Introduktion Fremkomsten af Transformer-teknologier markerer et afgørende øjeblik inden for AI-drevet oversættelse, der grundlæggende gentænker, hvad der er muligt. For mange fagfolk – såsom lokaliseringsledere, udviklere og CTO’er – er det afgørende at forstå denne Transformer-oversættelsesteknologi. Transformer-arkitekturen har med sin banebrydende opmærksomhedsmekanisme gentænkt de neurale netværks muligheder og giver hidtil uset præstation, kontekstbevidsthed og skalerbarhed. I modsætning til sine forgængere,…

Forstå traditionel maskinoversættelse For at kunne sætte pris på det skift, som store sprogmodeller (LLM’er) repræsenterer, er det vigtigt at forstå udviklingen af deres forgængere. Traditionel maskinoversættelse (MT) var ikke en enkelt teknologi, men en række teknologier, der hver især løste tidligere begrænsninger, samtidig med at de afslørede nye udfordringer for lokalisering i virksomhedsskala. Rejsen begyndte med regelbaseret maskinoversættelse (RBMT),…

Adaptiv neural maskinoversættelse (NMT) repræsenterer et afgørende skift fra statiske, standardiserede oversættelsesmodeller. Det introducerer en dynamisk evne for systemer til at lære og forbedre sig i realtid, hvilket er en nødvendighed for nutidens hurtige, kontekstfyldte lokalisering. I spidsen for denne udvikling er ModernMT, et adaptivt NMT-system i virksomhedskvalitet, der er designet til at lære af hver rettelse. Denne artikel giver…