기본 Google 인공신경망 기계 번역(NMT) 모델은 다양한 언어를 지원하며 범용 텍스트에 적합합니다. 그러나 전문 분야 또는 스타일에 민감한 텍스트를 번역하는 경우 커스텀 번역을 사용하면 번역의 관련성을 높이는 데 도움이 됩니다.
커스텀 번역을 사용하려면 예시 번역을 직접 제공해야 합니다. 그러면 Cloud Translation이 예시의 스타일, 어조, 어휘를 따르는 결과를 생성할 수 있습니다.
Cloud Translation은 커스텀 번역 요청에 대해 두 가지 솔루션, 즉 커스텀 모델 학습을 위한 AutoML Translation과 Google의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 적응형 번역을 제공합니다. 각 기능에는 자체 데이터 요구사항, 지원되는 언어 집합, 가격 책정이 있습니다.
AutoML Translation
AutoML Translation을 사용할 때는 데이터를 가져와서 사용자가 소유하고 유지보수하는 커스텀 모델을 학습시킵니다. 커스텀 모델을 빌드한 후에는 기본 NMT 모델 대신 사용자의 모델을 사용하는 번역을 요청할 수 있습니다. 커스텀 번역은 적응형 번역과 비교하여 올바른 용어 선택이 가장 중요한 전문 분야 텍스트에 적합합니다. 또한 모델 학습을 위해 더 큰 데이터 세트를 제공해야 합니다.
모델 학습 시간 및 번역을 위해 전송한 입력 문자 수에 따라 비용이 청구됩니다.
적응형 번역
적응형 번역은 소규모 데이터 세트와 결합된 LLM을 사용하여 AutoML Translation 커스텀 모델과 동등한 수준의 고품질 번역을 제공합니다. 사용지는 모델을 학습시키거나 유지보수하지 않습니다. 적응형 번역은 커스텀 모델과 비교하여 스타일, 어조, 음성이 입력과 비슷한 응답을 받으려는 경우에 효과적입니다.
적응형 번역의 경우 입력 및 출력 문자 수에 따라 요금이 부과됩니다.
번역 예시 준비
출발어 한 문장과 도착어로 번역된 해당 문장으로 구성되는 세그먼트 쌍으로 번역 예시를 준비합니다. 이러한 세그먼트 쌍을 탭으로 구분된 값(TSV) 파일 또는 Translation Memory eXchange(TMX) 파일에 저장합니다.
번역할 콘텐츠의 언어 도메인을 나타내는 예시를 선택합니다. 자세한 안내는 AutoML Translation 초보자 가이드의 데이터 준비 섹션을 참조하세요.
TSV
탭으로 구분된 파일의 경우 각 행의 형식은 다음과 같습니다.
Source segment탭Translated segment
언어 코드가 포함된 헤더 행을 포함하여 출발어와 도착어를 식별하지 마세요. 데이터 세트를 만들 때 이러한 언어를 지정합니다.
다음 예시에는 영어-독일어 번역에 대한 세그먼트 쌍이 포함되어 있습니다.
It's a beautiful day.\tEs ist ein schöner Tag.
Tomorrow it will rain.\tMorgen wird es regnen.
TSV 파일의 모든 텍스트는 일반 텍스트여야 합니다. 텍스트에 HTML 태그 또는 다른 마크업이 포함되어 있는 경우 Cloud Translation에서는 마크업을 일반 텍스트로 처리합니다.
TMX
TMX는 소스 및 대상 번역 세그먼트를 제공하기 위한 표준 XML 형식입니다. Cloud Translation은 TMX 버전 1.4를 기반으로 하는 형식의 입력 파일을 지원합니다. 다음은 필수 구성을 보여주는 예시입니다.
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE tmx SYSTEM "tmx14.dtd">
<tmx version="1.4">
<header segtype="sentence" o-tmf="UTF-8"
adminlang="en" srclang="en" datatype="PlainText"/>
<body>
<tu>
<tuv xml:lang="en">
<seg>It's a beautiful day.</seg>
</tuv>
<tuv xml:lang="de">
<seg>Es ist ein schöner Tag.</seg>
</tuv>
</tu>
<tu>
<tuv xml:lang="en">
<seg>Tomorrow it will rain.</seg>
</tuv>
<tuv xml:lang="de">
<seg>Morgen wird es regnen.</seg>
</tuv>
</tu>
</body>
</tmx>
올바른 형식의 TMX 파일에서 <header> 요소는 srclang 속성을 사용하여 출발어를 지정해야 하고, 모든 <tuv> 요소는 xml:lang 속성을 사용하여 포함된 텍스트의 언어를 지정해야 합니다.
모든 <tu> 요소에는 출발어와 도착어가 동일한 <tuv> 요소 쌍이 포함되어야 합니다. <tu> 요소에 <tuv> 요소가 3개 이상 포함되어 있으면 Cloud Translation은 출발어 및 도착어와 일치하는 첫 번째 <tuv> 요소만 처리하고 나머지는 무시합니다. <tu> 요소에 일치하는 <tuv> 요소 쌍이 없으면 Cloud Translation은 잘못된 <tu> 요소를 건너뜁니다.
Cloud Translation은 <seg> 요소를 처리하기 전에 주위의 마크업 태그를 제거합니다. <tuv> 요소에 <seg> 요소가 2개 이상 포함되어 있으면 Cloud Translation은 텍스트를 사이에 공백이 있는 단일 요소로 연결합니다.
위에 표시되지 않은 XML 태그가 파일에 포함되어 있으면 Cloud Translation이 해당 태그를 무시합니다.
파일이 올바른 XML 및 TMX 형식을 따르지 않는 경우(예: 종료 태그 또는 <tmx> 요소가 없는 경우) Cloud Translation은 해당 요소 처리를 취소합니다. Cloud Translation은 잘못된 <tu> 요소를 1,024개를 초과하여 건너뛴 경우에도 처리를 중단합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-08-18(UTC)"],[],[],null,["# Custom translations overview\n============================\n\nThe default Google Neural Machine Translation (NMT) model covers a wide range of\nlanguages and works well for general-purpose text. However, in cases where\nyou're translating domain-specific or style-sensitive text, custom translations\ncan help you get more relevant translations.\n\nCustom translations require you to provide your own example translations. Then,\nCloud Translation can generate results that closely follow the style, tone,\nand vocabulary of your examples.\n\nCloud Translation provides two solutions for requesting custom\ntranslations: AutoML Translation for training custom models or\nadaptive translation to leverage Google's large-language models (LLMs). Each\nfeature has its own data requirements, set of supported languages, and pricing.\n\nAutoML Translation\n------------------\n\nWith AutoML Translation, you import your data to train custom models that\nyou own and maintain. After building a custom model, you can then request\ntranslations that use your model instead of the default NMT model. Compared to\nadaptive translation, custom models work well for domain-specific text where\ngetting the correct terminology is your highest priority. You are also required\nto provide larger datasets for model training.\n\nYou are charged on the model training time and the number of input characters\nthat you send for translations.\n\nAdaptive translation\n--------------------\n\nAdaptive translations use LLMs combined with small datasets to provide\nhigh-quality translations, often on par with AutoML Translation custom\nmodels. You don't train or maintain any models. Compared to custom models,\nadaptive translation works well for getting responses that are similar in style,\ntone, and voice with your input.\n\nFor adaptive translation, you are charged on the number of input and output\ncharacters.\n\nPrepare example translations\n----------------------------\n\nPrepare example translations as segment pairs, which consists of one sentence in\na source language and a corresponding sentence that's translated in the\ntarget language. Save these segment pairs in a tab-separated values (TSV) file\nor Translation Memory eXchange (TMX) file.\n\nChoose examples that represent the linguistic domain of the content that you\nplan to translation. For additional guidance, see the [Data\npreparation](/translate/docs/advanced/automl-beginner#data-preparation) section in the AutoML Translation beginner's\nguide. \n\n### TSV\n\nFor tab-separated files, each row has the following format:\n\n- `Source segment` *tab* `Translated segment`\n\nDon't include a header row with language codes to identify the source and\ntarget languages. You specify these languages when you create a dataset.\nThe following example includes segment pairs for English to German\ntranslations: \n\n```\nIt's a beautiful day.\\tEs ist ein schöner Tag.\nTomorrow it will rain.\\tMorgen wird es regnen.\n```\n\nAll content in a TSV file must be plain text. If the text includes HTML tags or\nother markup, Cloud Translation treats the markup as plain text.\n\n### TMX\n\nTMX is a standard XML format for providing source and target translation\nsegments. Cloud Translation supports input files in a format based on\n[TMX version 1.4](https://www.gala-global.org/lisa-oscar-standards). The following example illustrates the\nrequired structure: \n\n```\n\u003c?xml version='1.0' encoding='utf-8'?\u003e\n\u003c!DOCTYPE tmx SYSTEM \"tmx14.dtd\"\u003e\n\u003ctmx version=\"1.4\"\u003e\n \u003cheader segtype=\"sentence\" o-tmf=\"UTF-8\"\n adminlang=\"en\" srclang=\"en\" datatype=\"PlainText\"/\u003e\n \u003cbody\u003e\n \u003ctu\u003e\n \u003ctuv xml:lang=\"en\"\u003e\n \u003cseg\u003eIt's a beautiful day.\u003c/seg\u003e\n \u003c/tuv\u003e\n \u003ctuv xml:lang=\"de\"\u003e\n \u003cseg\u003eEs ist ein schöner Tag.\u003c/seg\u003e\n \u003c/tuv\u003e\n \u003c/tu\u003e\n \u003ctu\u003e\n \u003ctuv xml:lang=\"en\"\u003e\n \u003cseg\u003eTomorrow it will rain.\u003c/seg\u003e\n \u003c/tuv\u003e\n \u003ctuv xml:lang=\"de\"\u003e\n \u003cseg\u003eMorgen wird es regnen.\u003c/seg\u003e\n \u003c/tuv\u003e\n \u003c/tu\u003e\n \u003c/body\u003e\n\u003c/tmx\u003e\n```\n\nThe `\u003cheader\u003e` element of a well-formed TMX file must identify\nthe source language by using the `srclang` attribute, and every\n`\u003ctuv\u003e` element must identify the language of the contained\ntext using the `xml:lang` attribute.\n\nAll `\u003ctu\u003e` elements must contain a pair of\n`\u003ctuv\u003e` elements with the same source and target languages. If\na `\u003ctu\u003e` element contains more than two `\u003ctuv\u003e`\nelements, Cloud Translation processes only the first\n`\u003ctuv\u003e` matching the source language and the first matching\nthe target language and ignores the rest. If a `\u003ctu\u003e` element\ndoes not have a matching pair of `\u003ctuv\u003e` elements,\nCloud Translation skips over the invalid `\u003ctu\u003e` element.\n\nCloud Translation strips the markup tags from around a\n`\u003cseg\u003e` element before processing it. If a\n`\u003ctuv\u003e` element contains more than one `\u003cseg\u003e`\nelement, Cloud Translation concatenates their text into a single\nelement with a space between them.\n\nIf the file contains XML tags other than those shown earlier,\nCloud Translation ignores them.\n\nIf the file does not conform to proper XML and TMX format -- for\nexample, if it is missing an end tag or a `\u003ctmx\u003e` element\n-- Cloud Translation aborts processing it. Cloud Translation\nalso aborts processing if it skips more than 1024 invalid\n`\u003ctu\u003e` elements.\n\nThe minimum required and maximum allowed number segment pairs for each feature\nis different. For more information, see the [AutoML Translation data\npreparation](/translate/docs/advanced/automl-prepare) or [adaptive translation data\nrequirements](/translate/docs/advanced/adaptive-translation#data_requirements_and_suggestions).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- For more information about each feature, see [AutoML Translation\n overview](/translate/docs/advanced/automl-beginner) or [Adaptive translation](/translate/docs/advanced/adaptive-translation).\n- For language support, see [Supported languages](/translate/docs/languages).\n- For pricing details, see [Cloud Translation pricing](/translate/pricing)."]]
