A nagyvállalati lokalizációban a statikus fordítási modellek gyorsan elavulnak. Ezek az általános rendszerek nehezen tudnak lépést tartani a nyelv folyamatosan változó természetével, ami a minőség romlásához, több utószerkesztéshez és végső soron a befektetés alacsony megtérüléséhez vezet. A vállalatspecifikus terminológiához, stílushoz és kontextushoz való alkalmazkodás hiánya jelentős akadályt jelent a kiváló minőségű fordítások nagy mennyiségben történő elérésében. Itt jön a képbe…

A mesterséges intelligencia versenyét évekig a modellközpontú filozófia uralta: nagyobb, összetettebb algoritmusok építése. Az uralkodó nézet az volt, hogy a jobb eredményekhez vezető egyetlen út egy jobb modell. A fordítás területén ez ahhoz vezetett, hogy hatalmas, általános adatkészletekre összpontosítottak, amelyeket egyre nagyobb modellek táplálására terveztek. Az eredmények azonban gyakran nem voltak kielégítőek, és technikailag elfogadható, de kontextusilag hibás fordításokat eredményeztek.…