Descubre la investigación de Lilt en IA contextual

El equipo de investigación de Lilt está impulsando el futuro de la tecnología de traducción.

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Modelos de lenguaje de gran tamaño
Modelos de lenguaje de gran tamaño

Los modelos de lenguaje de gran tamaño de Lilt se ajustan en tiempo real, a medida que los traductores trabajan, y actualizan los parámetros de forma automática con cada frase traducida. Este bucle estrecho permite la adaptación al vocabulario, los patrones estructurales e idiosincrasias específicos al documento y al proyecto. Nuestro equipo de investigación se centra en la contextualización rápida y efectiva de los modelos de traducción automática neuronal de última generación mediante métodos suficientemente eficientes como para apoyar la traducción automática neuronal personalizada a gran escala.

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IA contextual
IA contextual

La IA contextual que apoya la localización no debe simplemente permitir la traducción de frases completas de forma aislada; debe hacer sugerencias sobre lo que los traductores van a escribir dentro de un contexto, cómo transferirán el formato del documento origen al meta, y qué modificaciones van a realizar los revisores. Los sistemas verdaderamente interactivos deben tener en cuenta las bases terminológicas, las memorias de traducción y las restricciones contextuales para todas estas sugerencias. Nuestro equipo de investigación se centra en la gama completa de sugerencias generadas automáticamente que pueden mejorar la velocidad y calidad del trabajo de localización humana en las etapas de traducción, revisión y control de calidad.

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Interacción hombre-computadora y ciencia de los datos para la localización
Interacción hombre-computadora y ciencia de los datos para la localización

El enfoque único de Lilt sobre la localización sitúa tanto a los traductores profesionales como a la tecnología de inteligencia artificial en el núcleo de nuestras operaciones. En este contexto, surge una amplia gama de problemas de interacción entre los humanos y la computadora, desde la edición de textos de interfaces hasta la asignación de traductores a los flujos de trabajo de los proyectos. Nuestro equipo de investigación se centra en el diseño de interacción en toda la plataforma de Lilt y la ciencia de datos en la comunidad de negocios y traductores de Lilt.

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Conoce al equipo de investigación de Lilt

John DeNero
John DeNero
Cofundador y jefe científico
Spence Green
Spence Green
Cofundador y director general
Joern Wuebker
Joern Wuebker
Director de investigación
Patrick Simianer
Patrick Simianer
Científico de investigación principal
Gabriel Bretschner
Gabriel Bretschner
Científico de investigación
Aditya Shastry
Aditya Shastry
Científico de investigación
Kaden Uhlig
Kaden Uhlig
Científico de investigación
Raphael Reinauer
Raphael Reinauer
Científico de investigación
Farid Yagubbayli
Farid Yagubbayli
Ingeniero de investigación
Jonas Levy Alfie
Jonas Levy Alfie
Ingeniero de investigación
Alexandru Popa
Alexandru Popa
Ingeniero de investigación
Jakob Uszkoreit
Inceptive Tecnología que comprende a todas las personas y culturas

"Muchos de los problemas de traducción más interesantes tienen que ver con cuestiones culturales y claves contextuales. Si realmente queremos alcanzar lo que consideraríamos el nivel más alto posible de calidad, tenemos que desarrollar tecnología que comprenda mejor a todas las personas y las culturas".

Jakob Uszkoreit
Cofundador de Inceptive

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