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Lionbridge Lainguage Cloud를 발판으로 삼아 로컬라이제이션 전체 단계와 콘텐츠 여정을 관리하세요.

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웨비나: 생성형 AI와 대규모 언어 모델, 어디까지 왔나?

(영어) 

현재 기술의 한계와 새로운 기회 확인

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.

온디맨드 웨비나에 참여하려면 다음 양식을 작성하세요.

발표자 소개

Vincent Henderson

Vincent Henderson은 라이온브리지의 제품 및 개발 부서를 이끌며 기술과 AI를 사용하여 글로벌 콘텐츠를 분석, 평가, 처리 및 생성하는 방법을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델로 인해 콘텐츠 제품 및 서비스에 야기된 혼란을 주시하고 있습니다.

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