다국어 지원

개요

Claude는 강력한 다국어 기능을 보여주며, 특히 여러 언어에 걸친 “zero-shot”(제로샷) 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Claude는 다음 표에서 벤치마크된 언어 외에도 많은 언어를 처리할 수 있습니다. 특정 사용 사례와 관련된 모든 언어로 테스트해 보세요.

성능 데이터

다음 표는 Global-MMLU에서 측정한 Claude 모델의 제로샷 점수를 보여줍니다. Global-MMLU는 “Massive Multitask Language Understanding”(대규모 다중 작업 언어 이해), 즉 MMLU 테스트 세트를 42개 언어로 확장한 것입니다. 각 점수는 동일한 모델의 영어 점수 대비 백분율입니다:

모든 점수는 max effort 수준에서 “adaptive thinking”(적응형 사고)을 사용하여 측정되었습니다. 점수에서는 “safety classifier”(안전 분류기)가 차단했거나 응답되지 않은 질문이 제외됩니다. 표의 각 점수에서 제외된 질문은 최대 1.7%입니다.

응답 언어 설정

Claude는 대화에서 응답 언어를 추론하지만, 프로덕션 애플리케이션에서는 대상 언어를 명시적으로 지정해야 합니다. 이를 지정하기에 가장 신뢰할 수 있는 위치는 “system prompt”(시스템 프롬프트)이며, 이렇게 하면 대화의 모든 턴에 걸쳐 지시가 안정적으로 유지됩니다.

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

애플리케이션에서 사용자가 런타임에 언어를 선택할 수 있도록 하는 경우, Claude가 사용자의 메시지에서 언어를 추론하도록 의존하기보다는 해당 선택을 시스템 프롬프트에 삽입하세요. 두 개의 특정 언어 간에 번역하려면 두 언어를 모두 명시하세요: Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.

모범 사례

다국어 콘텐츠로 작업할 때:

1. 명확한 언어 컨텍스트 제공: Claude는 대상 언어를 자동으로 감지할 수 있지만, 원하는 입력 및 출력 언어를 명시적으로 지정하면 신뢰성이 향상됩니다. 유창성을 높이려면 Claude에게 "원어민처럼 관용적인 표현을 사용하도록" 프롬프트할 수 있습니다.
2. 고유 문자 사용: 최적의 결과를 위해 음역(transliteration) 대신 해당 언어의 고유 문자로 텍스트를 제출하세요.
3. 문화적 맥락 고려: 효과적인 의사소통에는 단순한 번역을 넘어 문화적, 지역적 인식이 필요한 경우가 많습니다.

또한 출력 품질을 더욱 향상시키려면 프롬프트 엔지니어링 개요의 일반 지침을 따르세요.

언어 지원 고려 사항

• Claude는 표준 Unicode 문자를 사용하는 대부분의 세계 언어로 입력을 처리하고 출력을 생성합니다.
• 성능은 언어에 따라 다르며, 널리 사용되는 언어에서 특히 강력한 역량을 보입니다.
• 디지털 자원이 적은 언어에서도 Claude는 의미 있는 역량을 유지합니다.

다음 단계

제공 여부