.svg){kind=logo}
AI-lösningar
Ytterligare tjänster
Översättning för Life Sciences
- Översättning för läkemedelsindustrin
- Översättning för kliniska prövningar
- Regulatoriska översättningar
- Översättning efter godkännande
- Översättning för läkemedelsindustrin
- Språktjänster för medicintekniska produkter
- Validering och kliniska undersökningar
- Regulatoriska översättningar
Fallstudie: Flerspråkiga kampanjer i detaljhandeln
Nya AI-baserade lösningar för skapande av innehåll hos stort sport- och klädföretag
- RESURSER
Det är viktigt att komma ihåg att även om AI vet en hel del, så vet den inte allt. Den vet bara det som den har tränats på. Det innebär att AI kan sakna vissa kunskaper, framför allt om företagets eget innehåll eller information om varumärken, tjänster och så vidare som ständigt förändras. Därför behöver du finkalibrera AI-motorn genom att träna stora språkmodeller med specifika data – även när dessa data förändras. Det kan bli opraktiskt att se till att du har en finjusterad modell för stora eller dynamiska datauppsättningar eftersom AI inte kan avlära felaktig eller föråldrad information. När inlärningen inte fungerar kan AI-data behöva lite hjälp på traven. För att träna stora språkmodeller behöver du en lathund för vilka kunskaper din AI-motor saknar.
Så här fungerar hämtningsförstärkt generering (RAG)
Hämtningsförstärkt generering (RAG) innebär att AI-motorn kan ”fuska” genom att använda LLM-träningsdata som den inte har tränats på ännu. RAG står för Retrieval-Augmented Generation och är en kombination av tre viktiga funktioner: hämtning, förstärkning och generering.
1. Hämtning*: Tänk dig att du har en massa lathundar, som alla innehåller specifik information som AI-motorn kan behöva. När frågor uppstår plockar en hämtare upp den mest relevanta informationen snabbt i stället för att bläddra igenom varje sida (vilket är för tidskrävande).
2. Förstärkning: När relevanta AI-träningsdata har hämtats är det inte bara att ge dem till AI-motorn. Förstärkningsfunktionen organiserar och förbereder informationen. Det påminner om souschefens mise en place-förberedelser åt chefskocken. Genom förberedelserna definieras åtgärder för hämtade data.
3. Generering: Slutligen använder AI den strukturerade informationen för att generera ett svar. AI-motorn använder hämtade data för att effektivt och korrekt besvara frågor.
RAG-boten är särskilt kraftfull tack vare sin effektivitet när det kommer till att träna stora språkmodeller. RAG påskyndar AI-översättning och AI-innehållsskapande processer och sparar beräkningsresurser. Effekten uppnås genom att bara hämta nödvändiga data för att finkalibrera AI-motorn och genom att vektorer (en matematisk representation av data) används för att hitta likheter i stället för att göra en sökning direkt. Det är värt att notera att RAG kan ge betydande kostnadsminskningar genom att snabba på översättningar och spara in på beräkningsresurser.
Fördelen med flerspråkig LLM-träning
En annan viktig faktor i RAG är att överbrygga lingvistiken. Ord på olika språk kan ha samma betydelse. RAG använder vektorer (som verkar bortom språkbarriärer) för att förstå den här sortens betydelsevariationer. Vektorer är matematiska enheter som kodar innebörd. Med hjälp av dem kan AI-motorn bearbeta data på olika språk utan att först översätta dem.
AI-modeller omvandlar inte hela ord direkt till matematik under LLM-träning. I stället delar de upp ord i orddelar eller tokens, på ungefär samma sätt som ordböcker delar upp ord i stavelser för att visa hur de uttalas. Denna uppdelning gör att AI kan känna igen gemensamma rötter eller komponenter som delas mellan språk, vilket underlättar en mer universell förståelse.
Vissa AI-modeller tränas mer brett över språk, vilket gör det möjligt för dem att hantera flerspråkiga uppgifter bättre. Dessa modeller kan bryta ner ord, förstå subtila sammanhang och i slutändan koppla ihop olika språk på en grundläggande nivå. Modellerna är extra skickliga på att söka efter information oberoende av språk.
Praktiska tillämpningar och fördelar för LLM-träning
RAG-baserade chattbotar som Lionbridges RAG-bot utnyttjar vektoriseringsmodellernas flerspråkiga förmåga för att leverera förstklassiga resultat. Denna teknik gör det möjligt för RAG-boten att lagra information på ett primärt språk samtidigt som den svarar på promptar på flera andra språk. Den slutliga effekten är sömlösa, korrekta och sammanhangsanpassade svar. Genom att dra nytta av RAG-botens förmåga minskar företagen sitt behov av att underhålla olika datauppsättningar för varje språk de använder. På så sätt kan verksamheten skalas ner och effektiviseras.
Lionbridges RAG-bot kan även anpassas utifrån företagets specifika behov och AI-datatjänster. Det är en idealisk lösning för företag som vill förbättra sina kundinteraktionsprocesser. Organisationer kan säkerställa konsekventa och högkvalitativa användarupplevelser över olika språk och regioner genom att implementera RAG-boten. Detta tillvägagångssätt hjälper till att hantera kundfrågor effektivt, men stärker också varumärkenas globala räckvidd.
Hör av dig
RAG utvecklar LLM-träningen genom att hjälpa AI-modeller att hitta och använda information på ett dynamiskt sätt. Den överbryggar språkbarriären och ger AI-modeller möjligheten att fungera effektivt över olika datauppsättningar. För företag som vill använda AI-lösningar erbjuder RAG-boten en anpassningsbar lösning. Vill du se hur våra AI-översättningsverktyg erbjuder ett innovativt sätt att förbättra flerspråkig interaktion och effektivisera verksamheter? Hör av dig.
Fyll i kontaktformuläret för att inleda ett samtal med oss.
Vi vill gärna sätta oss in i dina behov och berätta hur våra innovativa funktioner kan hjälpa dig att riva barriärer och utöka din globala räckvidd. Är du redo att utforska möjligheterna? Vi ser fram emot att hjälpa dig.
