Un año después con los LLM: Predicciones y Reflexiones

Últimamente, hemos estado compartiendo algunas de nuestras predicciones para 2024 para la industria de la traducción. Una de nuestras predicciones es que la tecnología impulsada por IA se volverá aún más atractiva para las empresas y esencialmente se convertirá en un requisito para mantener una ventaja competitiva en la industria. 2023 fue un año que mostró las extraordinarias capacidades de la IA generativa, específicamente los modelos de lenguaje de gran tamaño, pero también reveló muchas deficiencias y la necesidad de tomar decisiones de desarrollo e implementación cuidadosamente planificadas.

En 2024, es probable que el impacto en el sector de la traducción crezca exponencialmente, afectando a todas las etapas del proceso de localización. Si bien hasta ahora se ha centrado en la transformación y generación de textos, el desarrollo de modelos multimodales podría empezar a afectar también a áreas como la localización multimedia, la locución y la traducción de imágenes.

Predicciones de LLM para 2024

La vicepresidenta de Traducción Automática e IA de Smartling, Olga Beregovaya, compartió algunas de sus predicciones para el sector de la traducción en 2024:

• Mejor compatibilidad con idiomas de cola larga: Ya hemos visto que los LLM pueden crear datos de entrenamiento para idiomas de escasos recursos utilizando patrones de idiomas adyacentes, lo que hace que la traducción automática esté disponible y sea de mayor calidad para un mayor número de configuraciones regionales. Además, debido a que los LLM pueden adaptarse rápidamente a los sabores lingüísticos específicos de la ubicación regional y geográfica, la traducción podrá atender a audiencias más diversas, como grupos étnicos y sociales.
• Nuevas oportunidades de accesibilidad: La IA permitirá a las empresas adaptar sus productos y servicios a audiencias de todos los orígenes y capacidades. Por ejemplo, un modelo multimodal de lenguaje grande puede narrar texto escrito para personas con discapacidad visual y transcribir para personas con discapacidad auditiva. La IA abrirá oportunidades profesionales para las personas con discapacidades de aprendizaje al actuar como varios tipos de copilotos y asistentes de aprendizaje.
• Mayores regulaciones y restricciones: 2023 demostró que la falta de regulación y medidas legislativas en torno a la IA generativa puede traer consecuencias perjudiciales. El mal uso de la IA generativa en el espacio lingüístico puede ser una de las áreas más peligrosas, ya que puede dar paso a cosas como la inexactitud de los hechos o una decisión potencialmente perjudicial, como el infame caso de las decisiones de préstamo que discriminan a ciertos grupos étnicos y sociales. Esperamos ver más organismos reguladores internacionales y barreras de seguridad en torno al desarrollo y uso de modelos de IA este año.
• Modelos más pequeños e inteligentes: Hemos empezado a ver un rendimiento muy sólido de modelos más pequeños, entrenados con conjuntos de datos más pequeños para tareas específicas (como Llama2 para idiomas específicos y tareas de traducción). Predecimos que muchos más de estos modelos más pequeños estarán disponibles en el próximo año, entrenados por proveedores de tecnología o LSP para lenguajes y dominios específicos.
• Un papel continuo para NMT: Incluso con el bombo publicitario en torno a los LLM, la traducción automática neuronal tradicional seguirá desempeñando un papel en el espacio de la localización. En particular, hemos visto un uso continuo en la personalización para dominios específicos. El ajuste fino de los LLM sigue siendo una tarea compleja y costosa con muchas incógnitas y errores de prueba, mientras que la formación de NMT es un enfoque bien establecido y de rendimiento exitoso que también es muy rentable. Eventualmente veremos la convergencia de los dos enfoques, y posiblemente pueda suceder en 2024.

Uso de LLM en Smartling

Nos gustaron tanto las predicciones de Olga que decidimos preguntar a algunos de nuestros colegas más para que reflexionaran sobre cómo los LLM han impactado en sus funciones, en la industria de la traducción en su conjunto y en sus expectativas para el próximo año.

Veamos lo que dijeron:

Benjamín Loy, Ingeniero Principal

Los LLM generaron un nuevo punto de inflexión de automatización para toda la industria de la traducción. Los problemas fundamentales en la automatización de las transformaciones lingüísticas están finalmente al alcance de ser resueltos parcial o totalmente a través de estas nuevas tecnologías.

Alex Yanishevsky, Director de Desarrollo de IA

Los LLM han cambiado profundamente mi función, pero lo que es más importante, han cambiado drásticamente toda nuestra industria. De cara al próximo año, mi objetivo es: ¿cuál es la mejor manera de asesorar al cliente, es decir, de la miríada de posibilidades para las que podemos utilizar los LLM, cuáles proporcionan el mayor valor y mueven el dial más lejos por el coste en el que se incurre?

Chris Wyant, Asociado. Director de Servicios Lingüísticos

Los LLM hacen que la traducción automática sea más inteligente, rápida y efectiva que nunca. Estos avances tecnológicos permiten a nuestros traductores trabajar de forma más eficiente que nunca. Los lingüistas pueden mejorar sus habilidades y expandir sus carreras adoptando estas herramientas. Nuestros datos muestran que la productividad ha aumentado y que los ingresos de los lingüistas no han sufrido el impacto que muchos temían.

Grace Feeney, Gerente de Desarrollo de Ventas

Los LLM han revolucionado la forma en que mi equipo aborda la creación de correos electrónicos. Al agregar datos de varias fuentes sobre el prospecto y los objetivos de la empresa, los LLM permiten a mi equipo actuar como editores en lugar de crear contenido desde cero.

Nicole Michel, Directora de Productos - Traducción Automática

Después de la exageración inicial, quedó claro que los LLM son realmente buenos en tareas específicas y muy valiosos para ciertos casos de uso, pero no son generalistas y aún no reemplazarán a la TA neuronal, especialmente cuando los flujos de trabajo de TA también aprovechan el glosario, la TM y / o los motores entrenados a medida. Las alucinaciones, los costos y la necesidad de diseñar un mensaje independiente para obtener los resultados deseados para cada caso de uso están limitando actualmente la adopción a gran escala de los LLM en muchas organizaciones.

Andriy Furdylo, ingeniero jefe del equipo

He notado muchos intentos de incorporar Modelos de Lenguaje (LLM) en varios campos empresariales, pero no todos han tenido éxito. Si sabes cómo hacer las preguntas correctas, puedes lograr excelentes resultados. Siguen siendo solo un asistente, aunque muy inteligente.

Max Sogin, vicepresidente de ingeniería

El 60% del equipo de ingeniería utiliza ChatGPT o GitHub Copilot a diario. Hemos descubierto que los prompts de Trivial son significativamente menos estables y eficaces que los sofisticados, que se someten a múltiples iteraciones de pruebas y refinamiento. Tengo curiosidad por ver si las indicaciones se convierten en última instancia en objeto de PI. También estamos atentos a los LLM más pequeños, como LLama y Alpaca, que pueden ofrecer gestión de costes y modelos internos (más pequeños). Los LLM se están volviendo muy caros a grandes volúmenes/escala.

Está claro que los LLM han tenido un gran impacto en Smartling durante el último año, ya que hemos adoptado su uso tanto en nuestro producto como en las funciones diarias. En general, definitivamente podemos llamar a 2024 "El Año de la IA Responsable", donde los beneficios de la innovación se cosecharán a nivel mundial de una manera responsable, ética y más eficiente. Esperamos asociarnos con nuestros clientes para explorar estas nuevas capacidades juntos este año.