Sfruttate Lionbridge Lainguage Cloud per supportare le esigenze di localizzazione end-to-end e il ciclo di vita dei contenuti

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Intelligenza artificiale generativa e LLM: possiamo già farci affidamento?

(In inglese)

Esame delle attuali limitazioni e delle opportunità emergenti della tecnologia.

Aspettative realistiche sull'intelligenza artificiale generativa e gli LLM nelle loro prime fasi


Come usare con criterio l'intelligenza artificiale generativa e gli LLM per ottenere i migliori risultati di traduzione.

Guardate il nostro webinar registrato in cui esaminiamo come sfruttare in modo efficace l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e i Large Language Model (LLM) durante le prime fasi di queste tecnologie, evitando di usarle prematuramente per applicazioni che non sono ancora in grado di gestire.

GenAI e LLM presentano carenze significative, che rendono queste tecnologie inadatte alla localizzazione su scala industriale. Ciononostante, parliamo di un'intelligenza artificiale già in grado di eseguire attività di traduzione che attualmente riescono a svolgere solo i professionisti e non i motori di traduzione automatica neurale.

In 60 minuti scoprirete:

  • Limiti. In che modo GenAI e LLM possono influire negativamente su costi di traduzione, tempi di consegna e qualità, se usati in modo non appropriato.
  • Opportunità emergenti. Come applicare GenAI e LLM oggi e come queste tecnologie miglioreranno ogni fase del ciclo dei contenuti quando saranno più mature.
  • Tendenze generali. Quale sarà l'impatto su professionisti, processi e modelli di business.

Durante le prime fasi, è necessario procedere con cautela per evitare potenziali insidie e ottenere i migliori risultati di localizzazione.

Completate il modulo per accedere al webinar on demand

Informazioni sul relatore

Vincent Henderson

Vincent Henderson dirige i team di Lionbridge che si occupano di prodotti e sviluppo. L'obiettivo del suo lavoro è individuare i modi più efficaci di usare la tecnologia e l'intelligenza artificiale per analizzare, valutare, elaborare e generare contenuti globali. È particolarmente attento agli effetti dirompenti che i Large Language Model avranno su prodotti e servizi per i contenuti.

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