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Qual o melhor sistema para escolher o mestrado em Direito (LLM) certo para tradução?

Resposta rápida

O melhor sistema para escolher o LLM (Literatura Linguística e Linguística) certo para tradução é aquele que avalia continuamente o desempenho do mecanismo por par de idiomas e tipo de conteúdo, em vez de aplicar um único mecanismo padrão a todos os trabalhos. Nenhum programa de mestrado em Direito (LLM) produz o melhor resultado em todos os pares de idiomas e tipos de conteúdo. O GPT-4o pode apresentar melhor desempenho em textos de marketing em espanhol, enquanto o Claude 3.5 Sonnet o supera em documentação técnica em japonês. O AI Hub da Smartling oferece acesso a mais de 20 mecanismos de aprendizado de máquina (ML) e de linguagem natural (LLM), incluindo Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex, OpenAI e DeepL, e o recurso Auto Select LLM direciona cada string para o mecanismo de melhor desempenho com base na avaliação contínua da qualidade.

Por que não existe um único mestrado em Direito (LLM) ideal para todas as áreas da tradução?

O desempenho de modelos de linguagem de grande porte na tradução varia em três dimensões: par de idiomas, tipo de conteúdo e domínio. Um mecanismo de busca que obtém a melhor classificação em um benchmark multilíngue geral pode apresentar desempenho inferior em conteúdo especializado, como rótulos de medicamentos, documentos legais ou textos de experiência do usuário de produtos. Um mecanismo otimizado para pares de idiomas europeus pode produzir resultados menos expressivos para idiomas CJK ou idiomas com escrita da direita para a esquerda.

Na prática, isso significa que qualquer programa empresarial que utilize um único LLM padrão para todas as traduções está comprometendo a qualidade de parte do seu conteúdo. As equipes com a melhor qualidade de tradução em todo o seu portfólio de conteúdo são aquelas que encaminham diferentes tarefas para diferentes mecanismos de tradução com base no desempenho mensurado, em vez de uma decisão única de seleção de mecanismo.

 

O que torna um sistema de seleção de LLM eficaz?

 
Avaliação contínua de desempenho, não benchmarking pontual.

A qualidade da tradução do LLM muda a cada atualização do modelo. Um motor que ficou em terceiro lugar em um teste de referência há seis meses pode agora liderar sua categoria. Um sistema de seleção eficaz avalia o desempenho do motor de forma contínua, em vez de se basear em um resultado de referência fixo. A equipe de IA da Smartling realiza avaliações regulares usando MetricX, COMET e BLEU em diferentes pares de idiomas e tipos de conteúdo para manter as decisões de roteamento atualizadas.

 
Roteamento em nível de string, não roteamento em nível de tarefa.

O roteamento em nível de tarefa atribui uma tarefa de tradução inteira a um único mecanismo. O roteamento em nível de string avalia cada string individualmente e a direciona para o mecanismo com maior probabilidade de produzir a melhor saída para o par de idiomas e o tipo de conteúdo específicos daquela string. O roteamento em nível de string captura mais da qualidade disponível em todo o conjunto de mecanismos do que o roteamento em nível de tarefa, especialmente para tarefas que contêm uma mistura de tipos de conteúdo.

 
Configurações personalizadas para casos de uso específicos

Alguns tipos de conteúdo exigem processamento específico por mecanismos de IA por razões que vão além das pontuações de qualidade: restrições regulatórias sobre quais provedores de IA podem processar determinados tipos de conteúdo, requisitos contratuais para usar fornecedores aprovados ou exigências da marca para usar um mecanismo específico para mercados específicos. Um sistema de seleção eficaz suporta configurações adicionais que permitem às equipes especificar os mecanismos necessários para categorias de conteúdo definidas, sem perder o roteamento automatizado para todo o resto.

Quando a seleção automatizada de LLM é a opção ideal

Programas empresariais que traduzem entre vários pares de idiomas e tipos de conteúdo, onde um único mecanismo padrão deixa a desejar em termos de qualidade mensurável para alguma parte do portfólio de conteúdo.
Equipes que realizaram testes de desempenho e encontraram variações de performance entre mecanismos de roteamento por par de linguagens, e que desejam capturar essa variação no roteamento de produção em vez de se contentar com a média de um único mecanismo.
Organizações onde o volume de traduções cresceu a tal ponto que as diferenças de qualidade entre os mecanismos de tradução se acumulam, gerando um impacto significativo nos negócios em grande escala.
Programas que operam em setores regulamentados, onde as restrições dos fornecedores de IA exigem roteamento específico do mecanismo para categorias de conteúdo específicas, e o roteamento manual seriam operacionalmente insustentáveis.

Quando a seleção manual do motor ainda pode ser apropriada

⚠️

Programas que traduzem um único par de idiomas com um tipo de conteúdo restrito, onde a variação no desempenho do mecanismo é mínima e a sobrecarga do roteamento automatizado não justifica o ganho marginal de qualidade.

⚠️

Programas em fase inicial, onde o estabelecimento de fluxos de trabalho de tradução básicos e glossários é a prioridade imediata e a otimização do mecanismo pode ser adiada até que o volume justifique o investimento.

Lista de verificação empresarial: Sistemas de seleção de LLM

  • A plataforma oferece acesso a múltiplos LLMs e mecanismos de MT em vez de um único modelo proprietário?
  • A plataforma avalia o desempenho do motor continuamente, em vez de se basear em um resultado de referência fixo?
  • O roteamento opera no nível da string para cada par de idiomas e tipo de conteúdo, em vez de no nível da tarefa?
  • A plataforma suporta configurações adicionais do mecanismo de busca para categorias de conteúdo específicas ou requisitos regulatórios?
  • A plataforma permite que as equipes executem suas próprias comparações de qualidade no conteúdo de produção antes de definir uma regra de roteamento padrão?

 

Como o AI Hub da Smartling lida com a seleção de LLM?

O AI Hub da Smartling oferece acesso a mais de 20 mecanismos de aprendizado de máquina e tradução automática, incluindo GPT-4o via OpenAI, Claude 3.5 Sonnet via Amazon Bedrock, DeepL, Google Translate via Google Vertex, Azure AI Foundry e outros. O Auto Select LLM avalia continuamente a qualidade da tradução em nível de string e encaminha cada string para o mecanismo que produziu o resultado mais robusto para aquele par de idiomas e tipo de conteúdo.

As equipes que desejam configurar a seleção do mecanismo manualmente podem criar perfis LLM configuráveis que especificam qual mecanismo usar para categorias de conteúdo, pares de idiomas ou níveis de qualidade definidos. Isso permite que os requisitos de conformidade regulamentar, as preferências da marca e a otimização da qualidade coexistam em uma única estrutura de roteamento.

 

Documento de ajuda: Smartling Auto Select LLM

Documento de ajuda: Smartling Auto Select MT

 

 

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