ニューラル機械翻訳（NMT）とニューラル言語モデル（NLM）の違い

機械翻訳の歴史

機械翻訳の歴史

難しい技術的なことは抜きにして、「ニューラル言語モデル」になって、飛躍的に機械翻訳の精度が上がったのはなぜ？　自然言語が理解できるようになったAIは、以前の機械翻訳と、どのような違いがあるのか、事例を教えて。

ChatGPT

自然言語タスクを実行できるニューラル言語モデル（NLM）と、特定の翻訳タスクに特化したニューラル機械翻訳（NMT）には、いくつかの重要な違いがあります。以下に、それぞれの具体的なタスクやその違いを示す例を紹介します。

ニューラル機械翻訳（NMT）のタスクと例
……Google翻訳、DeepL翻訳

タスク：言語Aから言語Bへの翻訳

例：

• 入力：I am going to the market.

• 出力：私は市場に行きます。

NMTはこのように、特定の言語ペア間のテキスト翻訳を行うことに特化しています。

ニューラル言語モデル（NLM）のタスクと例
……ChatGPTやClaude3.5 Sonnet

NLMは、翻訳以外にも様々な自然言語処理タスクに対応できます。以下に、いくつかのタスクとその具体例を示します。

1. テキスト生成

タスク：与えられたテーマに基づいて自然なテキストを生成する。

例：

• 入力：Write a short story about a brave knight.

• 出力：Once upon a time, in a land far away, there was a brave knight named Sir Lancelot. He fought dragons and rescued princesses...

2. 質問応答

タスク：テキストの文脈に基づいて質問に答える。

例：

• 入力：Who wrote "Pride and Prejudice"?

• 出力：Jane Austen.

3. 文書要約

タスク：長いテキストを要約する。

例：

• 入力：A long article about climate change.

• 出力：Climate change is a critical issue caused by human activities, leading to global warming and extreme weather events.

4. 対話システム

タスク：自然な対話を行う。

例：

• 入力：Hi, how are you?

• 出力：I'm good, thank you! How can I assist you today?

5. 文法チェックと修正

タスク：文法的な誤りを指摘し修正する。

例：

• 入力：She go to the store yesterday.

• 出力：She went to the store yesterday.

6. 感情分析

タスク：テキストの感情を分析する。

例：

• 入力：I am so happy with the service I received!

• 出力：Positive

7. テキスト分類

タスク：テキストを特定のカテゴリに分類する。

例：

• 入力：This is a review of a new smartphone.

• 出力：Category: Electronics

違いのまとめ

ニューラル機械翻訳（NMT）：

• 特化したタスク：主に言語間の翻訳に特化。

• アーキテクチャ：エンコーダ-デコーダモデルを中心に、特定の言語ペアの翻訳を最適化。

ニューラル言語モデル（NLM）：

• 汎用的なタスク：翻訳に加えて、テキスト生成、質問応答、文書要約、対話システム、文法チェック、感情分析、テキスト分類など多岐にわたるタスクを実行。

• アーキテクチャ：トランスフォーマーモデルを使用し、広範な自然言語処理タスクに対応するために事前学習と微調整が可能。

具体的な違いの例

翻訳タスク

• NMT：英語から日本語への翻訳。

  • 入力：The weather is nice today.

  • 出力：今日は天気が良いです。

• NLM（ChatGPT）：翻訳だけでなく、関連する質問にも答えられる。

  • 入力：Can you translate "The weather is nice today" into Japanese? Also, what is the temperature in Tokyo?

  • 出力：The weather is nice today translates to "今日は天気が良いです" in Japanese. The current temperature in Tokyo is 25°C.

テキスト生成タスク

• NLM（ChatGPT）：

  • 入力：Write a poem about the sea.

  • 出力：The sea is vast, a deep blue hue, waves that dance under skies so true...

このように、ニューラル言語モデルは、翻訳だけでなく、自然言語処理の幅広いタスクに対応できるため、より多用途で強力なツールとなっています。

　ChatGPTでは、YouTube文字起こしのような句読点がない文章に、一括で句読点をつけたり、誤字脱字を校正したり、文章の目的に応じて言い回しをわかりやすく修正してくれたり、文脈を理解しているので背景情報を伝えたり、用途を伝えると、目的に相応しい文章を生成してくれます。
　例えば「これは〇〇のジャンルの音楽の歌詞です」とか、「美しい詩ですから抒情的に表現して」などというような場面に応じていろいろな表現をしてくれます。
　Google翻訳やDeepL翻訳では、文脈を理解したり、語尾を整えたりしませんから、もとの文章を意味が変わらないように変更したりして、翻訳結果を調整します。

あみきんの使用感