Przyspiesz realizację projektów i obniż koszty wykorzystując sztuczną inteligencję do osiągnięcia najlepszego procesu tłumaczenia maszynowego.
Generatywna sztuczna inteligencja jest już urządzeniem powszechnie wykorzystywanym w branży tłumaczeniowej. Pomaga dostawcom usług językowych szybciej realizować projekty i tworzy bardziej opłacalne procesy i przepływy pracy.
Mimo to nawet najlepsze tłumaczenie maszynowe wymaga redakcji przez człowieka.
Dlaczego? Ponieważ sztuczna inteligencja nie oferuje jeszcze ostatecznego tłumaczenia o optymalnej jakości. Nadaje się jednak świetnie do ewaluacji i może umożliwić szybsze przejście do końcowej fazy zapewnienia jakości.
Przyjrzyjmy się bliżej etapowi na którym jesteśmy jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji do osiągnięcia najlepszego procesu tłumaczenia maszynowego.
3 tradycyjne rodzaje tłumaczenia maszynowego
Od pewnego czasu istnieją trzy rodzaje komputerowych systemów tłumaczeniowych:
Tłumaczenie maszynowe oparte na regułach (RBMT)
RBMT wymaga pełnego słownictwa i zasad językowych do prawidłowego funkcjonowania.
Informacje te decydują o tym, jak słowo lub fraza w języku źródłowym będzie tłumaczona na język docelowy.
Zasadniczo zasady mówią: „to oznacza dokładnie to” w języku docelowym i nie ma od tego odstępstw.
Ponieważ język jest dynamiczny i ewoluuje w czasie, metoda RBMT ogranicza skuteczność tłumaczenia. Proces pozbawiony zdolności adaptacji w czasie rzeczywistym nadaje się do bardziej technicznych projektów tłumaczeniowych, w których ustalone terminy nie ulegają zmianie przez długi czas.
Statystyczne tłumaczenie maszynowe (SMT)
W tym przypadku obszerna analiza zarówno języka źródłowego, jak i docelowego generuje modele statystyczne, które tłumaczą tekst z jednego języka na drugi.
Materiał źródłowy jest tłumaczony na podstawie najczęstszych wcześniejszych tłumaczeń.
Jest tu trochę niuansów, ale największą rolę odgrywa prawdopodobieństwo. Tak więc, podobnie jak w przypadku RBMT, ogólną słabością SMT jest to, że może przetłumaczyć frazę tylko wtedy, gdy istnieje ona w tekstach referencyjnych.
Neuronowe tłumaczenie maszynowe (NMT)
Tutaj sztuczna inteligencja zaczyna robić wrażenie.
NMT potrafi rozpoznawać wzorce w materiale źródłowym w celu określenia interpretacji kontekstowej, która może przewidzieć prawdopodobieństwo sekwencji słów.
Chociaż brzmi to bardzo podobnie do SMT, tutaj maszyna uczy się z każdego zadania tłumaczeniowego i ulepsza każde kolejne tłumaczenie.
A oto haczyk: nie jest wymagany nadzór człowieka. Liniowa logika tradycyjnych komputerów ustępuje miejsca metodzie sieci neuronowej wzorowanej na ludzkim mózgu. Oprogramowanie uczy się i doskonali po każdym nowym doświadczeniu.
Tłumaczenia oparte na maszynowych sieciach neuronowych postrzegają zadanie i uwzględniają kontekst. W rezultacie tłumaczenia te są często znacznie bardziej naturalne niż te oparte na regułach lub prawdopodobieństwach.
Tak więc tłumaczenie maszynowe osiągnęło niemal „ludzki” poziom dokładności.
To dzięki dużemu modelowi językowemu (LLM) możemy podnieść poprzeczkę na inny poziom.
Duży model językowy (LLM)
Duży model językowy (LLM) to rodzaj algorytmu sztucznej inteligencji, który wykorzystuje kombinację technik głębokiego uczenia i ogromnych zbiorów danych do zrozumienia, podsumowania, generowania i przewidywania nowych treści.
ChatGPT to najlepszy obecnie tego przykład.
LLM to rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji specjalnie zbudowanej, aby pomóc w generowaniu treści tekstowych. LLM może zrozumieć i rozpoznać relacje i połączenia między słowami i pojęciami za pomocą mechanizmu samouwagi.
Po przeprowadzeniu szkolenia stworzona jest podstawa, na której sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do celów praktycznych. Poprzez wysłanie zapytania do LLM za pomocą monitu, wnioskowanie modelu AI może wygenerować odpowiedź.
Nie mamy już więc do czynienia z regułami i prawdopodobieństwami. A przypadków użycia jest bardzo dużo.
- Możliwość generowania tekstu na dowolny temat
- Tworzenie podsumowań bloków tekstu lub tekstów wielostronicowych
- Parafrazowanie treści
- Klasyfikowanie i kategoryzowanie zawartości
- Analiza sentymentu
- Konwersacyjna sztuczna inteligencja i chatboty
- Tłumaczenie
Piszemy obszernie o możliwościach i ograniczeniach ChatGPT, zwłaszcza w odniesieniu do tłumaczenia.
Nie jesteśmy jeszcze w momencie, w którym tłumaczenie może być w 100% zautomatyzowane bez uszczerbku dla jakości, co oznacza, że element ludzki jest nadal niezbędny. Ale sztuczna inteligencja z pewnością może przyspieszyć ten proces w niektórych przypadkach.
Oto jak może to zrobić.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny tłumaczenia
Modele AI nie osiągnęły pełnych możliwości tłumaczenia.
Z pewnością można używać sztucznej inteligencji do niezwykle szybkich, wysokonakładowych tłumaczeń przy bardzo niskich kosztach. Ale wiąże się to z ryzykiem niskiej dokładności i możliwości błędów krytycznych.
W przypadku treści technicznych, marketingowych, finansowych, prawnych lub medycznych najmniejszy błąd lub niejednoznaczność może mieć szkodliwe konsekwencje, generować spory i mieć duży wpływ na reputację firmy.
Nawet w odniesieniu do treści internetowych lub e-commerce istnieje pewne ryzyko, szczególnie na bardziej odległych rynkach docelowych.
Microsoft porównał ChatGPT z bardziej tradycyjnymi silnikami MT w 18 parach językowych o wysokiej i niskiej zawartości zasobów. Wykorzystali ogólnodostępne zbiory danych i przeprowadzili testy zarówno na poziomie zdania, jak i dokumentu.
Wniosek był taki, że modele GPT zapewniają „bardzo konkurencyjną jakość tłumaczenia” dla języków o wysokich zasobach. Jednak ChatGPT nadal ma „ograniczone możliwości dla języków o niskich zasobach””.
Dla porównania, angielski, chiński, hiszpański, francuski, japoński i inne języki europejskie i zachodnie są językami o wysokich zasobach.
Aby odnieść większy sukces w przypadku języków o niskich zasobach, konieczne jest gromadzenie danych tekstowych i adnotacje. Jeśli tłumaczysz na te języki, ChatGPT nie wystarczy, aby wykonać zadanie, a odnosi się to tylko do podstawowej zawartości.
Mimo to, AI niewątpliwie ułatwi pracę tłumacza.
NMT + LLM + PE
Już teraz obserwujemy pojawienie się metody hybrydowej , w której sztuczna inteligencja łączy się z ludzkim know-how: neuronowe tłumaczenie maszynowe z oceną modelu wielkojęzykowego i postedycją wykonywaną przez człowieka.
Tutaj AI pomaga głównie na poziomie zarządzania projektami:
- Wyjaśnij jakość tłumaczenia.
- Wybierz najlepsze tłumaczenie z dwóch opcji.
- Zidentyfikuj i wyjaśnij poważne błędy w tłumaczeniu.
Nie możemy ufać, że narzędzie wykryje wszystkie błędy, a niektóre błędy mogą nie być znaczące dla zakresu projektu. Wykrywanie błędów już działa dobrze, a stosowany sposób krytyki zależy od instrukcji użytkownika.
Wstawiasz monit i kontekst, a sztuczna inteligencja sprawdzi, czy twój NMT jest dobrej jakości.
Ponownie odkryliśmy, że sztuczna inteligencja sprawdza się najlepiej w OCENIE jako szybki etap między MT i PE, który może zaoszczędzić zarówno czas, jak i pieniądze, nie generując kosztów pod względem jakości.
Przeprowadź proces tłumaczenia maszynowego, przetestuj dokładność za pomocą sztucznej inteligencji, a następnie poddaj tłumaczenie postedycji wykonywanej przez człowieka.
Najlepsze tłumaczenie maszynowe stworzone dla Ciebie
Nie ma jednego sposobu podejścia do projektów tłumaczeniowych. Potrafimy być elastyczni, czego dowodzi nasza oferta specjalistycznych usług.
Istnieje ruchoma skala między tłumaczeniem wykonanym przez człowieka a tym wykonanym przez maszynę.
To pierwsze zajmuje więcej czasu, ale jest solidne i ma swoją cenę. Reprezentuje ono wartość premium.
Narzędzia do tłumaczenia maszynowego czynią proces tłumaczenia szybkim, prostym i ekonomicznym. Jakość, jak widzieliśmy, pozostawia trochę do życzenia.
Ale dzięki postedytowanemu tłumaczeniu maszynowemu możesz osiągnąć większą równowagę.
Przed dokonaniem indywidualnej wyceny bierzemy pod uwagę wszystkie czynniki.
Przede wszystkim musisz wiedzieć, czego dokładnie potrzebujesz. Zrób listę języków, na które lub z których chcesz tłumaczyć, i zdecyduj o poziomie usług językowych, których potrzebuje Twoja firma.
Im bardziej szczegółowe informacje przekażesz osobie wyceniającej, tym większa szansa, że otrzymasz najbardziej atrakcyjną cenę.
A jeśli nie wiesz dokładnie, czego potrzebujesz, pomożemy Ci to sprecyzować.
Skontaktuj się z nami, aby rozpocząć współpracę.
