Translated、英語以外の言語で事業を展開する企業にGPT-4の可能性を拡大

Translatedの最先端の機械翻訳技術と、OpenAIの最新の言語モデルを組み合わせました。この新しいT-LMサービスは、200言語でのコンテンツの制作や再構築を可能にします。

ローマ発--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- AI対応の言語ソリューションのリーダーであるTranslatedは、革新的な言語モデル T-LM （Translated Language Model）を自信を持って導入します。これは人工知能（AI）とコンテンツ制作の重要な進歩となることでしょう。T-LMは、世界中の企業がOpenAIのGPT-4の可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。これは200の言語でコンテンツを制作、再構築するための、対費用効果の高いソリューションを企業に提供。英語と英語以外の言語におけるGPT-4のパフォーマンスのギャップを埋める役割をします。

これまで、GPTの優れたパフォーマンスは英語圏の特権でした。 英語以外の言語で事業を行なっている企業は、英語のGPTモデルよりもパフォーマンスが数年遅れていることが多く、言語によっては3年ほど遅れているケースもあります。これらの企業にとって、コンテンツの理解、生成、再構築におけるパフォーマンスのギャップは継続的な課題であり、多くの場合、生成型AIを最大限に活用できていない状況でした。加えて、GPT-4を英語以外の言語で使用するとコストが最大15倍となる可能性があります（表を参照）。TranslatedのT-LMサービスは、数々の賞を受賞した同社の適応型機械翻訳 (MT) と OpenAIのGPT-4を統合したもので、世界の人口の95%が話す言語において高度な生成AIの機能をあらゆるビジネスに提供します。

Translatedの最高経営責任者（CEO）であるマルコ・トロンベッティ（ Marco Trombetti ） は、このプロジェクトについて大変期待しているとして、次のように述べました。「今日までの生成型AIにおける英語の優位性は、競争上の不公平さを生み出してきました。しかしこれからは、T-LMを使えば革新的な技術を誰でも利用でき、英語以外の言語で事業を展開する世界中の企業の効率も高め、競争力を維持することができるようになります。」

英語と英語以外の言語の間の、GPT-4のパフォーマンスの格差は、トレーニングデータに、Common CrawlデータセットやWikipediaなどの英語を中心としたソース利用が優勢であることから生じていて、英語以外の言語では充分な結果につながっていないのが現状です。T-LMでは特殊なモデルを使用して最初のプロンプトをソース言語から英語に翻訳し、その後ユーザーの言語に戻すことによってこの不一致に対処しています。このアプローチは、価格モデルが英語用に最適化されたテキストセグメンテーション（トークン化）に基づいているため、英語以外の言語でGPT-4を使用するコストも抑えられています。

T-LMの使用例には、 グローバルコンテンツ作成チームのコンテンツ作成の支援 、 多言語カスタマーサポート の強化、 グローバルプラットフォーム用のユーザー生成コンテンツの作成 の促進などがあります。

T-LMは現在、APIを介して利用可能です。 サービスの詳細については、translatedlabs.com/gptをご覧 ください。

Translatedは、T-LMの活用によって誰もが自分の言語で理解し、理解されることを使命として追求し、OpenAIとさらに協力して取り組んでいきます。

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