機械翻訳でのIn-Context Learning（GPT-4 + OpenICL） | ぷるーふおぶこんせぷとGPT-3.5, GPT-4でプロンプトを変えた場合及びOpenICL利用時のBLEU 性能評価の方法 性能評価に使用したデータは前回（GPT-4を用いた翻訳の検証（vs GPT-3.5 vs FuguMT） | ぷるーふおぶこんせぷと (staka.jp)）と同様としOpenICLの効果を検証した。 ChatGPT API（gpt-3.5-turbo-0301）、GPT-4 API（gpt-4-0314）、FuguMT（staka/fugumt-en-ja · Hugging Face）を比較。英語文を日本語文に翻訳し、その性能を評価した。評価指標はBLEUで、使用したツールやtokenizerは前回と同じ（sacrebleu –tokenize ja-mecab）である。 データセットは外務省WEBサイトのプレスリリース（CC BY互換で利用可）のうち日本語、英語が対応しているページを
