- 機械翻訳（MT）は、深層学習とニューラルネットワークの前進により、大きな進歩を遂げている。
- 文学翻訳はMTシステムにとって難しい課題であり、「機械翻訳の最後のフロンティア」と呼ばれることがある。
- 大規模言語モデル（LLMs）はAIの分野を変革し、一般的なMT、低リソースMT、多言語MT、非自己回帰MTなどの進展を達成した。
- Monash大学、澳門大学、Tencent AI Labの研究者は、文学翻訳向けのマルチエージェントシステムTRANSAGENTSを導入し、複雑な文学作品の詳細に対処する。
- TRANSAGENTSは、人間の評価者とLLM評価者に好まれ、プロの翻訳者より80倍もコストが安い。
- 研究者によって導入された2つの評価戦略、Monolingual Human Preference（MHP）とBilingual LLM Preference（BLP）は、翻訳の品質を評価するために使用される。
- TRANSAGENTSは、他の方法と比較して、人間の評価者が生成した翻訳を好む結果が示された。
- TRANSAGENTSは、プロの人間翻訳者に比べて80倍もコストが安く、詳細で多様な説明を提供する。
私の考え: 文学翻訳は機械翻訳の難しい面の1つであり、TRANSAGENTSのようなマルチエージェントシステムは、複雑な文学作品に対処する上で有望な手法のように思われます。TRANSAGENTSの評価結果は興味深く、人間の評価者やLLMがその翻訳を好むことが示されています。コスト効率も考慮すると、プロの翻訳者に代わる選択肢として有望です。