El idioma, el corazón a menudo pasado por alto de una experiencia de cliente digital, ofrece a las marcas la oportunidad de escalar sus productos y servicios para el mercado global. Utilizar la IA para la localización permite a las empresas generar copias de alta calidad con mayor eficiencia, un conjunto para empresas de todos los tamaños e industrias.
En nuestro reciente seminario web sobre el Día de la IA, nuestro panel de expertos en IA y localización arroja luz sobre el misterio que rodea a los LLM y la IA contextual. Las sesiones de IA de 90 minutos de LILT cerraron la brecha entre la tecnología de IA de vanguardia, los lingüistas experimentados y las necesidades de tu negocio, y mostraron a algunos oradores que han revolucionado la industria.
Ya sea que veas la sesión de 90 minutos o explores este resumen, te quedarás con una base concreta en la traducción con IA para ayudarte a transformar la forma en que ejecutas la localización.
Sesión 1: entusiasmo por las traducciones de GPT4 + IA
La primera sesión contó con la participación de los oradores Andy Jolls (CMO de LILT), Spence Green (cofundador y CEO de LILT) y Sarah Sandberg (gerente sénior de productos de LILT). Green comenzó con algo de información sobre los humildes comienzos de la IA para la localización de LILT, diciendo:
«—LILT vino del laboratorio de IA de Stanford hace muchos años. Teníamos dos objetivos fundamentales. Una es que queríamos poner la tecnología de IA más avanzada en manos de los usuarios empresariales para que pudieran obtener valor de ella».
Green destacó cómo la llegada temprana de LILT al mercado para estos sistemas ha permitido a LILT desarrollar IA que proporciona a las empresas un retorno inmediato de la inversión.
Sandberg proporcionó una demostración en vivo del motor de IA contextual de LILT, mostrando las tres características clave del producto:
• Adaptación
• Predicción
• Comparación.
Green continuó describiendo cómo GPT-4 alterará los flujos de trabajo de localización existentes, explicando:
«Creo que la gente va a estar realmente entusiasmada con la fluidez del sistema y va a ser el mismo nivel de mejora que vimos en 2016 y 2017, cuando pasamos a usar enfoques de redes neuronales. También creo que lo que es realmente emocionante es que estos sistemas se pueden usar para muchas otras tareas interesantes en el lenguaje empresarial, como la garantía de calidad y la generación de texto desde cero… estamos trabajando en algunos productos en esa medida que realmente van a cambiar fundamentalmente los flujos de trabajo: el flujo de trabajo de crear, traducir y publicar que ha existido durante muchos, muchos años».
Durante las preguntas y respuestas, Green ofreció una conclusión esencial cuando se le preguntó cómo se compara el sistema de IA de LILT con Chat GPT, y dijo:
«Quiero alentar realmente a las personas a comparar la efectividad del aprendizaje en contexto entre varios sistemas y a no centrarse tanto en las diferencias entre diferentes proveedores porque cuando se pone en práctica esto en práctica, se necesita el aprendizaje en contexto para generar el máximo valor».
Green también definió el aprendizaje en contexto: «... la idea básica del aprendizaje en contexto es que aprendes en tiempo real con datos
... lo que quieres hacer es tener un sistema que aprenda de [cada demostración para que] su próxima predicción sea mejor».
Con el aprendizaje en contexto, tu estrategia de IA para la localización tiene la ventaja de un sistema que aprende de la retroalimentación de los lingüistas a medida que avanza.
Sesión 2: Desmitificación de los modelos de lenguaje de gran tamaño + el impacto de usar conectores para acelerar tu negocio
Para la segunda sesión, a Brittney Benchoff (jefa de producto de LILT) se le unieron Joern Wuebker (director de investigación de LILT) y Tim Gallant (ingeniero sénior de personal de LILT).
Wuebker comenzó la sesión dos explicando cómo funciona la IA contextual y por qué es esencial para capacitar a los LLM:
«Es un grupo de sistemas de inteligencia artificial que pueden entender e interpretar el contexto de básicamente cualquier situación o consulta dada, y ajustar sus respuestas para que sean apropiadas a la situación, es decir, para ser contextualizadas. Y cuando miramos nuestro flujo de trabajo de lingüista humano, que se visualiza aquí, puedes ver en el fondo que tenemos el motor de IA contextual de LILT, que es básicamente un modelo de lenguaje de gran tamaño bajo el capó, similar a GPT-4».
Wuebker continuó proporcionando algunos datos sobre el motor de IA contextual de LILT, incluyendo:
• Está bajo el capó de una arquitectura de transformador de decodificador y codificador, que es similar a GPT-4.
• El modelo de LILT es más de 1000 veces más compacto que GPT-4, lo que significa que puede implementarse para el aprendizaje en contexto en tiempo real con una finalización inmediata en tiempo real con baja latencia en tiempo real por parte de los lingüistas y puede implementarse en la propia infraestructura informática de un cliente.
• El aprendizaje en contexto se logra mediante capas adaptadoras, una tecnología introducida o inventada por los investigadores de Google en 2019, que elimina la necesidad de ciclos de reentrenamiento manuales.
Wuebker proporcionó un modelo de transformador y explicó la importancia de la visualización y dijo:
«El trabajo del codificador final [en el lado izquierdo] es tomar una oración en el idioma de origen y básicamente transformarla en una lista de números. Los números son la forma en que el modelo interpreta y entiende el significado de una oración… El decodificador está en el lado derecho, toma estos números, interpreta su significado como el significado de una oración y transformarlos en una oración legible y en lenguaje humano en el idioma de destino».
Wuebker proporcionó estadísticas sobre cómo la IA para la localización de LILT mide la altura, diciendo: «...
con una exactitud de predicción de palabras del 85 %... en términos de finanzas, eso básicamente significa que puedes traducir lo mismo o que podemos traducir el doble de cantidad de datos, el doble de volumen con el mismo presupuesto o permitir que volúmenes de contenido incluso mayores se traduzcan aún más rápido».
Gallant proporcionó otra demostración de los beneficios de la plataforma LILT para clientes como Figma y Shopify.
Sesión 3: El futuro del trabajo con tecnología de IA
La sesión tres dio la bienvenida a Andreas Laursen (Director de gestión de programas de LILT) y Jesse Rosenbaum (especialista en seguridad y cumplimiento de LILT). Laursen aborda algunas de las preocupaciones y ansiedades que pueden surgir con la nueva tecnología, así como el temor de que la calidad pueda ser sacrificada con la eficiencia de la tecnología de
IA.Laursen ofrece consuelo sobre lo que la IA contextual significa para los lingüistas y
afirma:«Con los lingüistas, la IA representa una tecnología en la que realmente pueden aprender e invertir, y realmente especializarse y convertirse en muy rápido. Y eso les da control para establecer realmente sus propios términos. Pueden llegar a ser muy buenos en IA y muy productivos, y eso ofrece un valor masivo a los clientes. Y eso los hace, ya sabes, aún más demandados».
Rosenbaum comenta sobre el alto nivel de seguridad que posee el sistema de IA de LILT y dice:
«El gobierno tiene algunos de los estándares más altos imaginables para la seguridad y el cumplimiento. Por lo tanto, si podemos implementar en estos sistemas realmente sensibles y seguros, cumple con los requisitos comerciales por mucho».
Durante las preguntas y respuestas, el CEO Green apoyó aún más la seguridad general de LILT al agregar:
«Construimos y somos dueños de todo el software que se usa, incluida la forma en que distribuimos los datos a nuestra cadena de suministro de traducción. Por lo tanto, nuestros clientes empresariales pueden asegurarse de que tienen un control completo sobre tus datos y cómo se usan».
Revoluciona tu IA para la localización con LILT
Con muchas tecnologías de IA disponibles, las empresas deben hacer su debida diligencia y elegir la solución de IA adecuada. No importa en qué función desempeñes, ya sea que estés administrando programas o seas traductor, esperamos que hayas aprendido sobre el futuro de la IA y el lenguaje.
Muchas personas han estado esperando para dar el salto a las herramientas de IA, y ahora es el mejor momento para hacerlo. LILT es el socio que te ayuda con la traducción con IA para todas tus necesidades de contenido y medios. Tenemos la mayor experiencia en implementar sistemas de IA para llevar la última tecnología de vanguardia al lenguaje empresarial.
Tanto si estás considerando implementar un enfoque de IA en la empresa como si ya has comenzado el proceso, este seminario web resume de manera muy adecuada todos los temas que debes considerar al seleccionar a tu socio.
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