لسنوات، سيطر على السباق في الذكاء الاصطناعي فلسفة تتمحور حول النموذج: بناء خوارزميات أكبر وأكثر تعقيدًا. وكان الاعتقاد السائد هو أن النموذج الأفضل هو الطريق الوحيد لتحقيق نتائج أفضل. في مجال الترجمة، أدى ذلك إلى التركيز على مجموعات البيانات العامة الضخمة المصممة لتغذية النماذج الأكبر حجمًا. ومع ذلك، كانت النتائج في الغالب دون المستوى المطلوب، حيث أنتجت ترجمات معقولة من…

في مجال توطين المؤسسات، سرعان ما تصبح نماذج الترجمة الثابتة قديمة. وتكافح هذه الأنظمة العامة لمواكبة الطبيعة المتطورة باستمرار للغة، مما يؤدي إلى تدهور الجودة وزيادة التحرير اللاحق، وفي النهاية، ضعف العائد على الاستثمار. ويشكّل عدم القدرة على التكيف مع المصطلحات والأسلوب والسياق الخاص بالمؤسسة عائقًا كبيرًا أمام تحقيق ترجمات عالية الجودة على نطاق واسع. أدخل التعلم المستمر – نهج…