Reality, Episodio 6: Gli LLM hanno imparato l'arte della traduzione?

Gli LLM hanno causato un importante cambiamento nel regno della traduzione. In questo episodio, miriamo a demistificare i vantaggi e gli svantaggi dell'impiego di LLM nella localizzazione. Offriamo approfondimenti su come prendere decisioni informate sull'utilizzo degli LLM nel processo di traduzione/localizzazione ed esploriamo le capacità linguistiche degli LLM.

Questa discussione è guidata da Mei Zheng e Valerie Dehant.

Sfatare i miti: gli LLM hanno padroneggiato l'arte della traduzione?

Nel sesto episodio della "Reality Series" di Smartling, Mei Zheng, Senior Data Scientist, e Valérie Dehant, Senior Director of Language Services, hanno affrontato alcuni miti comuni relativi agli LLM e alla traduzione automatica (MT) e se i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) abbiano davvero padroneggiato l'arte della traduzione.

Sfatare alcuni miti sugli LLM e la traduzione

Mito #1: Gli LLM sono migliori della traduzione automatica

Il primo mito era se gli LLM superassero la traduzione automatica nel regno della traduzione. Offrendo le sue intuizioni, Mei ha sfatato il mito, affermando che, sebbene gli LLM abbiano un'encomiabile comprensione generale della lingua, le loro competenze non sono particolarmente adatte alla traduzione. Non supereranno i sistemi di traduzione automatica (in questo momento, comunque), ma aggiungono valore alle traduzioni contribuendo alla precisione grammaticale e migliorando la fluidità della lingua.

Mito #2: Gli LLM possono tradurre tutte le combinazioni linguistiche

Il secondo mito ha messo in discussione le capacità onnicomprensive degli LLM, sostenendo che possono tradurre in tutte le combinazioni linguistiche. Contraddicendo fortemente questa convinzione, Mei ha sottolineato che la maggior parte degli LLM sono limitati nelle loro capacità multilingue. Mei ha sottolineato in particolare l'importanza di esaminare le schede modello, uno strumento per la trasparenza nei modelli linguistici di grandi dimensioni e di apprendimento automatico, per aiutare a capire quali lingue supporta e per testarli per casi d'uso specifici della traduzione.

Mito #3: Gli LLM possono posizionare gli esseri umani

Infine, la sessione ha affrontato l'affermazione comune che i linguisti potrebbero essere sostituiti dai LLM. Pur sottolineando i punti di forza degli LLM, Valérie ha dipinto un quadro chiaro del motivo per cui i linguisti umani rimangono indispensabili. Gli LLM, anche con le loro capacità di riconoscimento dei modelli, possono trascurare le sfumature che sono consapevolmente discernibili dai linguisti umani. Inoltre, gli LLM hanno la tendenza ad avere allucinazioni di informazioni, fornendo "traduzioni" per frasi che non esistono nel testo di partenza!

Man mano che i ruoli dei linguisti si evolvono insieme all'IA generativa, si trasformano in co-piloti che supervisionano e valutano la qualità dei suggerimenti di traduzione automatica. L'esperienza dei linguisti umani rimane fondamentale per mantenere la qualità e l'accuratezza delle traduzioni.

Un ulteriore approfondimento sugli LLM e la traduzione

Chiarendo i miti e le realtà che circondano gli LLM, i nostri relatori hanno approfondito le attuali dinamiche della traduzione nell'era degli LLM e dei sistemi di traduzione automatica. Mei ha inoltre affermato che la sfida di valutare la qualità della traduzione va oltre la fluidità, coinvolgendo complessità come l'HT (i risultati dopo l'editing umano) e la somiglianza semantica. È stata inoltre evidenziata la sfida degli LLM che forniscono traduzioni errate a causa di molteplici significati nella lingua di destinazione.

Illustrando il lato positivo dell'intelligenza artificiale, Valérie ha spiegato come, con una maggiore efficienza, i team linguistici possano tradurre più contenuti nello stesso lasso di tempo, senza la necessità di aumentare la manodopera. Alla domanda sulla formazione degli LLM, Mei ha parlato della procedura di messa a punto che prevede l'adattamento del livello superiore del modello mantenendo invariati i parametri fondamentali. La preparazione dei dati per gli LLM è sostanzialmente in linea con la traduzione automatica, tuttavia, gli LLM potrebbero richiedere istruzioni specifiche per personalizzare meglio le traduzioni.

Confrontando le traduzioni LLM con quelle professionali, Mei ha confermato che, nonostante tutti i progressi, il contributo umano continua ad essere necessario. L'industria sta attivamente cercando di capire quali parti richiedono l'intervento umano e quali no.

Il verdetto

L'episodio 6 ha concluso che, sebbene l'intelligenza artificiale e gli LLM abbiano avuto un impatto considerevole sulla traduzione, l'intervento umano è indispensabile per garantire la qualità e l'accuratezza delle traduzioni. La traduzione umana è qui per restare nel prossimo futuro. Sebbene gli LLM stiano facendo passi da gigante, non hanno ancora preso il trono nel regno della traduzione. Tuttavia, stanno svolgendo un ruolo complementare fondamentale nell'amplificare le capacità della traduzione e nel plasmare il futuro di questo settore. In definitiva, la traduzione automatica e i modelli linguistici di grandi dimensioni possono completarsi a vicenda per fornire servizi di traduzione migliorati. Tuttavia, ricorda, il tocco umano rimane insostituibile.