Yıllardır yapay zekâ alanındaki yarışa model merkezli bir felsefe hakimdi: daha büyük, daha karmaşık algoritmalar oluşturmak. Daha iyi sonuçlara giden tek yolun daha iyi bir model olduğuna dair bir inanç hakimdi. Çeviri alanında bu durum, giderek daha büyük modelleri beslemek için tasarlanmış devasa, genel veri kümelerine odaklanılmasına yol açtı. Ancak sonuçlar genellikle yetersiz kalmış, teknik olarak makul ancak bağlamsal olarak kusurlu çeviriler üretilmiştir.
Yeni bir paradigma olan veri odaklı yapay zekâ bu denklemi tersine çeviriyor. Bir yapay zekâ modelinin kalitesinin öncelikle mimarisinin değil, eğitildiği verilerin bir fonksiyonu olduğunu öne sürüyor. Çeviri alanında bu, eğitim verilerinin kalitesi, alaka düzeyi ve temizliğine sistematik bir şekilde odaklanmanın performansın en kritik faktörü olduğu anlamına geliyor. Translated olarak, veri kalitesinin yapay zekâ başarısının anahtarı ve gelişmiş dil yapay zekâ çözümlerimizin gerçek motoru olduğunu kabul ederek bu yaklaşımı uzun zamandır savunuyoruz.
Veri kalitesi devrimi
Model merkezli yaklaşımdan veri merkezli yaklaşıma geçiş, yapay zekâ gelişimi hakkındaki düşüncelerimizde bir devrimi temsil ediyor. Model merkezli bir yaklaşım, verileri sürekli değişen bir algoritmaya eklenecek statik bir ürün olarak ele alır. Buna karşılık, veri merkezli bir metodoloji, model mimarisini sabit bir bileşen olarak ele alır ve içinden geçen verileri yinelemeli olarak iyileştirmeye odaklanır.
Bu, ince bir ayrımdan daha fazlasıdır; stratejide köklü bir değişikliktir. Ne kadar gelişmiş olursa olsun hiçbir algoritmanın gürültülü, alakasız veya düşük kaliteli eğitim verilerinin sınırlamalarının üstesinden gelemeyeceğini kabul eder. Çeviri için bu, alana özgü içeriklerden oluşan daha küçük, titizlikle düzenlenmiş bir veri kümesinin, web’den toplanan büyük, genel bir derlemden çok daha değerli olduğunu kabul etmek anlamına gelir. Amaç artık sadece daha fazla veri elde etmek değil, hâlihazırda sahip olduğumuz verileri sistematik olarak iyileştirmektir.
Yüksek kaliteli çeviri veri setleri oluşturma
Veri merkezli bir yaklaşım, yüksek kaliteli veri kümelerinin bilinçli bir şekilde oluşturulmasıyla başlar. Bu süreç, paralel metinleri toplamaktan çok daha karmaşıktır. Verilerin temiz, alakalı ve hedef alan için optimize edilmiş olmasını sağlamak için çok katmanlı bir strateji içerir.
Bu strateji şunları içerir:
- Alana özel kaynak kullanımı: yasal sözleşmeler, tıbbi araştırma makaleleri veya teknik kılavuzlar gibi belirli bir sektörle doğrudan ilgili içeriğin belirlenmesi ve kaynak olarak kullanılması. Bu, modelin en başından itibaren doğru terminolojiyi ve stili öğrenmesini sağlar.
- Çeviri belleği optimizasyonu: Bir şirketin çeviri belleğine (TM) statik bir arşiv olarak değil, dinamik bir veri kümesi olarak yaklaşmak. Bu, eğitim için yüksek kaliteli bir temel oluşturmalarını sağlamak için eski TM’lerin temizlenmesini, tekilleştirilmesini ve düzeltilmesini içerir.
- Veri artırma: Yapay zekâ yenilikleriyle dil boşluklarını kapatmak için sentetik veri oluşturmak veya model sağlamlığını artırmak için belirli senaryolar oluşturmak gibi veri kümesini gerektiğinde genişletmek için gelişmiş teknikler kullanmak. Yüksek kaliteli bir veri kümesi oluşturmak tek seferlik bir proje değildir; sürekli bir iyileştirme döngüsünün temel adımıdır.
İnsan geri bildiriminden sürekli öğrenme
Yüksek kaliteli verilerin en değerli kaynağı, dili en iyi anlayan kişilerden gelir: profesyonel çevirmenler. Veri merkezli bir model, son düzenleme sürecinde insan uzmanlar tarafından yapılan düzeltmeleri ve iyileştirmeleri yakalayan sağlam ve sürekli bir geri bildirim döngüsü üzerine inşa edilmiştir.
Bu, uygulamadaki yapay zekâda Döngüdeki İnsan (Human-in-the-Loop) yaklaşımıdır. Bir çevirmen makine tarafından çevrilmiş bir segmenti her düzelttiğinde, sadece tek bir cümleyi düzeltmekle kalmaz, aynı zamanda temel yapay zekâ modelini geliştirmek için kullanılan yeni, yüksek kaliteli bir veri noktası oluşturur. Bu da verimli bir döngü oluşturur:
- Yapay zekâ bir çeviri önerisi sunar.
- İnsan bir uzman bunu düzeltir ve mükemmelleştirir.
- Bu yeni, doğrulanmış veri sisteme geri beslenir.
- Yapay zekâ, düzeltmeden öğrenir ve gelecekte daha iyi öneriler üretir.
Bu geri bildirim döngüsü, veri merkezli bir sistemin motorudur ve modelin gerçek dünyadaki uzman onaylı verilere dayalı olarak sürekli olarak uyum sağlamasını ve gelişmesini sağlar.
Veri kürasyonu için en iyi uygulamalar
Bir veri kümesinin kalitesini korumak için disiplinli ve sürekli bir kürasyon süreci gerekir. Bu sadece veri toplamakla değil, aynı zamanda verileri aktif olarak yönetmek ve iyileştirmekle ilgilidir. En iyi uygulamalar şunlardır:
- Sistematik temizleme: yanlış hizalamalar, yanlış terminoloji veya biçimlendirme hataları gibi “gürültüleri” veri kümesinden düzenli olarak belirleme ve kaldırma. Bu, makine çevirisi kalitesini artırmak için Trust Attention gibi mekanizmalarla geliştirilebilir.
- Normalleştirme: Modelin tutarsızlıklardan öğrenmesini önlemek için veri kümesi genelinde biçimlendirme, noktalama işaretleri ve stil açısından tutarlılık sağlanması.
- Tekilleştirme: Veri kümesinin verimli olmasını ve tek bir çeviri çiftinin fazla temsil edilmemesini sağlamak için fazla girişlerin kaldırılması.
- Sürekli doğrulama: Eğitim derleminin bütünlüğünü korumak için hem otomatik kontroller hem de insan gözden geçirmesi yoluyla verilerin kalitesini sürekli olarak doğrulamak.
Etkili veri düzenleme, yapay zekâ modelinin temelinin sağlam ve güvenilir kalmasını sağlayan aktif, yinelemeli bir süreçtir.
Kurumsal uygulama stratejileri
Kurumsal bir şirket için veri merkezli bir yapay zekâ çeviri stratejisi benimsemek, dil verilerinizi temel bir işletme varlığı olarak görmek anlamına gelir. Bu, yerelleştirmenin yönetilme biçiminde stratejik bir değişim gerektirir.
Önemli olan, tüm veri yaşam döngüsünü yönetebilecek merkezi bir platform uygulamaktır. TranslationOS bu amaçla tasarlanmıştır ve yerelleştirme teknolojilerinin geleceğinin temel bir bileşenini temsil eder. Çeviri belleklerini yönetmek, profesyonel çevirmenlerle geri bildirim döngüleri uygulamak ve özel olarak eğitilmiş yapay zekâ modellerini devreye almak için uçtan uca bir ekosistem sağlar.
Etkili bir kurumsal strateji şunları içerir:
- Dil varlıklarını merkezileştirme: Tüm çeviri belleklerini ve dilbilimsel varlıkları tek, temiz ve iyi yönetilen bir havuzda birleştirme.
- Geri bildirim döngüsü oluşturma: Post-editörlerin yaptığı düzeltmelerin sistematik olarak kaydedildiği ve özel yapay zekâ modellerinizi yeniden eğitmek ve geliştirmek için kullanıldığı net bir iş akışı oluşturma.
- Veri düzenlemeye yatırım yapma: Zaman içinde kalitesini korumak için dil verilerinizin sürekli temizlenmesi ve düzenlenmesi için kaynak ayırma.
Kurumsal şirketler, veri yönetimine stratejik bir yaklaşım benimseyerek önemli bir rekabet avantajı sağlayan güçlü, özel yapay zekâ modelleri oluşturabilir.
Sonuç: Daha iyi veri, daha iyi yapay zekâ
Yapay zekâ çevirisinin geleceği, daha büyük ve daha karmaşık modeller için yapılan bir yarışla ilgili değildir. Bunlara güç veren verilerin kalitesine disiplinli ve sistematik bir şekilde odaklanmakla ilgilidir. Yüksek kaliteli, alana özgü veriler üzerine inşa edilen ve insan uzmanlardan gelen sürekli geri bildirimlerle rafine edilen veri merkezli bir yaklaşım, üstün çeviri kalitesine giden en güvenilir yoldur.
Bu metodoloji, genel, her ihtiyaca uygun yapay zekânın sınırlarının ötesine geçerek, bir kurumsal ihtiyaçlara tam olarak uyarlanmış özel yerelleştirme çözümlerinin oluşturulmasına olanak tanır. İşletmeler, veri merkezli bir stratejiye yatırım yaparak sadece çevirilerini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda zamanla daha değerli hale gelen kalıcı, akıllı bir dil varlığı oluşturur.