오픈소스 거대 언어모델을 활용한 제주 방언의 기계 번역 연구

이서영; 정다은; 심주용; 김성환

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이서영 (국립한국교통대학교) 정다은 (국립한국교통대학교) 심주용 (국립한국교통대학교) 김성환 (국립한국교통대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,923 - 2,926 (4page)

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We develop a machine translation model for the Jeju dialect by fine-tuning an open-source large language model, named Polyglot, with a dataset comprising pairs of Jeju dialect and corresponding standard Korean language. The dataset, obtained from a public data portal, is pre-processed to be suitable for fine-tuning an open-source language model. The translated outputs from our fine-tuned model, the non-tuned model, and ChatGPT-3.5 were compared, with the best one being selected by GPT-4. Test results show that our fine-tuned model has a winning rate of 78%, thus outperforming the others.

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