Os LLMs causaram uma grande mudança no campo da tradução. Neste episódio, pretendemos desmistificar as vantagens e desvantagens de empregar LLMs na localização. Oferecemos insights sobre como tomar decisões informadas sobre a utilização de LLMs no processo de tradução/localização e exploramos os recursos linguísticos dos LLMs.
Essa discussão é conduzida por Mei Zheng e Valerie Dehant.
Quebrando mitos: os LLMs dominaram a arte da tradução?
No sexto episódio da “Reality Series” da Smartling, Mei Zheng, cientista de dados sênior, e Valérie Dehant, diretora sênior de serviços linguísticos, abordaram alguns mitos comuns relacionados a LLMs e tradução automática (MT) e se os grandes modelos linguísticos (LLMs) realmente dominam a arte da tradução.
Quebrando alguns mitos sobre LLMs e tradução
Mito #1: LLMs são melhores do que tradução automática
O primeiro mito era se os LLMs superam o MT no campo da tradução. Oferecendo suas ideias, Mei dissipou o mito, afirmando que, embora os LLMs tenham uma compreensão geral louvável do idioma, suas habilidades não são especialmente adequadas para tradução. Eles não superarão os sistemas de MT (pelo menos no momento), mas agregam valor às traduções, contribuindo para a precisão gramatical e aprimorando a fluência do idioma.
Mito #2: LLMs podem traduzir todos os pares de idiomas
O segundo mito desafiou as capacidades abrangentes dos LLMs, sustentando que eles podem traduzir em todos os pares de idiomas. Contradizendo fortemente essa crença, Mei apontou que a maioria dos LLMs tem suas habilidades multilíngues restritas. Mei enfatizou especificamente a importância de examinar os cartões-modelo, uma ferramenta de transparência em grandes linguagens e modelos de aprendizado de máquina para ajudar a entender quais idiomas são compatíveis e testá-los para casos de uso específicos de tradução.
Mito #3: LLMs podem substituir humanos
Por fim, a sessão abordou a afirmação comum de que linguistas poderiam ser substituídos por LLMs. Ao ressaltar os pontos fortes dos LLMs, Valérie pintou uma imagem clara de por que os linguistas humanos continuam indispensáveis. Os LLMs, mesmo com suas habilidades de reconhecimento de padrões, podem ignorar nuances que são conscientemente discernidas por linguistas humanos. Além disso, os LLMs tendem a alucinar informações, fornecendo “traduções” para frases que não existem no texto fonte!
À medida que as funções dos linguistas evoluem junto com a IA generativa, eles se transformam em copilotos que supervisionam e avaliam a qualidade das sugestões de MT. A experiência dos linguistas humanos continua sendo crucial para manter a qualidade e a precisão das traduções.
Uma análise mais aprofundada sobre LLMs e tradução
Ao esclarecer os mitos e realidades em torno dos LLMs, nossos palestrantes se aprofundaram na dinâmica atual da tradução na era dos sistemas LLMs e MT. Mei afirmou ainda que o desafio de avaliar a qualidade da tradução vai além da fluência, envolvendo complexidades como HT (os resultados após a edição humana) e semelhança semântica. O desafio de LLMs fornecerem traduções incorretas devido a vários significados no idioma de destino também foi destacado.
Ilustrando o lado positivo da IA, Valérie explicou como, com maior eficiência, as equipes linguísticas podem traduzir mais conteúdo no mesmo período, sem precisar aumentar a mão de obra. Quando questionada sobre o treinamento de LLMs, Mei falou sobre o procedimento de ajuste fino que envolve a adaptação da camada superior do modelo, mantendo os parâmetros fundamentais inalterados. A preparação de dados para LLMs se alinha amplamente com o MT, no entanto, os LLMs podem exigir solicitações específicas para adaptar melhor as traduções.
Ao comparar as traduções do LLM com as profissionais, Mei confirmou que, apesar de todo o progresso, a contribuição humana continua sendo necessária. A indústria está descobrindo ativamente quais partes requerem intervenção humana e quais não.
O veredicto
O episódio 6 concluiu que, embora a IA e os LLMs tenham causado um impacto considerável na tradução, a intervenção humana é indispensável para garantir a qualidade e a precisão nas traduções. A tradução humana veio para ficar no futuro próximo. Embora os LLMs estejam avançando, eles ainda não assumiram o trono no campo da tradução. No entanto, eles estão desempenhando um papel complementar vital na ampliação das capacidades de tradução e na formação do futuro desse setor. Em última análise, a tradução automática e os modelos de grandes idiomas podem se complementar para oferecer serviços de tradução aprimorados. No entanto, lembre-se de que o toque humano permanece insubstituível.