金融市場翻訳に特化したLLMに対するLLM-as-a-Judgeベース蒸留学習

1.1背景：金融市場翻訳の課題金融市場レポートは,為替,金利,株式,コモディティなど多様な資産クラスについて,市場動向やその要因,今後の見通しを日次・週次・月次で解説する実務文書である.これらのレポートは,マクロ経済指標の公表,金融政策決定会合,地政学リスクの顕在化といったイベントに応じて高頻度で更新され,タイムリーな情報提供が求められる.このような金融市場レポートは,(i)ドメイン固有の専門用語・略語,(ii)市場参加者の慣習に根ざした言い回しや比喩,(iii)機関投資家やディーラーを主な読者と想定した独特の文体,といった特徴を持つ.そのため,単に文単位で意味が対応しているだけでは不十分であり,レポート全体として一貫した用語選択と論理展開を保ちつつ,市場コメントとして自然な表現を実現することが重要となる.近年,機械翻訳システムや大規模言語モデル（LLM）の性能向上により,一般ニュースやウェブテキストに対しては高品質な自動翻訳が可能になりつつある.しかし,金融市場レポートの翻訳に適用した場合,金融ドメインの観点から見ると不自然・不統一な用語選択を行う訳文が生成されることがままあり,人手による修正が不可欠である.1.2本研究の目的本研究の狙いは,対訳が少量にしか存在しない金融市場レポートを最大限に活用しつつ,人手翻訳に近い自然さと一貫した用語選択を備えた翻訳モデルを構築することである.具体的には,LLM-as-a-Judgeを中核とする新しい翻訳データ蒸留パイプラインを提案する.パイプラインの詳細については3章に記載する.