Claude로 개발하기
다국어 지원
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다국어 지원
Claude는 영어 대비 강력한 다국어 성능을 유지하며 여러 언어에 걸친 작업에서 탁월한 성과를 보입니다.
개요
Claude는 특히 언어 간 제로샷 작업에서 뛰어난 성능을 보이며 강력한 다국어 기능을 보여줍니다. 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 언어를 처리할 수 있습니다. 귀하의 특정 사용 사례와 관련된 모든 언어로 테스트해 보시기를 권장합니다.
성능 데이터
다음은 Claude 3.7 Sonnet과 Claude 3.5 모델의 다양한 언어에 대한 제로샷 체인오브소트 평가 점수로, 영어 성능(100%) 대비 백분율로 표시됩니다:
| 언어 | Claude 3.7 Sonnet1 | Claude 3.5 Sonnet (New) | Claude 3.5 Haiku |
|---|---|---|---|
| English (기준, 100%로 고정) | 100% | 100% | 100% |
| Spanish | 97.6% | 96.9% | 94.6% |
| Portuguese (Brazil) | 97.3% | 96.0% | 94.6% |
| Italian | 97.2% | 95.6% | 95.0% |
| French | 96.9% | 96.2% | 95.3% |
| Indonesian | 96.3% | 94.0% | 91.2% |
| German | 96.2% | 94.0% | 92.5% |
| Arabic | 95.4% | 92.5% | 84.7% |
| Chinese (Simplified) | 95.3% | 92.8% | 90.9% |
| Korean | 95.2% | 92.8% | 89.1% |
| Japanese | 95.0% | 92.7% | 90.8% |
| Hindi | 94.2% | 89.3% | 80.1% |
| Bengali | 92.4% | 85.9% | 72.9% |
| Swahili | 89.2% | 83.9% | 64.7% |
| Yoruba | 76.7% | 64.9% | 46.1% |
1 확장된 사고와 16,000 budget_tokens를 사용.
이러한 메트릭은 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 영어 테스트 세트를 전문 번역가가 14개의 추가 언어로 번역한 것을 기반으로 합니다. 이는 OpenAI의 simple-evals 저장소에 문서화되어 있습니다. 이 평가에서 전문 번역가를 활용한 것은 특히 디지털 리소스가 적은 언어에서 고품질 번역을 보장하는 데 중요합니다.
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 Claude에게 “원어민처럼 관용적인 표현을 사용”하도록 프롬프트할 수 있습니다.
- 원어 스크립트 사용: 최적의 결과를 위해 음차가 아닌 원어 스크립트로 텍스트를 제출하세요
- 문화적 맥락 고려: 효과적인 의사소통은 순수한 번역을 넘어 문화적, 지역적 인식이 필요한 경우가 많습니다
또한 Claude의 성능을 더욱 향상시키기 위해 일반적인 프롬프트 엔지니어링 가이드라인을 따르는 것을 추천합니다.
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