拓海先生、最近社内で翻訳支援にLLMを使えないかと議論になってまして。論文で面白そうなのがあると聞きましたが、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文はLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）に翻訳力を付ける際に、元々の汎用能力を失わせない工夫をした研究です。結論を3つで言うと、自己生成した”理由（rationales）”を教材に混ぜることで、翻訳力を伸ばしつつ既存の能力を保持できるんですよ。
なるほど。これまでの方法だと、翻訳に特化すると他の指示（インストラクション）に従う力が落ちるって話を聞きました。それを防ぐという理解で合っていますか。
その通りです。一般には『ファインチューニング（fine-tuning、微調整）』で特定タスクに適応させると、元の指示応答や安全性が損なわれることがあるのです。ラディス（RaDis）はその忘却を防ぐために自己生成した”理由”をリプレイする発想を使っています。
先生、すみません。”理由”っていうのは具体的に何を指すんでしょうか。翻訳の際に機械が考えたメモみたいなものですか。
いい質問ですね！ここでの”rationale（理由）”は、モデルが翻訳を生成する際に内部で使う説明や根拠のことです。たとえば原文の語順や語義の判断、文脈の解釈理由を文章として生成させ、それを訓練データに付け加えるのです。人間が訳すときに『なぜこの語をこう訳したか』をメモしておくイメージですよ。
それをまた学習に使うと。これって要するに翻訳能力を上げつつ元の汎用性を保てるということ？
まさにその通りです。要点をもう一度3つでまとめると、1) モデル自身に翻訳の根拠を作らせる、2) その根拠と訳を一緒に学習させる、3) 根拠を使うことで既存の一般知識や安全性を忘れにくくする、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場導入で心配なのはコスト対効果と安全面です。追加で学習させる分、どれくらい工数やコストが増えますか。また悪い翻訳や有害な出力が増えたりはしませんか。
現実的な懸念ですね。論文では追加データは翻訳参照と自己生成理由を連結する形で用いるため、計算コストは通常の微調整より増えますが、外部データや強力な教師モデルを逐一用意するより効率的です。安全性については、自己生成のrationaleが元の安全原則を保持するため、防止効果が期待されます。ただし企業の運用では検閲や検証の仕組みが必須です。
実務で言うと、既存の翻訳エンジンとどう違うんでしょう。ウチの現場は専門用語も多いのですが、対応できますか。
専門語対応の肝は、翻訳データそのものに加えて、なぜその訳が適切かという根拠を与えることです。RaDisはモデルが内部的に持つ一般知識もリプレイするため、専門用語の意味や使い方に関する
