수년간 인공지능 분야는 더 크고 복잡한 알고리즘을 구축하는 모델 중심 철학이 지배했습니다. 더 나은 모델이 더 나은 결과를 얻을 수 있는 유일한 길이라고 믿었습니다. 번역 분야에서는 점점 더 큰 모델을 공급하기 위해 설계된 방대한 일반 데이터 세트에 초점을 맞추게 되었습니다. 그러나 결과는 종종 부족했고, 기술적으로는 그럴듯하지만 문맥적으로는 결함이 있는 번역을 생성했습니다. 새로운 패러다임인 데이터 중심 AI는이러한 방식을 뒤집습니다. AI 모델의…

기업 현지화에서 정적 번역 모델은 빠르게 구식이 되고 있습니다. 이러한 일반 시스템은 끊임없이 진화하는 언어의 특성에 발맞추기 위해 고군분투하고 있으며, 이는 품질 저하, 사후 편집 증가, 그리고 궁극적으로 낮은 투자 수익률로 이어집니다. 기업별 용어, 스타일 및 상황에 적응할 수 없는 것은 대규모로 고품질 번역을 달성하는 데 상당한 장벽이 됩니다. 번역 AI를 재정의하는 혁신적인 접근 방식인 지속 학습을 시작하세요. 이러한 혁신의…