Introduksjon Fremveksten av transformerteknologi markerer et sentralt øyeblikk innen KI-drevet oversettelse, og omformer fundamentalt hva som er mulig. For mange fagfolk – som lokaliseringsledere, utviklere og tekniske direktører – er det avgjørende å forstå denne transformatoroversettelsesteknologien . Transformer-arkitekturen, med sin banebrytende oppmerksomhetsmekanisme, har redefinert kapasiteten til nevrale nettverk, og tilbyr enestående ytelse, kontekstbevissthet og skalerbarhet. I motsetning til forgjengerne, som RNN-er og LSTM-er, behandler…

Forstå tradisjonell maskinoversettelse For å sette pris på skiftet som store språkmodeller (LLM-er) representerer, er det viktig å forstå utviklingen av forgjengerne deres. Tradisjonell maskinoversettelse (MT) var ikke én enkelt teknologi, men en serie teknologier som hver for seg løste tidligere begrensninger, samtidig som de avdekket nye utfordringer for lokalisering i bedrifter. Reisen begynte med regelbasert maskinoversettelse (RBMT), som var…

Adaptiv nevral maskinoversettelse (NMT) representerer et sentralt skifte fra statiske, en-størrelse-passer-alle oversettelsesmodeller. Det introduserer en dynamisk evne for systemer til å lære og forbedre seg i sanntid, en nødvendighet for dagens raske, kontekstrike lokalisering. I forkant av denne utviklingen er ModernMT, et adaptivt NMT-system i bedriftsklasse designet for å lære av hver korreksjon. Denne artikkelen gir et teknisk dypdykk i…