تقدم هذه الورقة بحثًا عن PAT (المترجم التلقائي البراغماتي)، وهو نظام قائم على الـ RAG مصمم لنقل نماذج اللغة الكبيرة إلى ما هو أبعد من الترجمة جملًا بجمل نحو توليد مستند بأكمله ومُستوحى من مجموعة البيانات. يجمع النظام بين المواصفات التي يضبطها المستخدم مع السياق من مجموعة بيانات قابلة للمقارنة تحتوي على نصوص طويلة أصيلة بالإنجليزية الأمريكية والإسبانية اللاتينية الأمريكية، وينقل أمثلة على مستوى الفقرة والقسم والمستند المسترجعة إلى النموذج اللغوي الكبير.
- يسترجع PAT أمثلة على مستوى الفقرة والقسم والمستند من مجموعة بيانات إنجليزية أمريكية وإسبانية لاتينية أمريكية لإثراء الترجمة.
- يهدف النظام إلى إنتاج مسودات ترجمة مُعاد صياغتها لتنظيم الخطاب الإسباني، والأسلوب البلاغي، والمعايير البراغماتية.
- استخدم تقييم ست ترجمات تلقائية لمقالات حول الذكاء الاصطناعي التوليدي تصنيف MQM مخصصًا قيّمه اثنان من المُقيّمين المدربين.
- تشير النتائج إلى أنه بينما سمحت المواصفات والـ prompts المستوحاة من مجموعة البيانات بإعادة صياغة كبيرة، إلا أنها لم تحسّن الجودة دائمًا.
يستنتج المؤلفون أنه يمكن توجيه النماذج اللغوية الكبيرة نحو إعادة الصياغة والابتعاد عن نموذج جملًا بجمل، على الرغم من الحاجة إلى مزيد من العمل لتحسين فعالية هذه الإعادة للصياغة.