Este artículo presenta PAT (Pragmatic Auto-Translator), un sistema basado en RAG diseñado para llevar a los modelos de lenguaje grandes más allá de la traducción frase por frase hacia la generación informada por corpus de documentos completos. El sistema combina especificaciones configuradas por el usuario con contexto de un corpus comparable de textos auténticos de formato largo en inglés estadounidense y español latinoamericano, pasando ejemplos recuperados a nivel de párrafo, sección y documento al LLM.
- PAT recupera ejemplos a nivel de párrafo, sección y documento de un corpus de inglés estadounidense y español latinoamericano para informar la traducción.
- El sistema tiene como objetivo producir traducciones borrador reformuladas para la organización del discurso en español, el estilo retórico y las normas pragmáticas.
- La evaluación de seis traducciones automáticas de ensayos sobre IA generativa utilizó una tipología MQM personalizada evaluada por dos evaluadores capacitados.
- Los resultados indican que, aunque las especificaciones y los prompts informados por corpus permitieron una reformulación sustancial, no siempre mejoraron la calidad.
Los autores concluyen que los LLM pueden dirigirse hacia la reformulación y alejarse del paradigma frase por frase, aunque se necesita más trabajo para mejorar la efectividad de esas reformulaciones.