論文の概要: GPT-4 vs. Human Translators: A Comprehensive Evaluation of Translation Quality Across Languages, Domains, and Expertise Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03658v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 05:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:02:03.753508
• Title: GPT-4 vs. Human Translators: A Comprehensive Evaluation of Translation Quality Across Languages, Domains, and Expertise Levels
• Title（参考訳）: GPT-4 vs. 人間翻訳者:言語、ドメイン、エキスパートレベルにわたる翻訳品質の総合評価
• Authors: Jianhao Yan, Pingchuan Yan, Yulong Chen, Judy Li, Xianchao Zhu, Yue Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,人間の翻訳者に対するLarge Language Models(LLMs)の翻訳品質を包括的に評価する。 また, GPT-4は, 中高の翻訳者よりも遅れが小さいため, 中高の翻訳者に対して同等に機能することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.835573312027265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study comprehensively evaluates the translation quality of Large Language Models (LLMs), specifically GPT-4, against human translators of varying expertise levels across multiple language pairs and domains. Through carefully designed annotation rounds, we find that GPT-4 performs comparably to junior translators in terms of total errors made but lags behind medium and senior translators. We also observe the imbalanced performance across different languages and domains, with GPT-4's translation capability gradually weakening from resource-rich to resource-poor directions. In addition, we qualitatively study the translation given by GPT-4 and human translators, and find that GPT-4 translator suffers from literal translations, but human translators sometimes overthink the background information. To our knowledge, this study is the first to evaluate LLMs against human translators and analyze the systematic differences between their outputs, providing valuable insights into the current state of LLM-based translation and its potential limitations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の翻訳品質,特にGPT-4を,複数の言語ペアとドメインにまたがる様々な専門知識の翻訳者に対して包括的に評価する。 慎重に設計されたアノテーションラウンドにより、GPT-4は中間翻訳者や上級翻訳者よりも遅れが小さいため、中間翻訳者に対して同等に機能することがわかった。 また,GPT-4の翻訳能力は資源豊かから資源粗末な方向へと徐々に低下し,言語やドメイン間の不均衡な性能も観察する。 さらに, GPT-4とヒト翻訳者による翻訳を質的に研究し, GPT-4翻訳者がリテラル翻訳に苦しむことを発見した。 本研究は,人間の翻訳者に対してLLMを評価し,その出力の系統的差異を解析し,LLMに基づく翻訳の現状とその潜在的な限界について貴重な知見を提供する。

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