Lionbridge Machine Translation Tracker

La inteligencia artificial (IA) generativa ha alcanzado un hito importante, pues ha presentado un mejor rendimiento que un motor de traducción automática (TA) neuronal en una de nuestras evaluaciones comparativas. En concreto, el modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) GPT-4 obtuvo una calidad ligeramente superior a la de Yandex en la combinación del inglés hacia el chino, como se muestra en la figura 1.

Este avance es muy notable, ya que es la primera vez que un tipo de enfoque de TA distinto supera a un motor de TA neuronal desde la aparición de esta. Además, ha sido un enfoque que no se basa en la TA, una automatización lingüística para múltiples fines que no está pensada específicamente para la traducción automática, el que ha vencido a un motor de TA neuronal.

¿Por qué no debería ignorar este suceso? Si usted es un prestador de TA y quiere seguir siendo competitivo, deberá situarse a la vanguardia de los avances tecnológicos y analizar el impacto que estos tendrán en su oferta actual de TA. En cambio, si usted es una persona que adquiere una TA, deberá estar al tanto de estas innovaciones para realizar buenas inversiones en TA, lo cual, probablemente, incluirá algunas tecnologías basadas en LLM en lugar de soluciones de traducción automática neuronal pura.

Cabe mencionar que la IA generativa todavía se encuentra en sus primeras fases, por consiguiente, presenta ciertas carencias en algunos ámbitos clave. Por ejemplo, genera resultados variables a lo largo de múltiples repeticiones, su interfaz de programación de aplicaciones (API) es inestable y comete más errores que los motores de TA neuronales. Para que la tecnología pueda madurar, es imprescindible solucionar estos problemas y, de hecho, ya vemos ciertas mejoras que se están consiguiendo a una velocidad de vértigo.

La increíble velocidad a la que se pueden mejorar los LLM respalda la idea de que esta tecnología se convertirá en el siguiente paradigma de la traducción automática. De acuerdo con nuestras previsiones, nos adentramos en un período híbrido en el que los prestadores de TA neuronal integrarán algunos aspectos de los LLM en la arquitectura de la TA neuronal mientras evoluciona el paradigma.

Lea nuestro artículo del blog para ver una comparación de la calidad de la traducción que ofrecen la TA neuronal y los LLM en dos combinaciones lingüísticas distintas y para conocer nuestra opinión sobre si nos encontramos ante el principio del fin del paradigma de la traducción automática neuronal.