機械翻訳の研究者の間では、ChatGPTの翻訳精度は従来の機械翻訳と同等以下と評価されているが、世の中にはChatGPTによる翻訳を好むユーザが一定数いる。初期のニューラル翻訳は、今のCHatGPTのように、しばしば嘘をつくにも関わらず、堅実な訳文を生成する統計翻訳よりも、流暢な訳文を生成するニューラル翻訳をユーザは好んだ。

本講演では、ChatGPTのような大規模言語モデルに基づく機械翻訳と従来のニューラル機械翻訳の技術的な違いを概観し、そこから生じる使用感の違い、例えば、長い文脈の考慮、文体の柔軟な指定、翻訳速度の遅さなどについて解説する。そして大規模言語モデルに基づく機械翻訳においてユーザに支持されている使用感を、より小規模な計算リソースで実現する方法について考察する。