Нова версія представляє Trust Attention, нову техніку, натхненну здатністю людського мозку визначати пріоритети інформації з надійних джерел, покращуючи якість перекладу до 42% (див. графік).
Ця інновація встановлює новий галузевий стандарт, позначаючи відстань від традиційних систем MT, які обмежені нездатністю розрізняти надійні дані та неякісні матеріали під час процесу навчання.
ModernMT тепер використовує першу в своєму роді систему зважування, щоб визначити пріоритет навчання на основі високоякісних кваліфікованих даних, тобто перекладів, виконаних і перевірених професійними перекладачами, над неперевіреним вмістом, отриманим з Інтернету. Як це було з впровадженням адаптивності, На розробку цієї нової техніки Translated надихнувся людський мозок. Подібно до того, як люди оцінюють численні джерела інформації, щоб визначити найбільш надійні та заслуговують на довіру, ModernMT V7 подібним чином визначає найцінніші навчальні дані та відповідно організовує своє навчання.
«Здатність ModernMT віддавати перевагу високоякісним даним для покращення моделі перекладу є найбільш значним кроком вперед у машинному перекладі з моменту впровадження динамічної адаптації п’ять років тому», — сказав Марко Тромбетті, генеральний директор Translated. «Ця інновація відкриває нові можливості для компаній використовувати машинний переклад, щоб підняти досвід своїх клієнтів у всьому світі на новий рівень. Водночас це допоможе перекладачам підвищити продуктивність і заробіток».
Запровадження цього нового підходу є серйозним кроком вперед для компаній, яким потрібна більша точність при перекладі великих обсягів вмісту або потрібен високий рівень налаштування системи машинного перекладу. Крім того, перекладачі, які інтегрують MT у свій робочий процес, отримають значну користь від цієї інновації.
Сьогодні точаться багато дискусій про застосування large language model (LLM) з перекладу. У той час як традиційний машинний переклад надає перевагу точності, а не вільному володінню знаннями, магістратури, як правило, наголошують на вільному володінні. Іноді це може призвести до оманливих результатів через «галюцинації», тобто вихідні дані, що не ґрунтуються на вхідних даних, отриманих на етапі навчання. Ми віримо, що Translated's Trust Attention може підвищити точність генеративних моделей, зменшуючи ймовірність таких помилок. Це може створити основу для наступної ери машинного перекладу.
Усі клієнти Translated отримають переваги від покращення якості нової моделі машинного перекладу, що призведе до значного скорочення часу доставки проекту. Перекладачі, які співпрацюють з Translated, зможуть скористатися функціями нової моделі через Matecat, веб-додаток для перекладу з підтримкою штучного інтелекту (інструмент CAT), який Translated безкоштовно розповсюджує. Перекладачі, які використовують одне з інших офіційно підтримуваних програм (Matecat, memoQ і Trados) з активною ліцензією ModernMT, також відчують потужність нової моделі.
BlogInnovazione.it
Розвиток дрібної моторики за допомогою розфарбовування готує дітей до більш складних навичок, таких як письмо. Розфарбувати…
Військово-морський сектор є справжньою глобальною економічною силою, яка просунулася до 150-мільярдного ринку...
Минулого понеділка Financial Times оголосила про угоду з OpenAI. FT ліцензує свою журналістику світового рівня…
Мільйони людей оплачують потокові послуги, сплачуючи щомісячну абонентську плату. Поширена думка, що ви…
