Zbudowanie wielojęzycznego modelu sztucznej inteligencji, który naprawdę rozumie użytkowników z całego świata, wymaga czegoś więcej niż tylko dużej ilości danych – potrzebna jest wierność językowa i kulturowa. Chociaż ogólne etykietowanie danych może wystarczyć do prostego rozpoznawania obrazów, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i tłumaczenie maszynowe wymagają podejścia zorientowanego na dane, w którym kontekst jest główną zmienną. Dla przedsiębiorstw wyzwanie polega na zapewnieniu, że dane szkoleniowe, będące…