.svg){kind=logo}
Soluciones de IA
Servicios Adicionales
Traducción para el sector biomédico
- Traducción para el sector farmacéutico
- Traducción de ensayos clínicos
- Traducción de documentos normativos
- Traducción posterior a la aprobación
- Servicios corporativos de traducciones farmacéuticas
- Servicios lingüísticos de productos sanitarios
- Validación e investigación clínica
- Traducción de documentos normativos
Caso práctico: marketing multilingüe para minoristas
Nuevas soluciones de creación de contenido con IA para un gigante especializado en prendas y artículos deportivos
- RECURSOS
- Todo sobre la IA: Sáquele partido. Alíese con ella. Logre que funcione.
- Derribe las barreras del contenido multilingüe mediante la innovación en IA
- Creación de un caso de rendimiento estratégico para la entrada a mercados locales
- Guía de búsquedas con IA: elementos esenciales para el éxito en la búsqueda con la IA
Centros de conocimiento de Lionbridge
- Resultados positivos para los pacientes
Talento en acción: Lex Parisi
Director de Soluciones de Marketing de Juegos de Lionbridge Games
SELECCIONAR IDIOMA:
Una verdad fundamental sobre la IA es que, si bien sabe mucho, no lo sabe todo. Solo sabe de aquello para lo que está entrenada. Esto significa que la IA puede carecer de conocimientos específicos, en especial en cuanto a información patentada o en constante cambio sobre su marca, sus servicios, etc. Por tanto, es necesario ajustar la IA a través del entrenamiento de los LLM con datos específicos, incluso a medida que esos datos cambian. Asegurarse de tener un modelo optimizado puede resultar poco práctico para conjuntos de datos grandes o dinámicos porque la IA no puede desaprender información incorrecta u obsoleta. Cuando el aprendizaje no es posible, los datos de IA necesitan un poco de ayuda. Para entrenar los LLM, se necesita una hoja de referencia que contenga los conocimientos de los que carece la IA.
Cómo funciona la generación aumentada por recuperación (RAG)
La generación mejorada por recuperación (RAG) permite a la IA contar con una referencia, de manera que obtiene acceso a datos de entrenamiento de los LLM con los que aún no ha sido entrenada. RAG combina tres elementos clave: recuperación, aumento y generación.
1. Recuperación*: imagine disponer de una enorme cantidad de hojas de referencia con información específica que su IA podría necesitar. Al formular una pregunta, un sistema de recuperación localiza rápidamente la información más relevante en lugar de buscar en todas las hojas (lo que requiere demasiado tiempo).
2. Aumento: una vez que se recuperan los datos de entrenamiento de IA pertinentes, estos no se pueden entregar sin más a la IA. El aumentador organiza y prepara la información. Es similar a cuando el segundo chef prepara todos los ingredientes para el jefe de cocina. En esta fase se preparan los datos recuperados para poder utilizarlos.
3. Generación: por último, la IA utiliza la información estructurada para generar una respuesta. Aprovecha los datos recuperados para responder preguntas de forma precisa y eficaz.
La técnica RAG es tremendamente útil por su gran eficacia para entrenar los LLM. RAG permite acelerar los procesos de traducción y creación de contenido por IA, y ahorrar recursos computacionales. Para conseguir este efecto, recupera únicamente los datos necesarios para la optimización de la IA y utiliza vectores (una representación matemática de los datos) para encontrar similitudes, en lugar de buscar directamente. En particular, RAG puede reducir considerablemente los costes al acelerar la traducción y ahorrar recursos computacionales.
La ventaja multilingüe del entrenamiento de los LLM
Salvar las distancias lingüísticas también es un factor clave de la tecnología RAG. Palabras de diferentes idiomas pueden tener los mismos significados. RAG utiliza vectores (que trascienden las barreras del lenguaje) para comprender esta variación en el significado. Los vectores son entidades matemáticas que codifican el significado. Permiten que la IA trate datos en diferentes idiomas sin necesidad de traducirlos.
Los modelos de IA no convierten palabras completas directamente en matemáticas durante el entrenamiento de los LLM. En lugar de ello, dividen las palabras en subpalabras o fragmentos, de forma similar a cómo un diccionario divide las palabras en sílabas para su pronunciación. Esta descomposición permite que la IA reconozca raíces comunes o componentes compartidos entre idiomas, lo que facilita una comprensión más universal.
Algunos modelos de IA se entrenan de manera más amplia en distintos idiomas, lo que les permite gestionar mejor las tareas multilingües. Estos modelos pueden descomponer palabras, comprender contextos sutiles y, en última instancia, conectar diferentes idiomas a un nivel fundamental. Los modelos son auténticos expertos a la hora de recuperar información en varios idiomas.
Aplicaciones prácticas y ventajas del entrenamiento de los LLM
Los chatbots impulsados por RAG, como RAG-Bot, aprovechan las capacidades multilingües de los modelos de vectorización y ofrecen un rendimiento excepcional. Esta tecnología permite que RAG-Bot almacene información en un idioma principal y, al mismo tiempo, responda a prompts en otros muchos idiomas. El efecto final son respuestas fluidas, precisas y apropiadas al contexto. La capacidad de RAG-Bot reduce considerablemente la necesidad de que las empresas mantengan conjuntos de datos separados para cada idioma que manejan, lo que simplifica las operaciones y mejora la eficiencia.
Además, RAG-Bot se puede personalizar para adaptarse a las necesidades específicas y los servicios de datos de IA de cualquier empresa. Es una solución ideal para empresas que buscan mejorar los procesos de interacción con los clientes. Las organizaciones pueden garantizar experiencias de usuario coherentes y de alta calidad en diferentes idiomas y regiones al implementar RAG-Bot. Este enfoque ayuda a abordar las consultas de los clientes de manera eficaz, pero también fortalece el alcance global de las marcas.
Póngase en contacto con nosotros
RAG transforma el entrenamiento de los LLM al ayudar a los modelos de IA a acceder a la información de forma dinámica. Supera la barrera del idioma y permite que los modelos de IA funcionen de manera eficiente en diversos conjuntos de datos. Para las empresas que quieren aprovechar el potencial de las soluciones de IA, RAG-Bot ofrece una solución personalizable. ¿Todo listo para saber cómo nuestras herramientas de traducción por IA le ofrecen una innovadora forma de mejorar las interacciones multilingües y agilizar las operaciones? Contacte con nosotros.
Rellene nuestro formulario de contacto para hablar con nosotros.
Nos encantará conocer sus necesidades e informarle acerca de cómo pueden ayudarle nuestras innovadoras funciones a traspasar fronteras y ampliar su alcance global. ¿Quiere descubrir nuevas posibilidades? Estamos deseando mostrárselas.
