Claude로 구축하기
다국어 지원
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다국어 지원
Claude는 영어 대비 강력한 교차 언어 성능을 유지하면서 여러 언어에 걸친 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다.
개요
Claude는 강력한 다국어 기능을 보여주며, 특히 여러 언어에 걸친 제로샷 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델은 널리 사용되는 언어와 저자원 언어 모두에서 일관된 상대적 성능을 유지하여 다국어 애플리케이션에 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.
아래 벤치마크된 언어 외에도 Claude는 많은 언어에서 능력을 발휘할 수 있습니다. 귀하의 특정 사용 사례와 관련된 모든 언어로 테스트해 보시기를 권장합니다.
성능 데이터
다음은 Claude 3.5 모델의 여러 언어에 대한 제로샷 체인오브소트 평가 점수로, 영어 성능(100%) 대비 백분율로 표시됩니다:
| 언어 | Claude 3.5 Sonnet (신규) | Claude 3.5 Haiku |
|---|---|---|
| English (기준, 100%로 고정) | 100% | 100% |
| French | 96.2% | 95.3% |
| Spanish | 96.9% | 94.6% |
| Portuguese (Brazil) | 96.0% | 94.6% |
| Italian | 95.6% | 95.0% |
| German | 94.0% | 92.5% |
| Chinese (Simplified) | 92.8% | 90.9% |
| Indonesian | 94.0% | 91.2% |
| Japanese | 92.7% | 90.8% |
| Korean | 92.8% | 89.1% |
| Arabic | 92.5% | 84.7% |
| Hindi | 89.3% | 80.1% |
| Bengali | 85.9% | 72.9% |
| Swahili | 83.9% | 64.7% |
| Yoruba | 64.9% | 46.1% |
- 대부분의 유럽 언어는 영어 대비 95% 이상의 상대적 성능을 유지합니다
- 동아시아 언어(중국어, 일본어, 한국어)는 약 92-93%의 상대적 성능으로 강한 일관성을 보입니다
이러한 메트릭은 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 영어 테스트 세트를 전문 인간 번역가가 14개의 추가 언어로 번역한 것을 기반으로 하며, 이는 OpenAI의 simple-evals 저장소에 문서화되어 있습니다. 이 평가에서 인간 번역가를 활용한 것은 특히 디지털 리소스가 적은 언어에서 중요한 고품질 번역을 보장합니다.
모범 사례
다국어 콘텐츠 작업 시:
- 명확한 언어 컨텍스트 제공: Claude가 대상 언어를 자동으로 감지할 수 있지만, 원하는 입력/출력 언어를 명시적으로 명시하면 신뢰성이 향상됩니다. 더 나은 유창성을 위해 “원어민처럼 관용적인 표현을 사용하도록” Claude에게 프롬프트를 줄 수 있습니다.
- 원어 스크립트 사용: 최적의 결과를 위해 음차가 아닌 원어 스크립트로 텍스트를 제출하세요
- 문화적 맥락 고려: 효과적인 의사소통은 종종 순수한 번역을 넘어서는 문화적, 지역적 인식이 필요합니다
또한 Claude의 성능을 더욱 향상시키기 위해 일반적인 프롬프트 엔지니어링 가이드라인을 따르는 것을 제안합니다.
언어 지원 고려사항
- Claude는 표준 유니코드 문자를 사용하는 대부분의 세계 언어로 입력을 처리하고 출력을 생성합니다
- 성능은 언어에 따라 다르며, 특히 널리 사용되는 언어에서 강력한 기능을 보입니다
- 디지털 리소스가 적은 언어에서도 Claude는 의미 있는 기능을 유지합니다