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 الناحية التقنية ولكنها معيبة من الناحية السياقية.
ويعمل نموذج جديد، الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات، على قلب هذه المعادلة. ويفترض أن جودة نموذج الذكاء الاصطناعي ليست في المقام الأول دالة على بنيته، بل على البيانات التي يتم تدريبه عليها. وفي مجال الترجمة، يعني هذا أن التركيز المنهجي على جودة بيانات التدريب وأهميتها ونظافتها هو المحرك الأكثر أهمية للأداء. في Translated، دافعنا عن هذا النهج لفترة طويلة، مع الاعتراف بأن جودة البيانات هي مفتاح نجاح الذكاء الاصطناعي والمحرك الحقيقي لحلولنا المتقدمة للذكاءالاصطناعي اللغوي.
ثورة جودة البيانات
يمثل التحول من نهج يركز على النموذج إلى نهج يركز على البيانات ثورة في طريقة تفكيرنا في تطوير الذكاء الاصطناعي. وتتعامل الرؤية التي تركز على النموذج مع البيانات كسلعة ثابتة يتم إدخالها في خوارزمية متغيرة باستمرار. وعلى النقيض من ذلك، تتعامل المنهجية التي تركز على البيانات مع بنية النموذج كمكون مستقر وتركز على تحسين البيانات التي تتدفق من خلاله بشكل متكرر.
وهذا أكثر من مجرد تمييز دقيق؛ إنه تغيير أساسي في الاستراتيجية. ويعترف هذا التغيير بأنه لا توجد خوارزمية، بغض النظر عن مدى تطورها، يمكنها التغلب على قيود بيانات التدريب المشوشة أو غير ذات الصلة أو منخفضة الجودة. وبالنسبة للترجمة، يعني هذا إدراك أن مجموعة بيانات أصغر يتم تنظيمها بدقة من المحتوى الخاص بالمجال أكثر قيمة بكثير من مجموعة ضخمة عامة يتم الحصول عليها من الويب. لم يعد الهدف هو مجرد الحصول على المزيد من البيانات، بل تحسين البيانات التي لدينا بالفعل بشكل منهجي.
بناء مجموعات بيانات ترجمة عالية الجودة
يبدأ النهج الذي يركز على البيانات بالبناء المدروس لمجموعات بيانات عالية الجودة. وتعد هذه العملية أكثر تعقيدًا بكثير من مجرد جمع نصوص متوازية. وتتضمن استراتيجية متعددة المستويات لضمان أن تكون البيانات نظيفة وذات صلة ومُحسَّنة للنطاق المستهدف.
ويشمل ذلك:
- تحديد المصادر الخاصة بالمجال: تحديد وتحديد مصادر المحتوى ذي الصلة المباشرة بصناعة معينة، مثل العقود القانونية أو أوراق الأبحاث الطبية أو الأدلة الفنية. ويضمن هذا أن يتعلم النموذج المصطلحات والأسلوب الصحيحين من البداية.
- تحسين ذاكرة الترجمة: التعامل مع ذاكرة الترجمة (ذاكرة الترجمة) الخاصة بالشركة كمجموعة بيانات ديناميكية، وليس كأرشيف ثابت. ويشمل ذلك تنظيف ذاكرة الترجمة القديمة وإزالة التكرار وتصحيحها لضمان توفير أساس عالي الجودة للتدريب.
- زيادة البيانات: استخدام تقنيات متقدمة لتوسيع مجموعة البيانات عند الحاجة، مثل إنشاء بيانات اصطناعية لسد الفجوات اللغوية مع ابتكارات الذكاء الاصطناعي أو سيناريوهات محددة لتحسين قوة النموذج. لا يعد بناء مجموعة بيانات عالية الجودة مشروعًا لمرة واحدة؛ بل هو الخطوة الأساسية في دورة مستمرة من التحسين.
التعلم المستمر من الملاحظات البشرية
يأتي المصدر الأكثر قيمة للبيانات عالية الجودة من الأشخاص الذين يفهمون اللغة بشكل أفضل: المترجمون المحترفون. ويتم بناء نموذج يركز على البيانات على حلقة ملاحظات قوية ومستمرة تلتقط التصحيحات والتحسينات التي أجراها الخبراء البشريون أثناء عملية التحرير اللاحق.
وهذا هو نهج “الإنسان في الحلقة” في الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية. وفي كل مرة يقوم فيها مترجم بتنقيح مقطع مترجم آليًا، فإنه لا يقوم فقط بإصلاح جملة واحدة، بل يقوم بإنشاء نقطة بيانات جديدة عالية الجودة تُستخدم لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي. ويؤدي هذا إلى إنشاء دورة مثمرة:
- يقدم الذكاء الاصطناعي اقتراحًا للترجمة.
- يقوم خبير بشري بتصحيحه وتحسينه.
- يتم إعادة إدخال هذه البيانات الجديدة التي تم التحقق من صحتها في النظام.
- يتعلم الذكاء الاصطناعي من التصحيح، ويقدم اقتراحات أفضل في المستقبل.
وتعد حلقة الملاحظات هذه محركًا لنظام يركز على البيانات، مما يضمن تكيف النموذج وتحسينه باستمرار بناءً على البيانات الحقيقية التي تم التحقق من صحتها بواسطة الخبراء.
أفضل ممارسات تنظيم البيانات
يتطلب الحفاظ على جودة مجموعة البيانات عملية تنظيم منضبطة ومستمرة. ولا يتعلق الأمر ببساطة بجمع البيانات، بل يتعلق بإدارتها وتنقيحها بنشاط. وتشمل أفضل الممارسات الرئيسية ما يلي:
- التنظيف المنهجي: تحديد وإزالة “الضوضاء” من مجموعة البيانات بانتظام، مثل عدم التوافق أو المصطلحات غير الصحيحة أو أخطاء التنسيق. ويمكن تعزيز ذلك من خلال آليات مثل Trust Attention لتحسين جودة الترجمة الآلية.
- التطبيع: ضمان الاتساق عبر مجموعة البيانات من حيث التنسيق وعلامات الترقيم والأسلوب لمنع النموذج من التعلم من التناقضات.
- إزالة التكرار: إزالة الإدخالات المتكررة لضمان كفاءة مجموعة البيانات وعدم الإفراط في تمثيل أي زوج ترجمة.
- التحقق المستمر: التحقق المستمر من جودة البيانات من خلال كل من الفحوصات الآلية والمراجعة البشرية للحفاظ على سلامة مجموعة التدريب.
يعد التنظيم الفعال للبيانات عملية نشطة ومتكررة تضمن بقاء أساس نموذج الذكاء الاصطناعي قويًا وموثوقًا.
استراتيجيات التنفيذ المؤسسي
بالنسبة للمؤسسة، يعني اعتماد استراتيجية ترجمة بالذكاء الاصطناعي تركز على البيانات التعامل مع بياناتك اللغوية كأصل أساسي للأعمال. ويتطلب ذلك تحولًا استراتيجيًا في كيفية إدارة التوطين.
ويتمثل المفتاح في تنفيذ منصة مركزية يمكنها إدارة دورة حياة البيانات بأكملها. وقد صُمم نظام TranslationOS لهذا الغرض، ويمثل مكونًا أساسيًا لمستقبل تقنيات التوطين. ويوفر نظامًا بيئيًا شاملًا لإدارة ذاكرات الترجمة، وتنفيذ حلقات الملاحظات مع المترجمين الاحترافيين، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة حسب الطلب.
تتضمن الاستراتيجية المؤسسية الفعالة ما يلي:
- مركزية الأصول اللغوية: دمج جميع ذاكرات الترجمة والأصول اللغوية في مستودع واحد ونظيف ومُدار بشكل جيد.
- تنفيذ حلقة ملاحظات: إنشاء مسار عمل واضح حيث يتم تسجيل التصحيحات من المحررين اللاحقين بشكل منهجي واستخدامها لإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة وتحسينها.
- الاستثمار في التنظيم: تخصيص الموارد للتنظيف والتنظيم المستمرين لبيانات اللغة لضمان جودتها بمرور الوقت.
من خلال اتباع نهج استراتيجي لإدارة البيانات، تستطيع المؤسسات بناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية ومخصصة توفر ميزة تنافسية كبيرة.
الخلاصة: كلما كانت البيانات أفضل، كان الذكاء الاصطناعي أفضل
لا يتعلق مستقبل الترجمة بالذكاء الاصطناعي بالسباق على نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا. بل يتعلق بتركيز منضبط ومنهجي على جودة البيانات التي تدعمها. ويعد النهج الذي يركز على البيانات، المبني على أساس بيانات عالية الجودة خاصة بالمجال ويتم تحسينها من خلال الملاحظات المستمرة من الخبراء البشريين، هو المسار الأكثر موثوقية لجودة ترجمة فائقة.
تتجاوز هذه المنهجية قيود الذكاء الاصطناعي العام الذي يناسب الجميع، مما يسمح بإنشاء حلول توطين مخصصة مصممة بدقة لتلبية الاحتياجات المحددة للمؤسسة. ومن خلال الاستثمار في استراتيجية تركز على البيانات، لا تعمل الشركات على تحسين ترجماتها فحسب؛ بل تبني أصلًا لغويًا دائمًا وذكيًا تزداد قيمته بمرور الوقت.