Przez lata w wyścigu w dziedzinie sztucznej inteligencji dominowała filozofia skoncentrowana na modelach: budowanie większych, bardziej złożonych algorytmów. Panowało przekonanie, że lepszy model to jedyna droga do lepszych wyników. W dziedzinie tłumaczeń doprowadziło to do skupienia się na ogromnych, ogólnych zbiorach danych, które miały zasilać coraz większe modele. Jednak wyniki często były niewystarczające, co skutkowało tłumaczeniami, które były technicznie wiarygodne, ale kontekstowo błędne.…

W lokalizacji korporacyjnej statyczne modele tłumaczeń szybko stają się przestarzałe. Te ogólne systemy mają trudności z nadążeniem za ciągle zmieniającym się językiem, co prowadzi do obniżenia jakości, zwiększonej potrzeby postedycji, a ostatecznie do niskiego zwrotu z inwestycji. Niezdolność do dostosowania się do terminologii, stylu i kontekstu specyficznych dla przedsiębiorstwa jest istotną przeszkodą w osiąganiu wysokiej jakości tłumaczeń na dużą skalę. Wprowadź uczenie się na bieżąco – transformacyjne…