Lokalisatie- en contentdiensten op basis van AI

Ja. Wanneer je gebruikmaakt van NLG-algoritmes om natuurlijke taal te genereren, kan AI tekst genereren die lijkt op tekst die door een mens opgesteld is. Er zijn wel enige beperkingen, maar het kan zeker gebruikt worden voor de creatie van artikelen, verslagen, productbeschrijvingen en meer.

AI verbetert de effectiviteit, schaalbaarheid en productiviteit. Het kan gepersonaliseerde content op schaal genereren, SEO-elementen optimaliseren, leesbaarheid verbeteren voor verschillende doelgroepen en contentprestaties bevorderen via inzichten op basis van data.

Ja, dat is mogelijk tot op een bepaald niveau. Door gebruikersdata, gedragspatronen en voorkeuren te analyseren, kan het gepersonaliseerde contentaanbevelingen verstrekken die afgestemd zijn op de interesses van gebruikers. Dit leidt uiteindelijk tot grotere betrokkenheid en tevredenheid. 

Er heerst enige ethische bezorgdheid rond vooroordelen, transparantie en het feit dat door AI gegenereerde content misleidend kan zijn of niet onderscheiden kan worden van content die mensen creëren. Nauwgezette monitoring, ethische richtlijnen en transparante verstrekking van door AI gegenereerde content zijn essentieel om de risico's te beperken. 

Door NLP-technieken kunnen machines menselijke taal begrijpen en verwerken. Hierdoor verlopen de sentimentanalyse, de thematische analyse, de contentcategorisering en het taalbegrip eenvoudiger. Dit verbetert het inzicht in content en maakt geavanceerde contentanalyse op schaal mogelijk. 

AI speelt een essentiële rol bij de verbetering van de nauwkeurigheid, snelheid en consistentie van vertalingen en ondersteunt menselijke vertalers via geautomatiseerde taken zoals machinevertaling, post-editing, terminologiebeheer en kwaliteitsbeoordeling.

Machinevertaling boekte de laatste jaren heel wat vooruitgang, voornamelijk met modellen voor neurale machinevertaling (NMT). Er moet evenwel worden opgemerkt dat post-editing door mensen vaak nodig is om de nauwkeurigheid en vlotheid te waarborgen.

AI kan helpen om vertaalfouten, inconsistenties en formatteringskwesties te identificeren door potentiële problemen aan te geven en de manuele inspanning bij proofreading en kwaliteitsborging te beperken. Een menselijke revisie blijft evenwel onontbeerlijk om de hoogste kwaliteitsnormen te behalen.

AI kan culturele details analyseren, maar een echte culturele aanpassing vereist menselijke expertise en kennis van de cultuur in kwestie en de lokale trends. Met AI alleen is het vaak niet mogelijk om alle subtiele details en contextspecifieke betekenissen over te brengen.

Door terugkerende taken zoals conversie van bestandsformaten, extractie van tekst en segmentering van content te automatiseren, maakt AI vertaal-, post-editing- en kwaliteitsborgingsprocessen sneller. Dankzij deze verbeteringen kunnen wij grotere contentvolumes verwerken en strakke deadlines halen.

Ja, een spraakherkenningstechnologie op basis van AI maakt de automatische conversie van gesproken taal naar geschreven tekst mogelijk. Deze technologie is nuttig voor transcriptiediensten, ondertiteling, voice-overlokalisatie en andere multimedialokalisatietaken. 

AI-systemen kunnen leren van de feedback en correcties van menselijke vertalers. Als systemen goed getraind zijn, kunnen zij de vertaalnauwkeurigheid en het begrip van bepaalde domeinen, terminologie en taalkundige nuances voortdurend verbeteren. 

Ook al heeft AI heel wat vooruitgang geboekt, toch zijn er nog diverse uitdagingen met complexe en gespecialiseerde content, idiomatische uitdrukkingen, culturele referenties en betekenissen op basis van context. Menselijke expertise blijft essentieel om de vertaalkwaliteit te waarborgen.

Een taalmodel (LM) is een wiskundig concept dat ontworpen is om taalvaardigheden na te bootsen via gesofisticeerde berekeningen.

Nee, er zijn diverse taalmodellen voor diverse doelstellingen. Sommige voeden andere modellen voor latere taken, terwijl andere het volgende woord voorspellen, zoals bij toetsenborden van smartphones. 

LLM staat voor "large language model" (groot taalmodel). Het is groot wat betreft het aantal parameters in de onderliggende neurale netwerken. Het aantal data dat gebruikt wordt om deze modellen te trainen, houdt hier (niet strikt) verband mee.

"Standaard" modellen voor machinevertaling hebben zo'n 100-300 miljoen parameters. Doorgaans hebben LLM's wel miljarden parameters (GPT3 heeft 175 miljard parameters).

Meer parameters betekent dat het taalmodel meer "kennis" kan halen uit de voorbeelden die tijdens training aan bod komen. Dit heeft ook aanzienlijke gevolgen op het gebied van computerkosten (en effectiviteit, vertraging, enz.).

ChatGPT is een specifiek onderdeel van GPT3 (nu 4) dat zelf een van de krachtigste LLM's is die commercieel beschikbaar is. Het is getraind met behulp van de RLHF-methode ("reinforcement learning with human feedback"), waarbij menselijke annotators het model "de weg wijzen" naar het verwachte gedrag.

Het doet meestal alsof, door gebruik te maken van contextvensters. Dit betekent eigenlijk dat de volledige conversatie bij elke herhaling opnieuw wordt verwerkt, zodat het model toegang heeft tot de volledige context.

Nee, LLM's (Large Language Models) zoals GPT-3 hebben geen directe toegang tot zoekmachines zoals Bing of Google. Ze worden vooraf getraind in een groot aantal data van het internet, maar zij kunnen niet actief browsen op het internet of in realtime zoekopdrachten uitvoeren. Hun antwoorden worden gegenereerd op basis van de patronen en informatie die aanwezig zijn in hun trainingsdata.

Niet helemaal. Hoewel deze modellen uitblinken in het creëren van samenhangende zinnen, vertonen zij mogelijk een gebrek aan nauwkeurigheid op het gebied van content en feitelijke juistheid.