Original scientific paper
https://doi.org/https://doi.org/10.22210/suvlin.2026.101.05
Hrvatski jezik u prijelazu s neuronskog strojnog prevođenja na velike jezične modele
Antoni Oliver
orcid.org/0000-0001-8399-3770
; Universitat Oberta de Catalunya
*
Sergi Álvarez–Vidal
; Universitat Autònoma de Barcelona
*
* Corresponding author.
Abstract
Tehnologije strojnoga prevođenja (MT) trenutno prolaze kroz promjenu paradigme, prelazeći sa specijaliziranih sustava neuronskoga strojnog prevođenja (NMT) na šire mogućnosti velikih jezičnih modela (LLM). Ovaj rad ispituje trenutni položaj hrvatskoga jezika unutar te tehnološke evolucije. Dok dvojezični NMT modeli često pokazuju visoku preciznost na segmentnoj razini, višejezični NMT
koristio se učenjem prijenosom (engl. transfer learning) kako bi poboljšao izvedbu za jezične parove s manje resursa, iako je ta tehnika postizala slabije rezultate za jezike bogate resursima. Za razliku od toga, LLM–ovi, bilo oni opće namjene ili fino podešeni (engl. fine–tuned) za prevođenje, nude vrhunsku višejezičnu točnost uzimajući u obzir kontekst. Za razliku od NMT–a, LLM–ovi mogu obrađivati dijelove veće od rečenice, poput cijelih odlomaka ili dokumenata, što dovodi do značajnih poboljšanja u razrješavanju koreferencije i slaganja u rodu. Unatoč znatnim računalnim zahtjevima LLM–a nedavno uvedene tehnike optimizacije omogućuju manje, učinkovitije inačice koje zadržavaju visoku kvalitetu rezultata. U ovome radu procjenjuje se kvaliteta prijevoda različitih NMT i LLM arhitektura s hrvatskoga jezika na engleski i španjolski i obratno uporabom nekoliko metrika za automatsku procjenu kvalitete. Rezultati pokazuju da modeli otvorenoga koda mogu postići, a povremeno i nadmašiti, kvalitetu Google Prevoditelja, široko korištenoga komercijalnog NMT sustava. Osim toga, iako se ovo istraživanje usredotočuje na tri navedena jezika, višejezična priroda analiziranih sustava sugerira da modeli otvorenoga koda pružaju visokokvalitetne mogućnosti strojnoga prevođenja za hrvatski jezik za desetke, pa čak i stotine jezičnih parova.
Keywords
neuronsko strojno prevođenje; veliki jezični modeli; hrvatski; engleski; španjolski
Hrčak ID:
349604
URI
Publication date:
22.7.2026.
Visits: 0 *