AI
AI 번역의 시대1: 세태(世態)
두줄요약
LLM 번역이 다음 토큰 예측과 다국어 학습을 통해 작동하는 방식을 설명했습니다. NMT와 비교해 문맥·지시 반영의 강점과 속도·일관성 한계를 짚었습니다.
구조와 흐름
- LLM 프롬프트 기반 번역의 본질: 다음 토큰 확률 예측과 순차 생성
- 다국어 텍스트 학습을 통한 언어 간 대응 관계의 암묵적 습득
- 원문과 번역문을 하나의 문맥으로 처리하는 Decoder-Only와 인과적 셀프 어텐션
장단점
- 문서·대화 전체 문맥 처리와 프롬프트 기반 번역 지침의 즉시 반영
- 정렬된 언어쌍 데이터 없이 대규모 데이터 학습이 가능한 스케일링 구조
- 문서 장기화에 따른 일관성 흔들림과 NMT 대비 큰 지연시간
선택 이유
- 지연시간이 중요한 환경에서 약 100ms 수준의 기존 NMT 활용
- 용어집·번역 지침 참조와 긴 문맥 처리가 필요한 작업에서 LLM 활용
주의할 점
- 번역 결과의 본질인 학습 패턴 기반 확률적 추측
- AI 번역 결과의 오류 가능성과 인간 검수 필요성
