LLM(Large Language Model) 기반 접근법은 대화 번역 품질 평가에 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 LLM 기반 접근법의 발전 방향은 다음과 같을 수 있습니다:
문맥 정보 활용: LLM을 사용하여 문맥 정보를 효과적으로 활용하는 방법을 연구할 것으로 예상됩니다. 문맥 정보를 적절히 통합하여 대화 번역 품질을 더 정확하게 평가하는 방법을 개발할 수 있습니다.
다국어 대화 번역: LLM을 활용하여 다국어 대화 번역의 품질을 평가하는 방법을 연구할 것으로 예상됩니다. 다양한 언어 간의 번역 품질을 평가하고 개선하는 데 LLM이 어떻게 활용될 수 있는지 연구할 것입니다.
오류 식별 및 해석: LLM을 사용하여 대화 번역에서 발생하는 오류를 식별하고 해석하는 방법을 연구할 것으로 예상됩니다. LLM을 활용하여 번역 오류의 종류와 심각성을 자동으로 감지하고 분석하는 방법을 개발할 수 있습니다.
따라서 LLM 기반 접근법은 대화 번역 품질 평가 분야에서 계속 발전하고 있으며, 문맥 정보 활용과 오류 식별에 초점을 맞춘 연구가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.