Développement de moteurs personnalisés vs apprentissage de la traduction dans le contexte et la mise au point de la maîtrise

Avec tant de nouvelles technologies et d'outils d'IA qui émergent sur le marché, il peut être difficile pour les clients de la traduction et/ou de la localisation d'entreprise de comprendre les différences entre le développement de moteurs personnalisés et la mise au point de la LLM pour des types de contenu spécifiques (par exemple, copie de marketing, accords juridiques, descriptions de produits pour le commerce électronique).  Cet article de blog vous permettra de mieux comprendre ces deux approches et d'expliquer comment l'apprentissage intégré (ICL) peut être utilisé pour améliorer la précision et l'efficacité de la traduction.

Développement de moteurs personnalisés et formation sur les moteurs adaptatifs

En matière de traduction automatique, deux des approches les plus populaires sont le développement de moteurs personnalisés et la formation adaptative sur les moteurs.  Bien que les deux approches présentent des avantages et des défis uniques, la différence entre la formation sur le moteur personnalisé et la mise au point de la LLM réside dans la façon dont les paramètres du modèle sont ajustés pour mieux s'adapter à des types de contenu spécifiques.  Le développement de moteurs personnalisés implique la création d'un nouveau système à partir de zéro, tandis que la mise au point de LLM se focalise sur la formation des modèles existants pour identifier et répondre à des types de contenu spécifiques.

Développement de moteurs personnalisés

Le développement de moteurs personnalisés est le processus d'entraînement des paramètres d'un modèle une fois qu'il a utilisé un ensemble de données spécifiques à un contenu et qu'il a déployé ces paramètres.  Dans le passé, l'approche standard de la traduction était de développer un moteur personnalisé pour chaque type de contenu.  Cela impliquait de collecter un grand ensemble de données de paires de textes source et cible pour le type de contenu spécifique, puis de former un modèle de traduction automatique sur ces données.  Une fois le modèle formé, il pouvait être déployé pour traduire un nouveau texte.

Cette approche est utilisée depuis de nombreuses décennies et peut produire des modèles de haute précision.  Cependant, ce processus est également très long et coûteux.  Il peut prendre des mois, voire des années, pour collecter suffisamment de données et former un modèle de haute qualité.  En outre, les moteurs personnalisés ne sont pas toujours en mesure de suivre les derniers changements de langue.  En effet, ils sont formés sur un ensemble de données statiques qui peuvent devenir obsolètes au fil du temps.  Si une entreprise souhaite former le modèle sur un nouvel exemple, elle doit recycler le modèle dans son intégralité et le déployer à nouveau, ce qui peut être un processus fastidieux et fastidieux qui peut entraîner des modèles obsolètes.

Entraînement adaptatif sur les moteurs

La formation adaptative sur les moteurs, en revanche, est une nouvelle approche de la traduction qui répond à certaines des limitations du développement de moteurs personnalisés et qui implique une mise à jour en permanence des paramètres du modèle déployé avec un flux permanent de nouveaux exemples de formation.  Cette approche élimine la nécessité de recycler et de redéployer l'ensemble du modèle, garantissant que le modèle est toujours formé aux données les plus récentes et améliore sa précision au fil du temps.  LILT a été le pionnier et a commencé à développer cette technologie en 2015, révolutionnant la façon dont les entreprises abordent la traduction d'entreprise.

La formation adaptative au moteur est plus efficace que le développement de moteur personnalisé, mais elle n'est toujours pas aussi efficace que l'apprentissage en contexte.  En effet, l'entraînement adaptatif du moteur nécessite une grande quantité de données pour entraîner le modèle.

Où en sommes-nous maintenant avec l'apprentissage en contendu et le réglage fin de la maîtrise

L'apprentissage en contexte ou le réglage fin de la maîtrise en gestion de la formation adaptative pousse plus loin l'approche de la formation sur le moteur en permettant une personnalisation rapide d'un seul modèle pour un type de contenu spécifique.  Avec l'apprentissage en contexte, un modèle de traduction automatique est formé sur un seul exemple du type de contenu à traduire.  Cela permet de personnaliser le modèle en fonction du type de contenu spécifique sans avoir besoin d'un grand ensemble de données de formation.

Ces dernières années, l'approche privilégiée pour atteindre la précision et l'efficacité de la traduction est devenue l'approche privilégiée au cours de ces dernières années.  Cette approche permet de former en permanence un modèle déployé et comprend deux techniques : la mise au point et la promptitude à quelques coups.

Réglage fin

Le réglage fin est le processus d'ajustement des paramètres du modèle pour chaque nouvel exemple.  Il s'agit d'une technique spécifique aux réseaux de neurones qui ajuste les paramètres du modèle pour chaque nouvel exemple, ce qui permet une précision encore plus élevée.

Incitation à quelques coups

La suggestion en quelques coups implique d'ajouter des exemples de formation à la saisie du modèle déployé pour influencer le résultat du modèle sans ajuster ses paramètres.

L'un des plus grands avantages de la mise au point fine de la LCI et de la LLM est qu'elle élimine la nécessité de procéder à de multiples évaluations de modèles.  Avec un seul modèle, ICL permet une personnalisation rapide des modèles pour des types de contenu spécifiques, ce qui se traduit par une précision et une efficacité encore supérieures.

Cela dit, l'apprentissage en ligne est l'approche la plus efficace et la plus précise de la traduction.  C'est une approche plus récente, mais elle devient rapidement la norme en matière de traduction.

Dernières réflexions : Choisir la bonne approche pour votre entreprise

Comme pour toute technologie, il n'existe pas de solution unique pour le développement de moteurs personnalisés par rapport à la mise au point de LLM.  L'approche que vous choisissez doit être adaptée à vos besoins, à votre budget et à votre calendrier.  En tenant compte de ces facteurs avec soin, vous pouvez choisir l'approche qui vous donnera les meilleurs résultats pour votre entreprise.

Tenez compte des ressources dont vous disposez.  Le développement de moteurs personnalisés nécessite un investissement important en temps, en argent et en expertise.  Si vous ne disposez pas de ces ressources ou si votre contenu évolue en permanence, la mise au point de votre LLM peut être une solution plus pratique pour votre entreprise.

Enfin, tenez compte de vos objectifs à long terme.  Si vous envisagez de développer vos efforts de traduction et d'ajouter de nouveaux types de contenu à l'avenir, un moteur personnalisé peut être un meilleur investissement.  Cependant, si vous recherchez une solution plus flexible qui peut s'adapter à l'évolution des besoins en matière de contenu, la mise au point de votre LLM peut être la solution.

Bien que la formation sur mesure et la formation sur mesure sur mesure des moteurs puissent produire des modèles de haute précision, ICL permet une personnalisation et une formation permanente, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats pour des types de contenu spécifiques et d'en faire l'approche préférée de nombreuses entreprises.  En fin de compte, la bonne approche pour votre entreprise dépendra de vos besoins et de vos exigences spécifiques.