
성능만 두고보았을 때 말이죠.
DeepL은 훨씬 더 번역에 특화된 UI와 기능을 가지고 있어서,
DeepL이 더 좋은 점이 있는 것 같긴 합니다.
제가 보기에 가장 큰 차이점은 컨텍스트를 이해하는 능력입니다.
DeepL은 General한 상황에서의 번역에 있어서는 충분히 좋습니다만,
지금 상황이 어떤 상황인지를 파악하지 못합니다.
반대로 ChatGPT는 기본적인 구조가 기존의 번역 결과가
뒤쪽 번역 결과에 영향을 주면서 컨텍스트를 파악 및 적용하고,
거기에 컨텍스트에 대한 실마리를 자연어 형식으로 선언할 수 있습니다.
예를 들어, 논문을 번역하고 있다고 하면,
내가 논문을 번역하고 있고, 그 논문은 어떤 분야의 논문이다라는 것을 선언만 해줘도,
일반적인 단어를 해당 분야에 맞게 번역해줍니다.
DeepL Pro 처럼 따로 사전이 필요하지 않은 것이죠.
만약 마음에 안드는 번역이 있다면,
그 번역을 지적하고 수정 방향을 제시해주면 됩니다.
그 수정 방향은 그 뒤의 번역에도 영향을 미치고,
심지어 수정 방향을 일반화하여 적용합니다.
예를 들어 번역을 반말로 했다면,
해당 번역에 대한 존댓말을 특정한 예시로 제시하기만 해도
다음 번역부터 모두 존댓말로 번역됩니다.
한 가지 팁을 드리자면, 번역 용도에 맞게 Chat을 유지하는 것을 추천드립니다.
예를 들어 한 분야의 논문을 번역하는 중이라면, 다음에 비슷한 분야의 논문도
그 Chat에서 번역하는 것입니다. 그렇게 되면 해당 Chat의 성능이 비약적으로 상승합니다.
여기까지 ChatGPT를 사용한 번역 팁이었습니다.
다른 팁 있으면 공유해주세요! 감사합니다.
답변 속도를 제외하고 매우매우 월등합니다.(+시간당 사용 제한)
gpt4 는 진짜로 천재 사람 한명이랑 '대화'하는 느낌이에요.
무엇보다 이전 대화를 바탕으로 답변해주는 능력은 놀랍다 못해 무섭고 경악할 정도입니다.
개발 기준으로 토이 프로젝트 할 때
가벼운 짊문은 gpt 3.5에 질문하고, 심도있는(아키텍처 설계 같은) 질문은 무.조.건 gpt 4에 합니다.
아 혹시 오해하실까봐 첨언하자면 가벼운 질문과 심도있는 질문을 구분하는 이유는 속도 때문이 아닙니다.
gpt4의 시간당 제한 때문입니다. ㅠㅠ
저는 상황에 따라서 둘 다 (특히 DeepL Write) 섞어서 씁니다.
작문보다 교정 때문에 GTP와 DeepL을 쓰는데, 다시 내가 교정을 해야하는...
말이 자연스러운건 파파고
1. 기술적인 차이점: DeepL 번역은 주로 인공신경망(Neural Network) 기술을 사용하여 문장의 번역을 처리합니다. 반면에 ChatGPT는 주로 Transformer 기술을 사용하여 문장 생성을 처리합니다.
2. 번역의 정확성: DeepL 번역은 매우 정확하고 자연스러운 번역을 제공하는 것으로 유명합니다. 반면에 ChatGPT는 대화 생성에 최적화된 모델로서, 단순한 문장 번역보다는 자연스러운 대화 생성에 더 특화되어 있습니다.
3. 번역 언어: DeepL 번역은 현재 26개 이상의 언어를 지원합니다. 반면에 ChatGPT는 주로 영어를 기반으로 한 영어 대화 생성에 특화되어 있지만, 다양한 언어 모델도 존재합니다.
4. 사용 목적: DeepL 번역은 비즈니스 및 학술 분야에서 주로 사용됩니다. 반면에 ChatGPT는 대화형 AI 서비스 및 자연어 처리 분야에서 주로 사용됩니다.
따라서 두 서비스는 기술적인 차이와 사용 목적에 따라 약간의 차이가 있으며, 각각의 서비스는 그들이 목표로 하는 사용자와 용도에 따라 선택해야 합니다.
---
논문을 번역하고 싶을때는 어느쪽을 사용하면 더 정확한 번역이 될까?
논문을 번역할 때 어느 도구가 더 정확한 결과를 제공할지는 여러 요인에 따라 다릅니다. 그러나 일반적으로, DeepL은 번역 작업에 최적화되어 있으며, 특히 유럽 언어 간의 번역에서 높은 정확도를 보여줍니다. 따라서 논문 번역과 같은 전문적인 작업을 수행할 때 DeepL을 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.
그렇지만, 번역할 논문의 언어에 따라 성능이 다를 수 있으므로, 최상의 결과를 얻기 위해 여러 번역 도구를 시험해보고 비교하는 것이 좋습니다. ChatGPT와 DeepL 외에도 Google 번역과 같은 다른 번역 도구도 고려해 볼 수 있습니다.
또한, 인공지능 번역 도구는 맥락과 전문 용어를 완벽하게 이해하지 못할 수 있으므로, 번역 결과를 확인하고 필요한 경우 전문가의 도움을 받거나, 추가적인 교정 작업을 수행하는 것이 좋습니다. 이렇게 하여 번역 품질을 향상시키고, 논문의 원래 의미를 정확하게 전달할 수 있습니다.
-----
그러하다고 합니다.
ChatGPT and DeepL, which is better to use for tranlating paper English to Korean?
DeepL is generally considered to be a better translation tool than ChatGPT for translating English to Korean. DeepL is a neural machine translation (NMT) engine that was developed by Linguee, a German company that specializes in online translation. DeepL uses a neural network to learn the statistical relationships between words in different languages. This allows DeepL to produce more accurate and natural-sounding translations than traditional statistical machine translation (SMT) engines.
ChatGPT, on the other hand, is a large language model (LLM) that was developed by OpenAI. LLMs are trained on massive datasets of text and code. This allows LLMs to generate text that is more creative and informative than text generated by traditional machine learning models. However, LLMs are not as accurate as NMT engines when it comes to translation.
In a recent study, DeepL was found to be more accurate than ChatGPT in translating English to Korean. DeepL was also found to produce more natural-sounding translations. The study found that DeepL was particularly good at translating technical and scientific texts.
If you need to translate a paper from English to Korean, DeepL is the better option. DeepL is more accurate and produces more natural-sounding translations.
그런데 어느정도 하다보면 더 이상은 안되는 것 같은데...
논문 10편 정도를 학습시키면서 번역하는 방법이 있을까요?