A corrida pelo maior conjunto de dados na tradução com IA atingiu um ponto de retornos decrescentes. O desenvolvimento inicial do aprendizado de máquina se concentrou em extrair o máximo possível de texto bilíngue da Internet aberta. No entanto, a mudança para grandes modelos de linguagem (LLMs), como a Lara, expôs uma realidade crítica. O volume não é mais o…

Durante anos, a corrida pela inteligência artificial foi dominada por uma filosofia centrada no modelo: construir algoritmos maiores e mais complexos. A crença predominante era que um modelo melhor era o único caminho para resultados melhores. No campo da tradução, isso levou a um foco em conjuntos de dados enormes e genéricos, projetados para alimentar modelos cada vez maiores. No…

Na localização para empresas, os modelos de tradução estáticos estão rapidamente se tornando obsoletos. Esses sistemas genéricos têm dificuldade em acompanhar a natureza em constante evolução do idioma, levando à degradação da qualidade, ao aumento da pós-edição e, em última análise, a um baixo retorno sobre o investimento. A incapacidade de se adaptar à terminologia, estilo e contexto específicos da…