라집니다. 프롬프트 엔지니어링이 수반되는 LLM 학습은 자동 번역을 최적화하려는 기업에게는 까다롭지만 반드시 수행해야 할 작업입니다.

선도적인 거대 기술기업이 웹사이트 로컬라이제이션 및 마케팅 이메일 템플릿 번역에 사용할 LLM 결과물의 품질을 개선하기 위해 라이온브리지의 AI 데이터 서비스를 이용했습니다. 고객의 목표를 달성하기 위해서는 6개월이라는 촉박한 기간 내에 47개 언어로 500개 이상의 규칙을 포함하는 100페이지 분량의 상세한 스타일 가이드를 따르도록 고객의 자체 LLM을 학습시켜야 했습니다.

라이온브리지는 고객의 방대한 스타일 가이드에서 언어 규칙을 추출하여 LLM 프롬프트로 변환하고, 이를 AI 번역에 적용하여 생성형 AI 결과물의 품질을 개선했습니다.

라이온브리지는 프로젝트 초기 단계에 고객의 기존 스타일 가이드를 철저하게 검토하고 분석했으며, LLM 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 분야별 전문가(SME), 언어전문가, 엔지니어, 프로젝트 관리자와 협력했습니다.

이 사례연구에서는 다음 내용을 다룹니다.

  • 라이온브리지의 3단계 솔루션
  • 성공적인 LLM 학습에 없어서는 안 될 대규모 커뮤니티의 역할
  • 자체 LLM 없이 초개인화된 콘텐츠를 제작하는 방법 (대부분의 회사에는 자체 보유 LLM이 없음)

이 사례연구는 신중하게 엄선하여 간소화한 스타일 가이드 규칙을 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM에 적용하는 것이 번역 품질을 향상시키는 데 얼마나 중요한지 보여줍니다. 이러한 기술 발전에 따라 기존의 스타일 가이드는 점차 사라질 전망입니다.

라이온브리지의 AI 데이터 서비스는 스타일 가이드 규칙을 적용하도록 LLM을 학습시킬 수 있으므로, 자체 LLM의 운영 여부와 관계없이 방대하고 명확하게 정의된 스타일 가이드를 보유한 기업이 이용하기에 적합합니다. 이 고객의 사례에서도 볼 수 있듯이 라이온브리지는 기업의 LLM을 학습시키거나, Lionbridge Aurora AI 플랫폼 및 당사의 고급 LLM 보조 후편집(APE) 솔루션을 통해 고객의 복잡한 스타일 가이드를 익히고 적용하도록 LLM을 학습시킬 수 있습니다.

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작성자
Janette Mandell 

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