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La traducción automática (TA) se instaló en la industria hace muchos años, pero recientemente ha evolucionado a una gran velocidad. Como las empresas producen un volumen de contenido con un crecimiento sin precedentes en diversos idiomas, comenzaron a ver a la traducción automática como una promesa de alcance extendido en un mundo cada vez más globalizado.
Las empresas que desean implementar un tecnología de traducción automática tienen que analizar cuatro estrategias básicas:
Independientemente de la estrategia que se elija, escoger el motor adecuado puede ser difícil sin los datos y la experiencia apropiados. Con más de dos décadas de experiencia, Lionbridge es una empresa con vasto conocimiento de la traducción automática; además, ha recopilado una gran cantidad de datos lingüísticos y de calidad sobre la tecnología de la traducción automática que pueden ayudarle a tomar la decisión correcta. En esta página web, se proporciona información básica acerca del rendimiento de los motores de traducción automática para los pares de idiomas más frecuentes, a fin de ayudar a las empresas a tomar la decisión que mejor se adapte a su contenido.
A la hora de elegir entre los numerosos sistemas de traducción automática que existen, es importante tener en cuenta que algunos motores se dirigen a una función o ámbito específicos. Si sus necesidades no coinciden con ellos, puede que ese motor no le ofrezca los resultados perfectos que necesita, por muy avanzado que sea. Para determinar la mejor opción, el primer paso es saber para qué va a utilizar la traducción automática.
Si busca un motor para uso general, Google Translate o Bing Translator pueden ser una buena solución. En cambio, si necesita servicios de traducción automática para un idioma o una temática concretos, puede obtener mejores resultados recurriendo a Amazon Translate o a DeepL Translator.
El evaluador Machine Translation Tracker de Lionbridge analiza todos los meses el rendimiento de los distintos motores para ayudarle a determinar cuál es el mejor para sus aplicaciones y combinaciones de idiomas. La próxima vez que se pregunte cuál es el mejor motor de traducción automática, reformule la pregunta: «¿Qué motor de TA es el mejor para mí?». Para encontrar la respuesta, confíe en la ayuda de Lionbridge.
¿Desea obtener más información sobre los diferentes tipos de tecnología aplicados a la traducción automática? Consulte nuestro blog: La traducción automática en la traducción.
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.
—Rafa Moral, vicepresidente de Innovación de Lionbridge
Para obtener más información sobre traducción automática y cononcer las próximas tendencias, lea nuestra publicación en el blog, El futuro de la tecnología lingüística: el futuro de la traducción automática.
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