【DeepSeekR1】ローカルLLM推論モデルは部分的な外国語理解や学習にすごく相性が良かった話【CyberAgent版】
はじめに
AIを利用した文章の翻訳は、よく利用されている方法の一つだと思いますが、リーズニング・モデル（推論モデル）をちょっとした文章の翻訳に利用すると、さらに理解が高まります。
リーズニング・モデルは、各AIサービスで一気に無料開放されましたが、現状は有料・無料に関わらず回数制限があったりするので、気軽に利用できません。しかも、GeminiやChatGPTではリーズニング部は英語、DeepSeekR1本家は中国語になるので、翻訳解説用途には全く不向きです。
「無限に利用できる」＆「日本語でリーズニング」してくれるローカルLLMならではでの利用方法のひとつかもしれません。
本来は「ちょっとした」質問に利用すべきでないというリーズニング・モデルですが、ちょっとした語学学習には最適のようです。
※ リーズニング・モデル（推論モデル）とは、OpenAI o1/o3やGemini Flash Thinking、DeepSeek-r1のように、解答する前に＜思考＞を行うモデルです。
ブラウザ内で選択して翻訳
最近のブラウザは翻訳機能があるので、原文を読まなくても、レイアウトそのまま日本語に直訳変換してくれます。
しかし、技術文章などで、英語文章のまま理解したい時もあると思います。
リーズニング・モデルに、部分的な文章を選択して渡すと、かなり詳しく翻訳と背景や文脈まで解説してくれます。
※ 下記事のブラウザ拡張機能を利用します
文を選択し、リーズニング・モデル（CyberAgent版 DeepSeek-r1 14B）に翻訳させます。
翻訳の結果は普通ですが、
リーズニング部に詳細な翻訳の解説を記述してくれます。
Following their victory in the French and Indian War, Britain began to assert greater control over local colonial affairs, resulting in colonial political resistance; one of the primary colonial grievances was a denial of their rights as Englishmen, particularly the right to representation in the British government that taxed them.
まず、原文の内容を正確に理解する必要があります。フランスとイングランド戦争後のイギリスによる植民地への支配強化が、植民地側からの抵抗を引き起こしたという流れです。特に「英語人としての権利」や「課税に対する議会代表の不在」という点が重要なキーワードですね。
次に、日本語訳では自然な表現を心がけます。例えば、「assert greater control over local colonial affairs」は「植民地への支配を強化する」と直訳すると硬いので、「より強く制御を試みた」といった表現が適切かもしれません。「resulting in」は結果として、因果関係を明確にするために「これにより」や「そのため」と訳すと良いでしょう。
また、原文のトーンが事実記述なので、日本語でも客観的な表現を保ちます。例えば、「denial of their rights as Englishmen」は「英語人としての権利を否定された」と訳せますが、「権利を認められなかった」とするとより自然かもしれません。「representation in the British government that taxed them」は「彼らに課税するイギリス政府への議会代表が存在しなかった」という意味なので、正確に伝えるために「課税権を持つイギリス政府への議会代表の不在」と訳すと良いでしょう。
全体として、原文の構造を崩さずに日本語らしい流れになるように調整します。例えば、「Following their victory...」は「彼らが勝利した後、イギリスは...」と直訳すると少し長くなるので、「戦勝後にイギリスは...」とするのも良いかもしれません。
最後に、訳文を読み返して自然さと正確性を確認します。特に歴史的な事実を伝える部分なので、誤解のないように注意が必要です。例えば「denial of their rights」が「権利の否定」と訳されると強い表現になるかもしれませんが、「権利を認められなかった」とすることで中立なニュアンスを保ちつつも、植民地側の不満を伝えることができます。
まとめ
数行の文章に対して、最低でも数秒以上の翻訳時間をかけてしまうので、流し読み用途ではリーズニング・モデルは適切ではないかもしれませんが、じっくり理解したい時には理解度を高めてくれると思います。
プロンプトを工夫すれば、通常モデルでも似たような解答は可能ですが、少なくともローカルモデルでは、リーズンニングモデルに解説させた方が精度が良いと思います。
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