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대규모 언어 모델(LLM)은 일반 번역 작업에서 놀라운 성과를 보여주었습니다. 그러나 적합할 뿐만 아니라 유창하고 우아한 고품질 번역에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 현재 LLM이 이러한 요구를 충족할 수 있는 정도를 평가하기 위해, 우리는 고전 중국 시를 영어로 번역하기 위한 적합한 벤치마크를 소개합니다. 이 작업은 문화적 및 역사적으로 중요한 내용을 번역할 때의 적합성뿐만 아니라 언어적 유창성과 시적 우아성에 대한 엄격한 준수를 요구합니다. 우리의 연구는 기존 LLM이 이 작업에서 부족함을 드러냅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 고전 시와 관련된 지식을 통합하여 번역 과정을 개선하는 검색 증강 기계 번역 방법인 RAT를 제안합니다. 추가로, 우리는 적합성, 유창성 및 우아성 측면에서 번역 품질을 더 잘 평가하는 자동 평가 메트릭을 제안하여 기존 메트릭의 한계를 극복합니다. 우리의 데이터셋과 코드는 제공될 예정입니다.
Chen et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.