Cet article présente PAT (Pragmatic Auto-Translator), un système basé sur le RAG conçu pour faire évoluer les grands modèles de langage (LLM) au-delà de la traduction phrase par phrase vers une génération informée par le corpus et à l'échelle du document. Le système associe des spécifications configurées par l'utilisateur avec du contexte issu d'un corpus comparable de textes longs authentiques en anglais américain et en espagnol latino-américain, transmettant au LLM des exemples récupérés aux niveaux paragraphe, section et document.
- PAT récupère des exemples aux niveaux paragraphe, section et document à partir d'un corpus en anglais américain et en espagnol latino-américain pour éclairer la traduction.
- Le système vise à produire des traductions provisoires reformulées pour l'organisation du discours en espagnol, le style rhétorique et les normes pragmatiques.
- L'évaluation de six traductions automatiques d'essais sur l'IA générative a utilisé une typologie MQM personnalisée évaluée par deux évaluateurs formés.
- Les résultats indiquent que bien que les spécifications et les invites informées par le corpus aient permis une reformulation substantielle, elles n'ont pas toujours amélioré la qualité.
Les auteurs concluent que les LLM peuvent être orientés vers la reformulation et s'éloigner du paradigme phrase par phrase, bien que des travaux supplémentaires soient nécessaires pour améliorer l'efficacité de ces reformulations.