Un anno dopo con gli LLM: previsioni e riflessioni

Ultimamente, abbiamo condiviso alcune delle nostre previsioni per il 2024 per il settore della traduzione. Una delle nostre previsioni è che la tecnologia basata sull'intelligenza artificiale diventerà ancora più attraente per le aziende e diventerà essenzialmente un requisito per detenere un vantaggio competitivo nel settore. Il 2023 è stato un anno che ha mostrato sia le straordinarie capacità dell'IA generativa, in particolare dei modelli linguistici di grandi dimensioni, ma ha anche rivelato molte carenze e la necessità di decisioni di sviluppo e implementazione attentamente pianificate.

Nel 2024, probabilmente vedremo l'impatto sul settore della traduzione crescere in modo esponenziale, toccando tutte le fasi del percorso di localizzazione. Sebbene l'attenzione si sia concentrata fino a questo punto sulla trasformazione e la generazione del testo, lo sviluppo di modelli multimodali potrebbe iniziare ad avere un impatto anche su aree come la localizzazione multimediale, il voice over e la traduzione delle immagini.

Previsioni LLM per il 2024

Olga Beregovaya, VP of Machine Translation and AI di Smartling, ha condiviso alcune delle sue previsioni per il settore della traduzione nel 2024:

• Migliore supporto per le lingue a coda lunga: abbiamo già visto che gli LLM possono creare dati di formazione per lingue con risorse insufficienti utilizzando modelli di lingue adiacenti, rendendo la traduzione automatica disponibile e di qualità superiore per un numero maggiore di lingue. Inoltre, poiché gli LLM possono adattarsi rapidamente alle versioni linguistiche locali e geo-specifiche, la traduzione sarà in grado di soddisfare un pubblico più diversificato, come i gruppi etnici e sociali.
• Nuove opportunità per l'accessibilità: L'intelligenza artificiale consentirà alle aziende di adattare i propri prodotti e servizi a un pubblico di ogni provenienza e capacità. Ad esempio, un modello linguistico multimodale di grandi dimensioni può narrare testi scritti per ipovedenti e trascrivere per non udenti. L'intelligenza artificiale aprirà opportunità di carriera per le persone con difficoltà di apprendimento agendo come vari tipi di co-piloti e assistenti all'apprendimento.
• Maggiori normative e restrizioni: il 2023 ha dimostrato che la mancanza di normative e misure legislative sull'IA generativa può portare a conseguenze dannose. L'uso improprio dell'IA generativa nello spazio linguistico può essere una delle aree più pericolose in quanto può lasciare il posto a cose come inesattezze fattuali o decisioni potenzialmente dannose, come il famigerato caso di decisioni di prestito che discriminano determinati gruppi etnici e sociali. Ci aspettiamo di vedere più organismi di regolamentazione internazionali e parapetti sullo sviluppo e l'uso dei modelli di intelligenza artificiale quest'anno.
• Modelli più piccoli e intelligenti: Abbiamo iniziato a vedere prestazioni molto elevate da modelli più piccoli, addestrati su set di dati più piccoli per attività specifiche (come Llama2 per lingue specifiche e attività di traduzione). Prevediamo che nel prossimo anno saranno disponibili molti altri modelli più piccoli di questo tipo, addestrati da fornitori di tecnologia o LSP per linguaggi e domini specifici.
• Un ruolo continuativo per NMT: Nonostante il clamore suscitato dai LLM, la traduzione automatica neurale tradizionale continuerà a svolgere un ruolo importante nello spazio della localizzazione. In particolare, abbiamo riscontrato un uso continuato nella personalizzazione per domini specifici. La messa a punto degli LLM è ancora un'attività complessa e costosa con molte incognite ed errori di fine prova, mentre l'addestramento NMT è un approccio consolidato e performante di successo, che è anche altamente conveniente. Alla fine vedremo la convergenza dei due approcci, e potrebbe accadere nel 2024.

Utilizzo di LLM in Smartling

Le previsioni di Olga ci sono piaciute così tanto che abbiamo deciso di chiedere ad altri nostri colleghi di riflettere su come gli LLM hanno influenzato i loro ruoli, l'industria della traduzione nel suo complesso e le loro aspettative per il prossimo anno.

Vediamo cosa hanno detto:

Benjamin Loy, ingegnere principale

Gli LLM hanno generato un nuovo punto di svolta dell'automazione per l'intero settore della traduzione. I problemi fondamentali nell'automazione delle trasformazioni linguistiche possono finalmente essere risolti parzialmente o completamente tramite queste nuove tecnologie.

Alex Yanishevsky, Direttore dello sviluppo dell'intelligenza artificiale

Gli LLM hanno cambiato profondamente il mio ruolo, ma ancora più importante, hanno cambiato radicalmente l'intero settore. Mentre guardo al prossimo anno, il mio obiettivo è: come posso consigliare al meglio il cliente, cioè tra la miriade di possibilità per cui possiamo utilizzare gli LLM, quali forniscono il valore più alto e spostano il quadrante più lontano per il costo sostenuto.

Chris Wyant, Assoc. Direttore dei servizi linguistici

Gli LLM rendono la traduzione automatica più intelligente, veloce ed efficace che mai. Questi progressi tecnologici consentono ai nostri traduttori di lavorare in modo più efficiente che mai. I linguisti possono migliorare le proprie competenze ed espandere la propria carriera adottando questi strumenti. I nostri dati mostrano che la produttività è aumentata e che il reddito dei linguisti non ha subito il colpo che molti avevano temuto.

Grace Feeney, Responsabile dello sviluppo delle vendite

Gli LLM hanno rivoluzionato il modo in cui il mio team si avvicina alla creazione di email. Aggregando i dati provenienti da varie fonti sul potenziale cliente e sugli obiettivi dell'azienda, gli LLM consentono al mio team di agire come redattori anziché creare contenuti da zero.

Nicole Michel, Product Manager - Traduzione automatica

Dopo il clamore iniziale, è diventato chiaro che gli LLM sono davvero bravi in attività specifiche e molto utili per determinati casi d'uso, ma non sono generalisti e non sostituiranno ancora la traduzione automatica neurale, soprattutto quando i flussi di lavoro di MT sfruttano anche Glossary, TM e/o motori personalizzati. Le allucinazioni, i costi e la necessità di progettare un prompt separato per ottenere i risultati desiderati per ogni caso d'uso stanno attualmente limitando l'adozione su larga scala degli LLM in molte organizzazioni.

Andriy Furdylo, ingegnere capo del team

Ho notato molti tentativi di incorporare i Language Model Model Model (LLM) in vari settori aziendali, ma non tutti hanno avuto successo. Se sa porre le domande giuste, può ottenere risultati eccellenti. Sono ancora solo un assistente, anche se molto intelligente.

Max Sogin, Vicepresidente dell'ingegneria

Il 60% del team di ingegneri utilizza ChatGPT o GitHub Copilot quotidianamente. Abbiamo scoperto che i prompt Trivial sono significativamente meno stabili e performanti di quelli sofisticati, che sono sottoposti a più iterazioni di test e perfezionamento. Sono curioso di vedere se i prompt alla fine diventino oggetto di IP. Stiamo anche tenendo d'occhio gli LLM più piccoli come LLama e Alpaca che possono offrire gestione dei costi e modelli interni (più piccoli). Gli LLM stanno diventando molto costosi su grandi volumi/su larga scala.

È chiaro che gli LLM hanno avuto un grande impatto su Smartling nell'ultimo anno, poiché ne abbiamo abbracciato l'uso sia nel nostro prodotto che nei ruoli quotidiani. Nel complesso, possiamo sicuramente definire il 2024 "L'anno dell'intelligenza artificiale responsabile", in cui i benefici dell'innovazione saranno raccolti a livello globale in modo responsabile, etico ed efficiente. Non vediamo l'ora di collaborare con i nostri clienti per esplorare insieme queste nuove funzionalità quest'anno.