Introduktion Framväxten av transformatorteknik markerar ett avgörande ögonblick inom området AI-driven översättning, och omformar i grunden vad som är möjligt. För många yrkesverksamma – till exempel lokaliseringschefer, utvecklare och CTO:er – är det avgörande att förstå denna transformatoröversättningsteknik. Transformatorarkitekturen, med sin banbrytande uppmärksamhetsmekanism, har omdefinierat kapaciteten hos neurala nätverk och erbjuder oöverträffad prestanda, kontextmedvetenhet och skalbarhet. Till skillnad från sina…

Förstå traditionell maskinöversättning För att uppskatta det skifte som stora språkmodeller (LLM) representerar är det viktigt att förstå utvecklingen av deras föregångare. Traditionell maskinöversättning (MT) var inte en enda teknik utan en serie framsteg, som alla löste tidigare begränsningar samtidigt som de avslöjade nya utmaningar för lokalisering på företagsnivå. Resan började med regelbaserad maskinöversättning (RBMT), som förlitade sig på stora…

Adaptiv neural maskinöversättning (NMT) representerar ett avgörande skifte från statiska, universella översättningsmodeller. Den introducerar en dynamisk förmåga för system att lära sig och förbättras i realtid, en nödvändighet för dagens snabba, kontextrika lokaliseringsmiljöer. I framkant av denna utveckling finns ModernMT, ett adaptivt NMT-system i företagsklass som är utformat för att lära sig av varje korrigering. Den här artikeln ger en…