적응형 신경망 기계 번역(NMT)은 정적인 단일 번역 모델에서 중요한 변화를 나타냅니다. 이는 시스템이 실시간으로 학습하고 개선할 수 있는 역동적인 기능을 도입하며, 이는 오늘날의 빠르게 변화하는 맥락이 풍부한 현지화 환경에 필수적입니다. 이러한 진화의 최전선에 있는 ModernMT는 모든 수정 사항에서 학습하도록 설계된 엔터프라이즈급 적응형 NMT 시스템입니다. 이 글에서는 ModernMT의 아키텍처를 기술적으로 심층적으로 분석하고, 실시간 학습과 적응을 촉진하는 특정 메커니즘을 탐구합니다. 전문 번역가의…

소개 트랜스포머 기술의 출현은 AI 기반 번역 분야에서 중요한 순간을 나타내며, 근본적으로 가능한 것을 재구성합니다. 현지화 관리자, 개발자, CTO와 같은 많은 전문가에게 이 트랜스포머 번역 기술을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 혁신적인 주의력 메커니즘을 갖춘 트랜스포머 아키텍처는 신경망의 능력을 재정의하여 전례 없는 성능, 맥락 인식 및 확장성을 제공합니다. RNN 및 LSTM과 같은 이전 모델과 달리, Transformer 모델은 데이터를 순차적으로 처리하지 않고…

기존의 기계 번역 이해하기 대규모 언어 모델(LLM)이 나타내는 변화를 이해하려면 이전 모델의 진화를 이해하는 것이 중요합니다. 기존의 기계 번역(MT)은 하나의 기술이 아닌 일련의 발전이었으며, 각각의 기술은 이전의 한계를 해결하는 동시에 기업 규모의 현지화를 위한 새로운 과제를 제시했습니다. 이 여정은 방대한 수작업 문법 규칙과 사전에 의존하는 규칙 기반 기계 번역(RBMT)으로 시작되었습니다. 특정 언어 쌍과 도메인에 대해서는 기능적이었지만, RBMT 시스템은 취약하고 구축…