라이온브리지 기계번역 추적 도구

주요 MT 엔진 및 생성형 AI 모델의 최장기 측정 결과를 토대로 최적의 자동번역 옵션을 선택하도록 돕는 도구

글로벌 커뮤니케이션에서 기계번역의 역할

기술 변혁의 시대에도 여전히 중요한 기계번역

기업들은 점점 더 많은 양의 콘텐츠를 다양한 언어로 제작하면서 세계 무대에서 보다 빠르고 비용효율적으로 영향력을 확대할 방안을 모색하고 있습니다.

그렇다면 어떤 도구가 유용할까요? MT(기계번역) 엔진과 생성형 AI 기술은 로컬라이제이션에서 각기 다른 역할을 하지만 두 역할 모두 중요합니다.

생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)은 자동화를 통한 보조 후편집 및 로컬라이제이션 워크플로 최적화에 매우 적합한 반면, MT 엔진은 뛰어난 속도와 비용효율성으로 초기 번역에서는 경쟁 상대가 없습니다. 게다가 초기 번역에서는 MT 엔진의 번역 품질이 일반적으로 LLM보다 더 좋습니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 현재 발전 추이를 면밀히 살피고 있습니다.

기계번역의 4가지 구축 전략 비교

기계번역 솔루션은 다음과 같은 4가지 기본 전략으로 구성됩니다.

일반 MT

이 전략에는 Google 번역 또는 Bing Translator와 같은 서비스가 포함됩니다. 이러한 서비스는 무료로 손쉽게 사용할 수 있지만 보안이 취약하며 특정 분야나 특별 용례에서는 학습이 되어 있지 않아 어떤 상황에서 품질 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다.

온프레미스 MT

이 전략의 경우 기업이 자사 IT 환경에 MT 서버를 구축해야 합니다. 가장 안전한 옵션이지만 비용이 많이 들고 구축 및 관리가 복잡하며 지속적인 유지관리가 필요합니다. 중요한 것은 이 전략이 몇몇 언어쌍이나 콘텐츠 유형에 따라 종종 최선이 아닌 MT 결과를 도출한다는 점입니다.

클라우드 MT

이 전략의 경우 클라우드에서도 호스팅되므로 일반 MT 옵션과 유사하게 작동합니다. 그러나 일반 MT와는 달리 회사 전용 인스턴스를 생성합니다. 이 서비스에 제공되는 모든 데이터는 안전하게 보호되며 제3자와 공유되지 않습니다. 용어 맞춤화와 관련된 추가 기능을 비롯해 몇 가지 이점을 제공하지만 서비스 제공업체에 종속될 수 있고 몇몇 언어쌍에서 MT 품질이 최적에 미치지 못할 수 있습니다.

업계 최고의 MT

이 전략에서는 회사가 단일 플랫폼에서 여러 엔진을 이용할 수 있습니다. 단일 수준의 용어 맞춤화, 관리하기 쉬운 인터페이스 등의 이점을 제공할 뿐 아니라 다양한 언어쌍, 다양한 업계 또는 분야 및 여러 콘텐츠 유형에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있는 기능도 제공합니다. 라이온브리지는 이러한 접근방식을 통해 최고 품질의 번역 결과물을 생성합니다. 바로 이 점이 라이온브리지의 수준을 차별화하는 핵심 요소입니다.

기계번역 용어와 다양한 유형의 자동번역 기술에 대해 자세히 알고 싶다면 당사 블로그의 번역에서 기계번역의 역할 게시글을 확인해 보세요.

어떤 자동번역 엔진이 가장 좋을까요?

간단히 대답하기는 어렵습니다.

다양한 자동번역 시스템 중에서 하나를 고를 때는 일부 MT 엔진이 특정 기능이나 분야를 처리하도록 학습되었다는 점을 유념해서 선택해야 합니다. 고객의 요건과 MT 엔진의 용도가 맞지 않으면 아무리 발전된 엔진이라도 최적의 성능을 발휘할 수 없습니다.

가장 적절한 옵션을 선택하려면 우선 자동번역을 사용하려는 이유부터 파악하세요. 범용 MT 엔진이 필요하다면 Google 번역이나 Bing Translator를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 특정 언어나 분야에 특화된 MT 서비스를 찾는다면 다른 엔진을 사용해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

그렇다면 라이온브리지는 어떤 방식으로 다양한 엔진 중에서 최적의 엔진을 선택할까요? 당사는 하나의 플랫폼에 5가지 엔진, 즉 Amazon, Bing NMT(Microsoft), DeepL, Google NMT, Yandex를 탑재하고 그중 최적의 엔진을 선택하는 최상의 접근방식을 사용합니다. 이 플랫폼은 당사의 Smart MT™, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 및 고객의 로컬라이제이션 워크플로를 통해 접근할 수 있습니다.

여기에서 고객은 언어나 용례에 따라 MT 시스템을 유연하게 선택하여 맞춤화하고, 엔진 수준이 아닌 플랫폼 수준에서 직접 추가한 언어별 규칙, 용어집, 번역 금지(DNT) 용어를 적용할 수 있습니다.

당사의 MT 솔루션은 세계 유수의 브랜드에 115개 언어쌍을 지원하고 있습니다.

기계번역 성능 분석

라이온브리지 기계번역 추적 도구로 분석한 기계번역 성능

라이온브리지는 20년 넘게 기계번역을 활용한 경험을 바탕으로 MT 기술에 대한 방대한 양의 언어 및 품질 데이터를 축적해 왔습니다.

라이온브리지의 기계번역 추적 도구는 상위 5개 MT 엔진과 여러 생성형 AI 모델의 성능을 분석하고, 콘텐츠가 다루는 분야와 사용된 언어쌍에 따른 엔진별 성능을 파악할 수 있도록 분석 결과를 주기적으로 게시합니다.

아래에서 분석 결과를 확인해 보세요. 계속해서 변화하는 결과를 검토하면 어떤 엔진이 가장 적합한 옵션인지 파악할 수 있습니다.

전체 MT 성능 평가

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차트 1: 독일어, 러시아어, 스페인어, 중국어에 대한 주요 MT 엔진 및 생성형 AI 모델의 평균 품질 비교 MT 엔진과 생성형 AI 모델의 성능은 원문 콘텐츠의 품질, 소스 언어 및 대상 언어의 조합, 분야, MT 엔진의 학습 여부 등 여러 요인의 영향을 받습니다. 전체 품질 비교 결과 신경망 MT 엔진이 대체로 생성형 AI 모델보다 성능이 뛰어나지만, 생성형 AI 모델도 꽤 괜찮은 성능을 보입니다.

언어쌍에 따른 번역 품질

드롭다운 메뉴에서 독일어, 스페인어, 러시아어, 중국어 중 하나를 선택하세요.

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차트 2: 특정 언어쌍에 대한 주요 MT 엔진 및 생성형 AI 모델의 평균 품질 비교

분야별 성능

드롭다운 메뉴에서 분야를 선택하세요.

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차트 3: 특정 분야에 대한 주요 MT 엔진 및 생성형 AI 모델의 평균 품질 비교

라이온브리지 기계번역 추적 도구 방법론

라이온브리지는 역편집 거리를 채점 방법으로 사용합니다. 편집 거리란 사람이 번역한 품질 수준에 이를 수 있도록 기계번역을 후편집하면서 편집자가 변경한 문자(아시아 언어) 또는 단어(서구 언어)의 수를 측정한 수치입니다. 이 수치가 높을수록 번역 품질이 더 좋다는 의미입니다.

방법론 관련 추가 세부정보:

라이온브리지는 정기적으로 MT 엔진 및 생성형 AI 모델의 성능을 평가하여 그 결과를 주기적으로 공개합니다.
제공된 데이터는 설명을 위한 것으로, 각 사례는 개별적으로 처리 및 평가해야 합니다.
이 보고서는 라이온브리지 기계번역팀에서 미리 선택한 소스 데이터를 기반으로 생성됩니다. 도구 간의 비교는 매번 각각의 MT 엔진/생성형 AI 모델과 언어쌍에 동일한 소스 데이터를 입력하여 진행됩니다.
보고서를 생성할 때 고객 데이터는 사용하지 않습니다.

라이온브리지 전문가 해설

라이온브리지는 숙련된 전문가로 팀을 구성하여 기계번역의 발전 상황을 면밀히 관찰하고 있습니다.

당사의 전문가들은 패러다임 혁신의 때가 무르익었음을 간파하고 새로운 패러다임(생성형 AI)의 등장을 예측했습니다. 이 예측은 옳았습니다. 이들은 독자에게 다양하고도 흥미로운 주제에 대한 통찰력 있는 관점과 시사점이 풍부한 분석을 전하는 전문가 해설을 정기적으로 제공해 왔습니다.

전문가 해설을 통해 자동화 기술의 역사적 맥락을 이해하고 기초 지식도 쌓아 보세요.

해설 보기

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