Zrozumienie tradycyjnego tłumaczenia maszynowego Aby docenić zmianę, jaką wprowadzają duże modele językowe (LLM), należy zrozumieć ewolucję ich poprzedników. Tradycyjne tłumaczenie maszynowe (MT) nie było pojedynczą technologią, ale serią ulepszeń, z których każde rozwiązywało wcześniejsze ograniczenia, jednocześnie ujawniając nowe wyzwania dla lokalizacji na skalę przedsiębiorstwa. Podróż rozpoczęła się od tłumaczenia maszynowego opartego na regułach (RBMT), które opierało się na ogromnych zbiorach ręcznie…

Wstęp Pojawienie się technologii transformatorów to przełomowy moment w dziedzinie tłumaczeń wspomaganych przez sztuczną inteligencję, który zasadniczo zmienia zakres możliwości. Dla wielu specjalistów, takich jak menedżerowie ds. lokalizacji, programiści i dyrektorzy ds. technologii, zrozumienie tej technologii tłumaczenia opartej na transformatorach ma kluczowe znaczenie. Architektura transformatorów, dzięki przełomowemu mechanizmowi uwagi, na nowo zdefiniowała możliwości sieci neuronowych, oferując bezprecedensową wydajność, świadomość kontekstu i skalowalność. W przeciwieństwie…

Adaptacyjne tłumaczenie maszynowe wykorzystujące sieci neuronowe (NMT) stanowi przełomową zmianę w stosunku do statycznych, uniwersalnych modeli tłumaczeń. Wprowadza dynamiczną zdolność systemów do uczenia się i doskonalenia w czasie rzeczywistym, co jest koniecznością w dzisiejszych szybko zmieniających się, bogatych w kontekst środowiskach lokalizacji. Na czele tej ewolucji stoi ModernMT, adaptacyjny system NMT klasy korporacyjnej, zaprojektowany do uczenia się na podstawie każdej korekty. W tym artykule przedstawiono szczegółowe…