Bevezetés A transzformátoros technológiák megjelenése kulcsfontosságú pillanat az MI-alapú fordítás területén, alapjaiban átformálva a lehetőségeket. Sok szakembernek – például a lokalizációs menedzsereknek, a fejlesztőknek és a műszaki igazgatóknak – elengedhetetlen, hogy megértsék a transzformátoros fordítási technológiát. A Transformer-architektúra úttörő figyelemmechanizmusával újradefiniálta a neurális hálózatok képességeit, és példátlan teljesítményt, kontextusérzékenységet és skálázhatóságot kínál. Elődeivel, például az RNN-ekkel és az LSTM-ekkel ellentétben…

A hagyományos gépi fordítás megértése Ahhoz, hogy értékelni tudjuk a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) által jelentett változást, elengedhetetlen, hogy megértsük elődeik fejlődését. A hagyományos gépi fordítás nem egyetlen technológia volt, hanem egy sor fejlesztés, amelyek mindegyike megoldotta a korábbi korlátokat, miközben új kihívásokat tártak fel a nagyvállalati szintű lokalizáció előtt. Az út a szabályalapú gépi fordítással (RBMT) kezdődött, amely hatalmas…

Az adaptív neurális gépi fordítás (NMT) egy kulcsfontosságú elmozdulást jelent a statikus, univerzális gépi fordítási modellek irányába. Dinamikus képességet biztosít a rendszerek számára, hogy valós időben tanuljanak és fejlődjenek, ami elengedhetetlen a mai gyors, kontextusban gazdag lokalizációs környezetekben. Ennek a fejlődésnek az élvonalában áll a ModernMT, egy vállalati szintű adaptív NMT-rendszer, amelyet úgy terveztek, hogy minden javításból tanuljon. Ez a…