지능형 번역 워크플로: 대규모 모델 검토를 통한 소규모 모델 번역
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이 다이어그램은 '소형 모델을 통한 번역 및 대형 모델을 통한 검토'라는 패러다임에 기반한 지능형 번역 워크플로를 보여줍니다. 이 과정은 프로젝트 생성 및 원문 확보로 시작되며, 이후 소형 모델이 초벌 번역을 수행합니다. 이어서 품질 평가가 진행되는데, 결과물이 기준을 충족하면 표준 초안이 생성되고, 그렇지 않은 경우에는 텍스트에 대한 미세 조정(fine-tuning)이 이루어집니다. 이 시스템의 핵심은 대형 모델(DeepSeek)을 활용한 다듬기(polishing) 단계에 있습니다. 이 단계에서는 프로젝트별 시스템 프롬프트, 전체 텍스트 정보, 번역 메모리 등의 문맥적 요소를 통합하여 정교한 번역본을 생성합니다. 마지막으로 다시 한번 품질 평가를 거치는데, 이를 통과하면 최종 번역본이 생성되지만 문제가 남아있을 경우 다시 다듬기 단계로 돌아가 반복 작업을 수행합니다. 이러한 방식을 통해 대형 모델의 심층적인 이해 능력을 활용함으로써 소형 모델이 생성한 초기 번역의 정확도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
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