업무의 디지털 전환: 트라도스 스튜디오 2024의 새로운 생성형 번역 기능
2024년 5월 2일
6분 분량
이 블로그는 6월 12일에 마지막으로 업데이트되었습니다.
RWS는 2022년 말 생성형 AI의 등장 이후 번역 워크플로우 전반에 LLM을 활용할 수 있는 수많은 방법을 소개했습니다. 제가 잠재적 사용 사례들을 살펴보니, LLM은 트라도스 스튜디오에서 아주 오랫동안 해결하려 했던 특정 상황을 마침내 처리하는데 도움을 준다는 사실을 깨달았습니다. 지금부터 이 내용에 대해 설명해 드리겠습니다.
CAT 툴로 작업하면 번역 제안을 제공하는 기계 번역 공급원을 사용할 수 있습니다. 또한 CAT 툴을 사용하면 텀베이스에서 인식한 알려진 용어를 세그먼트에서 강조 표시할 수도 있습니다. 하지만 그 후 사용자가 번역 결과물에 용어를 수동으로 적용해야 하므로, 각 번역에 드는 시간이 늘어납니다.
이 프로세스를 자동화하는 방법이 있다면 어떨까요? CAT 툴에서 기계 번역 결과가 입력될 때 용어를 자동으로 적용한 다음 최종 확인 시 개선된 제안을 표시할 수 있다면요? 그러면 용어집 적용의 일관성 오류라는 MT 사용의 널리 알려진 난관이자 고충을 해결할 수 있습니다. 즉, 텀베이스 사용이 빛을 발하고 차별화될 수 있다는 것이죠. 과연 실현 가능한 일일까요? 마침 LLM의 등장 덕분에 이는 현실이 될 수 있습니다.
트라도스에서 생성형 AI를 활용하는 방법
트라도스 스튜디오에서 이 기능을 활성화하는 방법을 알아보기 전에 잠시 트라도스에서 생성형 AI를 통합하는 방법을 전반적으로 간단히 새로 알려드리겠습니다. 우리 모두가 특히 AI 분야에서 RWS의 지속적인 혁신을 이용할 수 있어야 한다고 믿습니다. 그렇기에 RWS는 누구나 사용할 수 있도록 데스크톱 및 클라우드 제품 전체에 생성형 AI 기능을 적극적으로 도입하고 있습니다.
클라우드의 생성형 번역 엔진
아시다시피 생성형 AI는 작년 RWS 클라우드 플랫폼에 처음 도입되어 번역 엔진을 개선하고 강화했습니다. 생성형 번역 엔진(GTE)으로 알려진 생성형 AI는 기존 언어 데이터와 LLM의 기능을 결합하여 처음부터 더 품질 높은 번역 결과를 제공합니다. 이 기능은 사용자가 워크플로를 지정할 수 있는 트라도스 엔터프라이즈 및 트라도스 액셀러레이트에서 지원됩니다. 이 블로그에서 새롭게 탄생한 기술을 자세히 알아볼 수 있습니다. 기계 번역 결과에 올바른 용어를 적용하는 것은 수많은 활용 사례 중 하나일 뿐입니다!
트라도스 스튜디오의 생성형 번역
이제 트라도스 스튜디오 이야기를 다시 해 보겠습니다. RWS는 트라도스 스튜디오에도 생성형 AI를 결합하여 번역가가 유사한 방식으로 기술을 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 트라도스 스튜디오는 항상 번역 메모리, 용어집, 통합된 기계 번역이라는 세 가지 핵심 기술을 갖추고 있습니다. AI가 등장하는 요즘과 같은 시대에서 번역과 번역 결과물의 품질을 개선하는 새로운 방법을 지원하는 4세대 기술을 활용할 수 있습니다.
이전에는 사용자가 LLM을 활용하여 작업을 개선하고 광범위한 언어 문제를 해결하도록 지원하는 OpenAI Translator 및 AI Professional 등 사용자가 들어보았을 트라도스 스튜디오용 AI 기반 앱을 일부 출시했습니다. 그러나 이러한 AI 앱은 이전에 클라우드 플랫폼에서만 사용 가능했던 진정한 생성형 번역 기능이 빠져 있었습니다.
이제 기존 번역 리소스를 보완하기 위해 AI를 사용하는 대신, 트라도스 스튜디오 2024 릴리스의 일부로 새로운 기본 제공 AI 기능인 '트라도스 코파일럿 – AI 어시스턴트'(줄여서 AI 어시스턴트)를 출시하게 되어 매우 자랑스럽습니다. 트라도스의 이러한 혁신의 중심에는 AI가 자리하고 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
트라도스 코파일럿 – AI 어시스턴트는 어떻게 작동하나요?
AI 어시스턴트 데모를 처음 보고 초기 베타 버전을 체험하자마자 AI 어시스턴트가 모든 트라도스 스튜디오 사용자에게 전해줄 수 있는 가능성을 바로 알아차렸습니다. 이러한 혁신은 LLM에 대한 액세스를 효과적으로 대중화하고 공급망 전체에서 모든 사람이 자신의 역할에 관계없이 이를 활용할 수 있도록 합니다.
AI 어시스턴트를 사용할 수 있는 몇 가지 방법에 대해 알아보겠습니다.
- 원활하게 통합된 번역 공급원으로 사용: 다른 기계 번역 공급원과 마찬가지로, AI 어시스턴트를 사용하여 초기 번역을 수행할 수 있습니다. 또한 AI 어시스턴트는 이 프로세스 동안 서식 및 태그 지정을 보존하여 다른 대부분의 MT 공급원과 동일한 기능을 제공합니다. 편집기에서 양방향으로 번역할 때 LookAhead 등의 기능과 결합할 수도 있습니다.
- 일괄 번역 시 편집 프롬프트 추가: AI 어시스턴트를 번역 공급원으로 사용하는 경우 원하는 방식으로 LLM이 결과물을 조정하도록 할 수도 있으며, 이는 사전 번역 중에 적용됩니다. 이를 통해 변경 사항을 개별적으로 구현하지 않고 대규모 번역 결과물을 변경할 수 있습니다.
- 작업할 때 데스크탑 편집기에서 편집 도움말을 표시합니다. AI 어시스턴트를 번역 결과물에 적용하는 방법과 시기를 보다 정밀하게 관리하는 방법을 원하는 경우 편집기에서 작업하는 동안 세그먼트별로 프롬프트를 양방향으로 적용할 수도 있습니다. 이러한 방식으로 작업하면 LLM, MT 공급원, 번역 메모리 매치, 초벌 번역 등 생성 방식과 상관없이 어떤 번역에든 프롬프트를 적용할 수 있습니다.
- 용어집 자동 적용: 번역 공급원으로 LLM을 사용하거나 편집기에서 작업하는 동안 도움말을 표시하여 AI 어시스턴트가 번역 제안을 전달할 때 프로젝트에 적용된 용어집을 고려하도록 지시함으로써 원했던 순간을 현실로 만들 수 있습니다! 로컬 멀티텀 텀베이스, 서버 텀베이스, 클라우드 텀베이스 또는 IATE와 같은 다른 공급원의 텀베이스 등 어떤 용어집 공급원이든 상관없이 함께 작동합니다. 이 새로운 혁신을 '용어집 인식 번역'이라고 합니다.
하지만 LLM은 빠른 성능 면에서는 여전히 갈 길이 멀어, AI 어시스턴트를 통합할 경우 일괄 처리 작업이 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. 그리고 일괄 처리 모드에서 LLM을 사용할 때 비용 및 속도 제한을 확인해야 합니다. 그래도 가령 모든 제안에 알려진 용어를 미리 적용할 때는 아주 유용한 기능이 될 수 있습니다.
실현 가능한 사례
보다 구체적으로 파악할 수 있도록 AI 어시스턴트 사용 방법을 이론적 사례를 들어 알려드리겠습니다. 앞서 언급한 흥미로운 최신 사용 사례를 살펴본 후 다음과 같은 상황이 닥쳤다고 가정해 보겠습니다.
고객의 최신 스타일 가이드에 따르면, 번역 중 포토 프린터라는 용어가 나올 때마다 Fotodruckmaschine이라는 용어를 사용해야 합니다. 그래서 해당 용어를 로컬 멀티텀 텀베이스에 선호하는 번역으로 저장했습니다.
일반적으로 MT 공급원은 포토 프린터를 남성형 명사인 Fotodrucker라고 번역하리라 예상하지만, 지금 사용해야 하는 용어는 여성형인 Fotodruckmaschine입니다. 이 용어를 사용할 때는 주변 성별이 변경되어야 하는지, 문법적으로 조정해야 하는지도 고려해야 합니다.
이제 이 샘플 문장을 고려하여 기계 번역을 통해 번역해 보세요.
용지가 움직일 수 있도록 포토 프린터 뒤쪽에 최소 12cm 간격을 둡니다.
MT 공급원은 다음과 같이 제안할 것입니다.
Lassen Sie mindestens 12 cm Abstand zur Rückseite des Fotodruckers, damit sich das Papier bewegen kann.
예상대로 MT는 Fotodrucker를 사용합니다. 놀랍지 않죠. 그러나 텀베이스에는 Fotodruckmaschine이라는 용어를 사용하도록 명시되어 있습니다. 이제 AI 어시스턴트를 사용하여 이 문장을 번역해 보겠습니다. MT, 용어집 및 LLM이 함께 작동하여 번역 품질을 놀랍도록 개선하고 이 제안을 리뷰용으로 제공할 것입니다.
Lassen Sie mindestens 12 cm Abstand zur Rückseite der Fotodruckmaschine, damit sich das Papier bewegen kann.
이 스크린샷은 작동 방식을 보여줍니다. LLM은 MT 제안을 선택하고 용어집을 조정하여 향상된 번역을 편집기로 반환합니다.
MT 제안에 맞춰 조정하는 LLM을 보여주는 스크린샷
각자 처한 상황에서 이 조합이 얼마나 큰 힘이 될지 상상해 보세요. MT는 용어집 일관성과 전문 용어 문제로 골머리를 앓고 있는데, 이제 용어집 자산을 적용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 사용 사례는 늘 명확했는데, 최소한 MT 공급원의 가져오기/내보내기나 MT 용어집 생성 없이는 문제를 해결하기가 쉽지 않았습니다. 하지만 이제 이런 것은 더 이상 필요하지 않습니다. 텀베이스를 프로젝트에 연결하기만 하면 LLM이 나머지를 알아서 처리하니까요.
이 부분이 아주 동적이라는 점도 마음에 들었습니다. 내일 고객이 "지금부터 Digitalfotodrucker라는 용어를 사용하겠습니다"라고 말한다고 가정해 보겠습니다. 텀베이스에서 용어를 편집하기만 하면 MT/LLM 조합이 이를 바로 선택합니다.
AI 어시스턴트에 액세스하려면 무엇이 필요한가요?
앞서 언급했듯이, AI 어시스턴트는 기본적으로 트라도스 스튜디오 2024에서 사용할 수 있으며 LLM으로 지원됩니다. 생성형 번역에 액세스하는 데 필요한 모든 것은 트라도스 스튜디오 2024 라이선스와 선택한 공급원에 대한 LLM 구독입니다. 현재 OpenAI 또는 Azure LLM 중에서 선택할 수 있으며 향후 더 많은 공급원에 대한 지원이 계획되어 있습니다.
여기서 끝이 아닙니다.
오늘은 AI 어시스턴트의 다양한 사용 사례 중 하나를 살펴보았으며, 앞으로 더 많은 내용을 다룰 예정입니다! 직접 사용해 보고 이 기능을 사용하여 로컬라이제이션 프로세스를 혁신하는 방법을 소개해 주세요.
이뿐만 아니라 AI 어시스턴트 외에도 트라도스의 혁신을 가속화하는 기능이 몇 가지 있습니다. 트라도스 스튜디오 2024는 다음과 같은 지능형 AI 지원 기능으로 생산성 및 효율성을 높이고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
- 기계 번역 품질 평가(MTQE) 데이터를 원활하게 지원하여 번역 정확도를 높이고 포스트에디팅 작업을 최소화합니다.
- 클릭 한 번으로 지능형 지원을 제공하는 스마트 도움말 등의 AI 지원 기능을 통해 필요한 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있습니다.
이러한 기능과 최신 릴리스에서 사용할 수 있는 다양한 AI 기능에 대해 자세히 알아보려면 트라도스 스튜디오 2024의 새로운 기능 브로셔를 확인하세요.
대니얼 브록만
작성자 대니얼 브록만관련 기사
