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텍스트, 음성, 오디오, 비디오부터 정형/비정형 데이터까지 전 세계 어떤 업체보다 더 많은 콘텐츠를 생성, 변환, 테스트 및 학습합니다
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Lionbridge Lainguage Cloud를 발판으로 삼아 로컬라이제이션 전체 단계와 콘텐츠 여정을 관리하세요.
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초기 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 역량에 대한 현실적인 기대치
생성형 AI와 LLM을 효과적으로 사용하면 최상의 번역 결과를 얻을 수 있습니다.
녹화된 웨비나에서 초기 단계에 있는 생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 활용하는 방법을 확인하고 아직 이 기술을 적용하는 것이 시기상조인 분야를 살펴보세요.
GenAI/LLM 기술은 기업 규모의 로컬라이제이션에는 적합하지 않다는 중대한 한계가 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 AI는 현재 인간은 수행하되 신경망 기계번역 엔진은 수행할 수 없는 번역 관련 작업을 이미 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.
60분 동안 진행되는 이번 웨비나에서는 다음 내용을 다룹니다.
- 기술적 한계 - GenAI/LLM을 부적절하게 사용할 경우 번역 비용, 처리 시간, 품질에 어떤 부정적인 영향을 미칠 수 있는가
- 새로운 기회 - GenAI/LLM는 현재 어떤 방식으로 적용되고 있으며 충분히 발전할 경우 콘텐츠 주기의 각 단계는 어떻게 개선될 것인가
- 전반적 동향 - 이러한 움직임은 인력, 절차, 비즈니스 모델에 어떤 영향을 미칠 것인가
예기치 못한 함정을 피하고 로컬라이제이션 결과를 극대화기 위해서는 초기에 신중한 접근이 필요합니다.
