Servicios de contenido y localización basados en IA

Sí. La IA es capaz de generar textos similares a los de los humanos empleando algoritmos de generación de lenguaje natural (GLN). Puede utilizarse, con algunas limitaciones, para escribir artículos, informes y descripciones de productos, entre otros.

La IA aumenta la eficiencia, la ampliabilidad y la productividad. Puede generar contenido personalizado a escala, optimizar los elementos SEO, mejorar la legibilidad para diferentes públicos objetivo y potenciar el rendimiento del contenido mediante el uso de información basada en datos.

Hasta cierto punto, sí. Al analizar los datos, patrones de comportamiento y preferencias de los usuarios, puede ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas y en consonancia con los intereses de los usuarios, lo cual aumenta el compromiso y la satisfacción. 

Las preocupaciones éticas están relacionadas con los sesgos, la transparencia y la posibilidad de que el contenido generado por la IA pueda ser engañoso o indistinguible del contenido creado por un humano. La supervisión cuidadosa, el seguimiento de directrices éticas y la divulgación con transparencia del contenido generado con IA son cuestiones fundamentales para mitigar los riesgos. 

Las técnicas de PLN permiten a las máquinas comprender y procesar el lenguaje humano, lo cual facilita la realización de análisis de sentimientos, la extracción de temas, la categorización de contenidos y la comprensión del lenguaje. Esto mejora la comprensión del contenido y permite realizar análisis avanzados de contenido a escala. 

La IA desempeña un papel crucial en la mejora de la precisión, la velocidad y la coherencia de las traducciones, y sirve de ayuda a los traductores humanos con tareas automatizadas como la traducción automática, la posedición, la gestión terminológica y la evaluación de la calidad.

La traducción automática ha avanzado enormemente en los últimos años, en especial con el desarrollo de los modelos de traducción automática neuronal (TAN). Sin embargo, cabe recordar que a menudo es necesario sumar un proceso de posedición humana para garantizar la precisión y la fluidez.

La IA puede ayudar a identificar errores de traducción, incoherencias y problemas de formato, de manera que se señalan los problemas potenciales y se reduce el esfuerzo manual de las tareas de revisión y garantía de calidad. No obstante, la revisión realizada por un humano sigue siendo necesaria para lograr los estándares de calidad más altos.

Aunque la IA es capaz de analizar los matices culturales, para realizar una auténtica adaptación cultural es necesario contar con la experiencia humana y su comprensión de la cultura objetivo y las tendencias locales, ya que la IA por sí sola no captura todas las sutilezas y consideraciones específicas del contexto.

Al automatizar tareas repetitivas, como la conversión de formatos de archivos, la extracción de texto y la segmentación de contenido, la IA ayuda a acelerar los procesos de traducción, posedición y garantía de calidad. Estas mejoras nos permiten trabajar con mayores volúmenes de contenido y cumplir plazos ajustados.

Sí, la tecnología de reconocimiento de voz basada en IA permite convertir el lenguaje hablado en texto escrito. Esta tecnología es muy valiosa para los servicios de transcripción, el subtitulado, la localización de voces superpuestas y otras tareas de localización de contenido multimedia. 

Los sistemas de IA son capaces de aprender de las opiniones y las correcciones de los traductores humanos. Si se entrenan de forma adecuada, pueden mejorar de forma continua la precisión de la traducción y la comprensión de ámbitos, terminología y matices lingüísticos específicos. 

A pesar de que se han realizado avances significativos, la IA todavía se encuentra con desafíos cuando se trata de contenido complejo y especializado, expresiones idiomáticas, referencias culturales y significados que dependen del contexto. Los conocimientos expertos de los humanos siguen siendo fundamentales para garantizar la calidad de la traducción.

Un modelo de lenguaje (LM) es una construcción matemática diseñada para imitar las habilidades lingüísticas con cálculos sofisticados.

No, unos LM tienen unos fines y otros LM tienen otros propósitos. Unos se encargan de alimentar a otros modelos para tareas posteriores, mientras que otros predicen la siguiente palabra de una secuencia, tal y como puede verse en los teclados de los smartphones. 

Un LLM es un modelo del lenguaje de gran tamaño. Cuando hablamos de gran tamaño nos referimos a la cantidad de parámetros que hay en las redes neuronales subyacentes. Correlacionada (no estrictamente) con esto está la cantidad de datos que se utilizan para entrenar a estos modelos.​

Los modelos de traducción automática «estándar» tienen un rango de 100 a 300 millones de parámetros. Los LLM de los que se habla comúnmente tienen miles de millones (GPT3 tiene 175 000 millones de parámetros).

Cuantos más parámetros tiene el modelo del lenguaje, más «conocimiento» podrá retener de los ejemplos que haya visto durante su entrenamiento. También tiene implicaciones enormes en términos de coste computacional (y eficiencia, latencia, etc.).

ChatGPT es una «versión» específica de GPT3 (ahora 4), que a su vez es uno de los LLM más potentes disponibles a nivel comercial. Se entrena utilizando un método llamado «aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana» (RLHF), en el que los anotadores humanos «guían» al modelo hacia el comportamiento esperado.

Básicamente, finge hacerlo utilizando ventanas de contexto. Toda la conversación se procesa una y otra vez en cada iteración, de manera que el modelo tiene acceso a todo el contexto.

No, los LLM (modelos del lenguaje de gran tamaño) como GPT3 no tienen acceso directo a motores de búsqueda como Bing o Google. Están entrenados previamente con una enorme cantidad de datos de Internet, pero no tienen la habilidad para navegar de forma activa ni realizar búsquedas en tiempo real. Sus respuestas se generan basándose en los patrones y la información presentes en los datos de su entrenamiento.

No del todo. Si bien estos modelos son excelentes para crear oraciones coherentes, también pueden adolecer de precisión en términos de contenido y corrección factual.