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…

Kurumsal yerelleştirmede statik çeviri modelleri hızla modası geçmiş hale geliyor. Bu genel sistemler, dilin sürekli gelişen doğasına ayak uydurmakta zorlanıyor. Bu da kalitenin düşmesine, sonradan düzenlemenin artmasına ve nihayetinde düşük bir yatırım getirisine yol açıyor. Kuruma özgü terminoloji, stil ve bağlama uyum sağlayamama, yüksek kaliteli çevirileri geniş ölçekte elde etmenin önünde önemli bir engel teşkil ediyor. Çeviri yapay zekâsını yeniden…