優秀賞受賞作品 - 人工知能と翻訳

人工知能と翻訳：日英翻訳を通じて言語モデルの現在の応用例、限界、および将来の可能性を探る

要旨：本論文では、大規模言語モデル（LLM）の最近の進歩と能力、特に異なる言語間の翻訳を生成する能力に焦点を当てる。 モデル規模の継続的な拡大により、その知能レベルにおいて画期的な進歩が見られ、高度なスキルを持つ人間の翻訳者に匹敵する品質の翻訳を生成できるようになった。しかし、LLMが現在備えている推論プロセスを支えるために、必要な計算能力やそれを支えるハードウェア、リソースへの需要も比例して増加している。 この技術が環境、エネルギー資源、およびアクセシビリティに与える影響を考慮し、本研究では、低スペックの一般向けハードウェア上で動作しつつ、高品質な言語間翻訳を生成できる、小型で高度に学習されたモデルの可能性を探求する。 自身のデスクトップPCのハードウェア上でローカルに実行する10種類の小型モデルを用いた実験を通じて、フィクション、歴史的記述、会話文といった文脈における日本語から英語へのテキストに対し、モデルにプロンプトを与え、生成された翻訳を作成・評価・分析した。 その結果をChatGPT 3.5と比較したところ、適切なプロンプトと文脈が与えられれば、ChatGPT 3.5の最大44分の1の規模のモデルであっても、COMET評価指標を用いてスコア化した際に同等の品質の翻訳を生成できることが判明した。 しかし、本論文では、これらの小型モデルの欠点や、正確かつ効果的な翻訳が困難な点を指摘しつつ、その実用化の可能性の範囲についても論じています。結論として、現在のユースケースは翻訳が生成される状況の深刻さや文脈に大きく依存しているものの、アクセスしやすく質の高い翻訳を支える言語モデルの将来性は明るいと述べています。

デンバー大学デジタルコモンズに掲載されている私の論文全文を、ぜひご一読ください。