Lionbridge incluye datos sobre la traducción automática de GPT-4 en su Tracker

Lionbridge actualiza periódicamente su herramienta Tracker mediante la adición o eliminación de modelos para garantizar que las evaluaciones reflejen los últimos avances tecnológicos. Desde que se publicó este artículo, la herramienta se ha ajustado en consecuencia.

Es fundamental incluir modelos lingüísticos de gran tamaño (en especial GPT-4) en las evaluaciones comparativas de traducción automática

GPT-4, el modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) más avanzado y práctico de la familia GPT en el momento de redactar este artículo, es más adecuado para ejecutar tareas de traducción automática que modelos GPT anteriores.

• ¿Qué rendimiento ofrece actualmente este modelo de IA generativa/LLM en materia de traducción automática (TA)?

• ¿Y en qué se diferencia de los principales motores de TA neuronal?

Obtenga respuestas a estas preguntas y supervise la evolución de este LLM en el tiempo con Lionbridge Machine Translation Tracker, el sistema de evaluación de motores de TA que más tiempo lleva realizando este tipo de seguimiento.

Ante el creciente cambio del paradigma de la TA neuronal al paradigma de TA con LLM, Lionbridge ha añadido GPT-4 a su MT Tracker, que ahora mide el rendimiento de la traducción automática de GPT-4 en combinaciones de idiomas y dominios determinados. Además, este Tracker mide los resultados de otros dos LLM y de los cinco principales motores de TA neuronal (NMT).

¿En qué se diferencia la traducción que ofrecen los modelos lingüísticos de gran tamaño y los motores de traducción automática (TA) neuronal?

En este momento, los motores de TA neuronal tienen mejores resultados en términos generales que los LLM, pero la ventaja es ajustada. Aunque los LLM aún no pueden ocupar el lugar de los motores de TA neuronal (en parte debido a aspectos relacionados con los costes y a problemas de rendimiento y escalabilidad), esta tecnología se puede aplicar de formas específicas para mejorar el flujo de trabajo de traducción y reducir los costes.

En mayo de 2023, ya informamos de que el modelo GPT-4 superó a un motor de TA neuronal en un caso. Creemos que esto anuncia lo que está por venir, y que su utilidad no hará más que crecer a medida que madure.

Cuanto más probemos los modelos de IA generativa/LLM, mejor conoceremos sus particularidades, límites y oportunidades. Puede conocer los datos más recientes sobre TA de GPT-4 de nuestra investigación original a través de MT Tracker y los comentarios que lo acompañan.

Lea nuestro Comentario de los expertos de Lionbridge de octubre de 2023 para informarse sobre lo siguiente:

• Algunas peculiaridades de GPT-4 dignas de mención.

• Formas de paliar aspectos desfavorables al usar la tecnología.

• Cómo es el rendimiento actual de traducción de GPT-4 en comparación con otros motores.

¿Qué le ofrece Lionbridge MT Tracker?

Este sistema de evaluación ofrece datos esenciales sobre el rendimiento de los motores, lo que permite a empresas de todo el mundo conocer los avances en la tecnología de IA generativa/LLM.

Sin embargo, desarrollar una solución de TA eficaz a la medida de las necesidades de su empresa puede ser complicado. Esto se debe a que, para conseguir el mejor enfoque, se deben usar varios motores en función de la capacidad de cada uno para manejar los aspectos únicos del contenido. Incorporar modelos lingüísticos de gran tamaño no hace sino complicar todavía más una labor ya de por sí compleja.

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