AI を使用してテキストを迅速かつ正確に翻訳し、ソースコードを読み取る方法を学びます。

✍対象読者:ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、IT プロフェッショナル、デザイナーなど。

✍この記事の目的: AI の正しい使用方法、テキストの迅速かつ正確な翻訳方法、ソースコードの迅速な読み取り方法を学ぶのに役立ちます。

✍コラム：人工知能ツール実践

言語翻訳

確認する

ChatGPT は、驚くほど高い精度で翻訳タスクを処理する能力を実証しました。Google 翻訳は長年にわたって多言語翻訳の頼りになるツールでしたが、最近の研究では、ChatGPT がリソースの豊富なヨーロッパ言語の商用翻訳製品と競合できることが示されました。

翻訳者としての ChatGPT の強みは、自然言語テキストに限定されません。異なるプログラミング言語間でコードを変換することもできます。必要な翻訳を説明する初期化プロンプトを提供するだけで、ChatGPT は通常数秒以内に高精度で翻訳されたコードを生成できます。

この記事では、ChatGPT の翻訳機能を理解するために ChatGPT ヒントを使用する方法を学びます。具体的には、次の方法を学びます。

詩を英語からスウェーデン語に翻訳します。
コードを Julia から Python に変換します。
翻訳結果を改善します。

概要

この記事は 3 つの部分に分かれています。

言語翻訳
コード変換
効果的な翻訳のためのヒント

言語翻訳

翻訳ヒントを作成する前に、翻訳者とテキストスタイルに必要なコンテキストを提供する初期化ヒントを確立する必要があります。現在のタスクでは、ロバートフロストの詩を翻訳しており、この情報を初期化プロンプトに組み込みます。

あなたは英語の詩をスウェーデン語に翻訳する翻訳ヘルパーです。

ChatGPT は詩を提供する代わりに、単にあなたの意図を確認します。

もちろん！英語の詩をスウェーデン語に翻訳するのをお手伝いします。翻訳してほしい英語の詩を教えてください。全力でお手伝いします。

これで、翻訳ボットの準備が完了し、コンテキストを完全に理解できるようになりました。詩をスウェーデン語に翻訳してもらうことができます。2 番目のプロンプトで次の詩を入力します。

次の詩を英語からスウェーデン語に変換してください。

自然の最初の緑は金であり、
保持するのが最も難しい色です。
彼女の初期の葉は花です。
しかし、たったの1時間だけです。
その後、葉は葉に落ち着きます。
こうしてエデンは悲しみに沈んだ、
そして夜が明けて日が暮れる。
金は何も残らないのです。

ChatGPT の応答は次のとおりです。

もちろん！以下は、ロバート・フロストの詩「Nothing Gold Can Stay」のスウェーデン語への翻訳です。

自然の最初の緑は金であり、
その色合いを保つのが最も難しい。
彼女の初期の葉は花です。
ただし、1時間程度だけです。
それから葉ごとに消えていきます。
こうしてエデンは悲しみに沈み、
夜が明けて日が暮れていきました。
金は何も持続できません。

この翻訳がスウェーデン語の原詩の本質を捉えていることを願っています。他に何かお手伝いできることがございましたら、お知らせください。

確認する

翻訳の正確さを確認するには、翻訳された詩を Google 翻訳に貼り付けて英語版を取得します。この場合、翻訳はほぼ完璧であり、詩の翻訳の難しさを考えると、これは印象的です。元の詩の本質と意味をうまく捉えています。

コード変換

このセクションでは、ChatGPT に簡単な数字推測ゲームを Julia から Python に変換するように依頼します。

多くのプログラミング言語は互いに似ています。コード変換を確実に成功させるには、初期化ヒントを通じてコンテキストを提供する必要があります。このプロンプトでは、コードトランスレーターが紹介され、変換されるコードのタイプが指定されます。

あなたは、Julia と Python の両方のプログラミング言語を習得したプロのソフトウェアエンジニアです。今回は、簡単な Julia ゲームを Python に翻訳するのを手伝ってもらいます。

前の例と同様に、ChatGPT はコマンドを確認し、コードを待ちます。

もちろん！Julia ゲームの Python への翻訳を喜んでお手伝いさせていただきます。Julia のゲームのコードを提供してください。Python への変換をお手伝いします。

ここで、次のヒントを使用して、ChatGPT に次のコードを Python に変換するように依頼します。

次の Julia コードを Python に変換してください。

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` ` `

関数番号_ゲーム( )

    Secret_number = rand ( 1 : 100 )   # 1 から 100 までのランダムな秘密番号を生成します

    試行回数 = 0

    println ( "数字ゲームへようこそ!" )

    println ( "1 から 100 までの数字を考えています。推測できますか?" )

     真実ながら

        試行回数 += 1

        guess = parse ( Int , readline ( ) )   # 入力からプレイヤーの推測を読み取ります

         推測 < 秘密番号の場合

            println ( "低すぎます。もう一度試してください。" )

        elseif 推測 > Secret_number

            println ( "高すぎます。もう一度試してください。" )

        それ以外

            println ( "おめでとうございます! $attempts 回の試行回数を当てました!" )

            壊す

        終わり

    終わり

終わり

# number_game 関数を呼び出してゲームを開始します

番号_ゲーム( )

` ` `

上記のコードは、コードを引用するための Markdown の規則に従って、意図的に 3 つのバックティック引用符を使用しています。ChatGPT が応答内のコードを変換したことがわかります。

確かに！Julia コードと同等の Python コードを次に示します。

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ランダムにインポート

デフォルト番号_ゲーム( ) :

    Secret_number = ランダム。randint ( 1 , 100 )    # 1 から 100 までのランダムな秘密番号を生成します

    試行回数 = 0

    print ( "数字ゲームへようこそ!" )

    print ( "1 から 100 までの数字を考えています。推測できますか?" )

     Trueの場合:

        試行回数 += 1

        guess = int(input())  # Read the player's guess from input

        if guess < secret_number:

            print("Too low! Try again.")

        elif guess > secret_number:

            print("Too high! Try again.")

        else:

            print(f"Congratulations! You guessed the number in {attempts} attempts!")

            break

# Call the number_game function to start the game

number_game()

验证

言語モデルとして、ChatGPT ではコード内にいくつかのエラーが発生する可能性があります。翻訳の正確さを検証するには、 .py という名前の Python ファイルを作成しnumber_game.py、変換されたコードを貼り付け、そのファイルをターミナルで実行して、実際の Python インタープリタにコードが期待どおりに動作するかどうかを知らせさせる必要があります。

この場合、ChatGPT は、たった 1 つの簡単なヒントで Julia コードを Python に完全に変換しました。

効果的な翻訳のためのヒント

簡単な翻訳ヒントを記述して結果を取得することもできますが、翻訳出力の品質を向上させるために従うことができるヒントがいくつかあります。

翻訳リクエストを行う前に、初期化プロンプトから始めます。
モデルがテキストの背後にある意味を理解できるように、追加のコンテキストを提供します。たとえば、テキストが詩であるか技術文書であるかを指定します。
プロンプトにソース言語とターゲット言語を明確に記載します。
フォローアップのプロンプトでは、シンプルで簡潔な文を使用してください。
翻訳が正確であるかどうかを必ず校正して確認してください。
より良い翻訳結果を得るために、入力テキストに適切な句読点があり、適切な書式設定ガイドラインに従っていることを確認してください。

要約する

この投稿では、ChatGPT 機械翻訳のさまざまな使用例を検討し、正確な翻訳を達成するための効果的な戦略に焦点を当てます。具体的には、次のトピックについて話し合いました。

言語翻訳のための効率的な初期化と翻訳のヒントを作成します。
Julia コードを Python に変換するなど、技術的なタスクの翻訳ヒントを記述します。
コンテキスト認識、句読点への注意、検証技術、ChatGPT の最適化により、翻訳結果を強化します
ヒント。

これらのテクノロジーを実装することで、ChatGPT の翻訳機能を最大限に活用し、さまざまなユースケースで高品質の翻訳を得ることができます。