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Lionbridge partage les résultats de la traduction automatique GPT-4 via son Tracker

Lionbridge a ajouté GPT-4 à son Machine Translation Tracker, qui fournit des informations sur les performances du grand modèle de langage GPT le plus prometteur, actuellement disponible pour la traduction professionnelle

Il est essentiel d'inclure les grands modèles de langage, et en particulier GPT-4, dans les évaluations comparatives de la traduction automatique

GPT-4, le grand modèle de langage (LLM) le plus avancé et le plus utile de la famille GPT au moment de la rédaction de cet article, est plus adapté que les modèles GPT précédents pour effectuer des tâches de traduction automatique.

Vous trouverez les réponses à ces questions et pourrez suivre l'évolution du LLM au fil du temps via le Lionbridge Machine Translation Tracker, l'outil de mesure le plus ancien du secteur qui analyse les performances des moteurs de TA.

En raison du virage du paradigme de la TA neuronale vers celui de la TA par LLM, Lionbridge a ajouté GPT-4 à son MT Tracker et mesure désormais les performances de la traduction automatique GPT-4 pour certains domaines et certaines paires de langues. De plus, le Tracker mesure les résultats de deux autres LLM et des cinq principaux moteurs de TA neuronale (NMT).

Le Lionbridge Machine Translation Tracker évalue les moteurs d'IA suivants :

Grands modèles de langage Principaux moteurs de TA neuronale
GPT-4 Google NMT
GPT-3.5 Bing NMT
GPT-Davinci Amazon
  DeepL
  Yandex

Quelles sont les différences entre les grands modèles de langage et les moteurs de TA neuronale en matière de performances de traduction ?

À l'heure actuelle, les moteurs de TA neuronale livrent généralement de meilleures performances par rapport aux LLM, mais avec une courte avance. Les LLM ne peuvent pas encore remplacer les moteurs de TA neuronale, en partie en raison des considérations de coûts actuelles et des problèmes de performances et d'évolutivité, mais nous pouvons appliquer cette technologie de manière spécifique afin d'améliorer le flux de traduction et de réduire les coûts.

En mai 2023, nous avons constaté que le modèle GPT-4 dépassait les performances d'un moteur de TA neuronale dans un cas spécifique. Nous considérons cet exploit comme annonciateur de la suite : son utilité va augmenter au fur et à mesure de son évolution.

Plus nous testons les modèles de GenAI/de LLM, plus nous découvrons leurs particularités, leurs limitations et leurs possibilités. Vous pouvez obtenir les dernières données sur la traduction automatique GPT-4 grâce à nos recherches originales via notre MT Tracker et les commentaires associés.

Lisez notre Commentaire de l'expert Octobre 2023 pour découvrir :

  • Les particularités notables associées à GPT-4.

  • Les façons de limiter les problèmes liés à l'utilisation de cette technologie.

  • Les performances de traduction actuelles de GPT-4 par rapport aux autres moteurs.

« Nous devrons peut-être vivre avec plus d'incertitude dans les résultats de traduction, à mesure que nous basculons vers le paradigme de TA par LLM, mais il reste possible d'utiliser des mécanismes et des bonnes pratiques pour mieux contrôler cette variabilité. »

– Rafa Moral, Vice-Président de Lionbridge, Innovation

Comment le Lionbridge MT Tracker va-t-il vous aider ?

L'outil d'évaluation Tracker fournit des données essentielles sur les performances du moteur, ce qui permet aux entreprises internationales de se tenir informées sur les avancées technologiques prometteuses de la GenAI/des LLM.

Cependant, il peut être difficile de développer une solution de TA efficace et capable de répondre aux besoins de votre entreprise. En effet, l'approche la plus avantageuse et avancée exploite plusieurs moteurs, selon leur capacité à gérer les aspects uniques du contenu. L'ajout des LLM aux options disponibles rend cette opération encore plus complexe.

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Janette Mandell 
AUTEUR
Janette Mandell 
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