Datos y formación

IA centrada en datos para la traducción: calidad antes que cantidad

Durante años, la carrera de la inteligencia artificial estuvo dominada por una filosofía centrada en los modelos: construir algoritmos más grandes y complejos. La creencia predominante era que un modelo mejor era la única forma de obtener mejores resultados. En el campo de la traducción, esto llevó a centrarse en conjuntos de datos masivos y genéricos diseñados para alimentar modelos…

Aprendizaje continuo en la IA de traducción: inteligencia adaptativa

En la localización empresarial, los modelos de traducción estáticos se están quedando obsoletos rápidamente. Estos sistemas genéricos tienen dificultades para mantenerse al día con la naturaleza en constante evolución del idioma, lo que lleva a una degradación de la calidad, un aumento de la posedición y, en última instancia, un bajo retorno de la inversión. La incapacidad de adaptarse a…