라이온브리지 기계 번역 추적 도구

생성형 인공지능(AI)이 중요한 이정표를 달성했습니다. 당사의 비교 평가 결과, 생성형 AI가 한 분야에서 신경망 기계번역(MT) 엔진을 능가하는 성능을 보였습니다. 구체적으로, 그림 1에서 볼 수 있듯이 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4는 영어-중국어 쌍에 대해 Yandex보다 약간 더 우수한 번역 품질을 보였습니다.

이러한 발전은 신경망 MT가 등장한 이후로 다른 유형의 MT 방식이 신경망 MT 엔진을 능가한 것은 처음이라는 점에서 주목할 만합니다. 심지어 신경망 MT 엔진 성능을 능가한 것은 '비 MT' 방식으로, 특별히 기계번역 용도로 고안된 것이 아닌 다목적 자동 언어 생성 모델이라는 점도 중요합니다.

왜 이 사건에 관심을 가져야 할까요? MT 제공업체는 기술 발전의 최전선에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 기술이 현재의 MT 엔진에 어떤 영향을 미칠지 고민해야 합니다. 또한 MT 구매자의 경우에는 올바른 MT 투자를 위해 이러한 개발 동향을 명확히 파악해야 합니다. 여기에는 신경망 MT만 사용하는 서비스가 아닌 일부 LLM 기반 기술을 도입한 서비스가 포함될 가능성이 높습니다.

생성형 AI는 아직 초기 단계에 있다는 점에 주목해야 합니다. 그렇다 보니 일부 핵심 영역에서 한계를 보이기도 합니다. 예를 들어, 번역을 여러 번 실행하는 동안 결과에 가변성이 생길 수 있고, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 불안정하며, 신경망 MT 엔진보다 더 많은 오류가 발생하는 등의 문제가 있습니다. 생성형 AI 기술이 보다 성숙하기 위해서는 이러한 문제가 반드시 해결되어야 하며, 이미 급속도로 개선이 이루어지고 있습니다.

LLM이 보여주는 놀라운 개선 속도는 LLM이 기계번역의 차세대 패러다임이 될 것이라는 주장을 뒷받침합니다. 향후 패러다임의 진화에 따라 신경망 MT 제공업체가 LLM의 일부 특성을 신경망 MT 아키텍처에 통합하는 식으로 두 방식이 혼재된 시기가 이어질 것으로 예상됩니다.

라이온브리지 블로그에서 더 많은 언어쌍에 대해 신경망 MT와 LLM의 번역 품질을 비교한 결과를 살펴보고 신경망 기계번역 패러다임의 종말이 시작되었는지에 관한 또 다른 의견에 대해 알아보세요.