チャットGPT登場から翻訳業界に広がる変化
2022年11月、OpenAIがリリースしたチャットGPTが話題を呼び、瞬く間にビジネス、教育、医療、観光など、さまざまな分野で広く使われるようになりました。特に驚きだったのは、単なる会話ツールにとどまらず、翻訳機能までこなせること。従来のGoogle翻訳やDeepLなどの翻訳ツールと比較されるほどの品質があり、「機械翻訳とどっちが優れているの？」といった議論が熱を帯びています。
NMTの進化とその実力
まずは、現代の翻訳を支えるニューラル機械翻訳（NMT）の進化について見てみましょう。長年、機械翻訳は「ルールベース」と「コーパスベース」の段階を経て、今のNMTに到達しています。NMTはエンコーダとデコーダを使って、ある言語をもう一つの言語に変換する仕組みを持っています。これにより、言語間のニュアンスをより自然に表現できるようになり、翻訳の質が向上しました。
LLMがもたらす新しい可能性
一方、大規模言語モデル（LLM）は、NMTとは異なる役割を担っています。LLMは、膨大なデータを使って言語を学習し、文脈を理解した上で自然な文章を生成する能力を持ちます。生成タスクの一部として翻訳も可能ですが、LLMの本来の目的は、翻訳に特化するというよりも、幅広いタスクに対応することです。チャットGPTをはじめとするLLMが翻訳もこなせることで、一般ユーザーにとっては「何でもできる万能ツール」のように感じられているのです。
GPTシリーズの進化：広がる生成能力
GPTシリーズも驚異的な進化を遂げてきました。初期のGPT-1から始まり、2020年のGPT-3では文章生成や質問応答、翻訳、さらにはコード生成まで可能に。そして最新のGPT-4では、さらなる多機能化が進み、テキストだけでなく音声や画像などもリアルタイムで処理できるようになりました。これにより、LLMはさまざまな分野での活用が進み、生成能力と多様なタスク処理が現実のものとなっています。
NMTとLLM、それぞれの強みを使い分ける
NMTとLLMは、同じ翻訳が可能といっても、その目的や役割には大きな違いがあります。NMTは翻訳に特化し、言語変換を重視している一方、LLMは生成能力に重点を置き、幅広い文脈を理解して次の単語を予測していくのが特徴です。どちらが優れているかを一概に決めることは難しいものの、目的や使用シーンに応じて使い分けることが、今後の翻訳作業をより効率的に進めるカギとなるでしょう。
