인공 지능의 세계에서 언어 모델은 꽤 큰 주목을 받고 있습니다. OpenAI GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 기계 학습 및 자연어 처리 커뮤니티에서 상당한 주목을 받고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 영어에만 국한되지 않고 다른 언어도 이해하고 출력할 수 있습니다. 하지만 여기에는 몇 가지 중요한 limitations가 있습니다.
Translaite는 비영어권 사용자를 염두에 두고 만들어졌습니다. 먼저 영어가 아닌 프롬프트를 영어로 번역하고 OpenAI라는 프롬프트를 표시한 다음 출력을 다시 입력 언어로 번역합니다. 이 프로세스를 통해 사용자는 자신의 언어로 고급 AI 모델을 사용할 수 있으므로 접근성과 사용자 친화성이 더욱 높아집니다.
ChatGPT-3 및 그 후속 버전은 방대한 양의 데이터로 학습되었습니다. 그러나 중요한 문제는 교육 자료의 언어 분포입니다. 영어가 전체 문자의 92.1%를 차지하며 압도적으로 데이터 세트를 지배하고 있습니다(Training data 참조). 두 번째로 많이 사용되는 언어인 프랑스어는 1.78%에 불과하며, 독일어가 1.68%로 그 뒤를 잇고 있습니다. 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어도 등장하지만 각각 전체 문자의 1% 미만을 차지합니다. 널리 사용되는 언어인 일본어조차도 전체 문자의 0.16%에 불과합니다. 이처럼 훈련 데이터에서 영어가 불균형하게 표현되면 'ChatGPT-3'의 성능이 영어에 편향되어 비영어권 작업에서 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
입력 텍스트를 조각이나 토큰으로 분할하는 과정인 토큰화는 LLM의 작동 방식에서 중요한 단계입니다. GPT 모델은 유연한 토큰화 도구인 틱토큰을 사용하기 때문에 영어가 아닌 텍스트를 처리할 수 있습니다. 그러나 영어가 아닌 텍스트를 표현하는 데 더 많은 토큰이 필요하기 때문에 토큰화 프로세스는 영어에 편향되어 있습니다.
토큰화는 종종 각 단어 또는 단어의 일부를 별도의 토큰으로 취급합니다. 이는 공백을 사용하여 단어를 구분하는 영어 및 기타 언어에 적합합니다. 하지만 일본어나 중국어처럼 공백을 사용하지 않는 언어에서는 문제가 발생합니다. 이러한 언어에서는 하나의 문자가 전체 단어나 개념을 나타낼 수 있으며, 이러한 문자는 디지털 형식으로 표현하는 데 영어 단어보다 더 많은 바이트가 필요하기 때문에 사용 속도가 느려지고 비용이 더 많이 듭니다.
훈련 불균형과 토큰화 편향에도 불구하고 'GPT' 모델은 일본어에서 우수한 성능을 발휘합니다. 일본어 지시를 이해하고, 유창하고 자연스럽게 일본어로 대답하며, 부적절한 요청을 거부할 수 있습니다. 그러나 최적의 토큰화가 이루어지지 않았고 학습 자료가 적어 일본어에 대한 지식이 부족하기 때문에 속도가 느립니다. Translaite는 영어가 아닌 프롬프트를 영어로 번역하고 응답을 다시 입력 언어로 번역하여 성능을 향상시킴으로써 이러한 문제를 완화합니다.
Translaite는 특히 비영어권 사용자에게 상당한 이점을 제공합니다. 효율적인 토큰화를 보장하고 언어 편향을 극복하며 성능을 향상시킵니다. 또한 고급 AI 모델에 대한 접근성을 높이고 사용자 친화적인 환경을 조성하여 보다 포용적인 AI 환경을 조성합니다.