Can AI be used to automate content creation?

Yes. Utilizing natural language generation (NLG) algorithms, AI can generate human-like text. With some limitations, it can be used for the creation of articles, reports, product descriptions and more.

What are the benefits of AI for content creation?

AI increases efficiency, scalability and productivity. It can generate personalized content at scale, optimize SEO elements, improve readability for different target audiences and enhance content performance through data-driven insights.

Can AI personalize user experiences?

To a certain extent, yes. Analyzing user data, behavior patterns and preferences, it can deliver personalized content recommendations, aligned with users’ interests, ultimately resulting in increased engagement and satisfaction.

What are the risks associated with AI-generated content?

Ethical concerns include bias, transparency and the potential for AI-generated content to be misleading or indistinguishable from human-created content. Careful monitoring, ethical guidelines and transparent disclosing of AI-generated content are crucial to mitigate risks.

Can natural language processing (NLP) improve content analysis?

NLP techniques enable machines to understand and process human language, facilitating sentiment analysis, topic extraction, content categorization and language comprehension. This improves content understanding and enables advanced content analysis at scale.

What is the role of AI in translation and localization?

AI plays a crucial role in improving translation accuracy, speed and consistency, supporting human translators with automated tasks such as machine translation, post-editing, terminology management and quality assessment.

How accurate is AI-powered machine translation (MT)?

Machine translation has made significant advancements in recent years, particularly with neural machine translation (NMT) models. However, it’s important to note that human post-editing is often required to ensure accuracy and fluency.

Can AI replace human translators?

AI is not designed to replace human translators but rather to assist them. The cultural understanding, context and creative nuances brought by humans are crucial for producing high-quality translations.

How does AI assist in terminology management?

AI can automatically extract and organize terminology from large volumes of content, suggesting relevant terms to translators and providing terminology databases that can be integrated into translation tools.

What benefits does AI bring to quality assurance (QA) in translation?

AI can help to identify translation errors, inconsistencies and formatting issues, flagging potential problems and reducing manual effort in proofreading and QA. However, human review remains essential for achieving the highest quality standards.

Can AI handle cultural adaptation in localization?

AI can analyze cultural nuances, but true cultural adaptation requires human expertise and understanding of the target culture and local trends, as AI alone may not capture all the subtleties and context-specific considerations.

How can AI be used in localization projects?

By automating repetitive tasks such as file format conversion, text extraction and content segmentation, AI helps to speed up translation, post-editing and quality assurance processes. These improvements enable us to handle larger content volumes and meet tight deadlines.

Does AI support speech recognition and transcription?

Yes, AI-powered speech recognition technology enables the automatic conversion of spoken language into written text. This technology is valuable for transcription services, subtitling, voiceover localization and other multimedia localization tasks.

Can AI enhance translation quality?

AI systems can learn from human translators’ feedback and corrections. If properly trained, they can continuously improve translation accuracy and understanding of specific domains, terminology, and linguistic nuances.

What are the limitations of AI in localization and translation?

Despite significant advancements, AI still faces challenges with complex and specialized content, idiomatic expressions, cultural references and context-dependent meanings. Human expertise remains crucial to ensure translation quality.

What is a language model?

A language model (LM) is a mathematical construct designed to mimic linguistic abilities through sophisticated calculations.

Are all LMs the same?

No, various LMs serve different purposes. Some fuel other models for downstream tasks, while others predict the next word in a sequence, as seen in smartphone keyboards.

LLM stands for "large language model". It’s large in terms of the number of parameters in the underlying neural networks. Correlated (not strictly) to that is the amount of data used to train such models.

How can I put the size of an LLM in context?

"Standard" machine translation models are in the range 100-300 million parameters. Commonly talked about LLMs are in the billions (GPT3 has 175 billion parameters.)

Why does size matter when it comes to LLMs?

More parameters means that the language model can retain more "knowledge" from the examples it has seen during training. It also has massive implications in terms of computational cost (and efficiency, latency, etc.).

ChatGPT is a specific "flavor" of GPT3 (now 4), which itself is one of the most powerful LLMs commercially available. It’s trained using a method called "reinforcement learning with human feedback" (RLHF), in which human annotators "guide" the model toward the expected behavior.

How does ChatGPT keep track of a conversation?

It mostly pretends to do so, by using context windows. Basically, the whole conversation is processed again at each iteration, so that the model has access to the whole context.

Can LLMs search the web, like Bing or Google?

No, LLMs (Large Language Models) like GPT-3 do not have direct access to search engines like Bing or Google. They are pre-trained on a vast amount of data from the internet, but they do not have the ability to actively browse the web or perform real-time searches. Their responses are generated based on the patterns and information present in their training data.

Can the content generated by LLMs be trusted?

Not entirely. While these models excel at creating coherent sentences, they may lack accuracy in terms of content and factual correctness.

Tekoälypohjaiset lokalisointi- ja sisältöpalvelut

Vauhdita globalisaatiopyrkimyksiäsi tekoälyllä ja muilla edistyneillä teknologioilla, jotka auttavat tuottamaan yksilöllistä sisältöä entistä nopeammin ja tehokkaammin.

Ota yhteyttä

Paranna kansainvälistä kilpailukykyäsi räätälöidyillä tekoälystrategioilla

Viimeisin teknologia tukenasi

Paranna tekoälyllä sisällön vaikuttavuutta ja tarkkuutta ja nopeuta suurten sisältömäärien käsittelyä.

Huomioi koko organisaatiosi

Sisäiset insinööri- ja kieliasiantuntijatiimimme mukauttavat tekoälyratkaisut siten, että niistä on mahdollisimman paljon hyötyä koko organisaatiollesi.

Yksityisyys ennen kaikkea

Sisältösi ja tietosi suojataan salausprotokollien, suojatun tallennustilan, pääsyoikeuksien ja alakohtaisten käytäntöjen avulla.

Videosisällön vallankumous: automaattisen tekstin tuottamisen mahti

Acolad pääsi kesäkuussa 2023 LocWorld49:n prosessi-innovaatiohaasteen finaaliin. Esittelimme siellä ranskalaisen multimediajätin videosisältöjakelun mullistamista tekoälyn avulla.

”Meillä oli laajin kattaus innovaatioita innovaatiohaasteen historiassa: mukavasti tekoälyä ja paljon innovaatioita liittyen yhdistettävyyteen, rekrytointiin, laadunvarmistukseen, videoihin ja sisältöanalyysiin. Haluan kiittää kaikkia innovaattoreita.”

Dave Ruane
LocWorldin prosessi-innovaatiohaasteen puheenjohtaja

Tekoälypohjaisia ratkaisuja globaaleihin sisältötarpeisiin

Lokalisointiteknologia

Konekäännös

Hyödynnä uusimpia tekoälysovelluksia luonnollisen kielen käsittelyssä ja neuroverkkokäännöksissä.

Yhdistettävyys ja API-integraatiot

Ratkaisujen integrointi olemassa olevaan infrastruktuuriin automatisoi sisällönhallinnan, varmistaa optimaalisen tehokkuuden ja vähentää manuaalista työtä.

TMS-työkalut ja -konsultointi

Autamme sinua valitsemaan alustan, jolla voit parhaiten sujuvoittaa käännösprosessia ja optimoida projektinhallinnan, resurssit, yhteistyön ja laadun.

Acolad-portaali

Tee käännösprojekteissa sujuvaa yhteistyötä kaikkien sidosryhmien kanssa hyödyntämällä helppokäyttöisiä asiakaskohtaisia käyttöliittymiä, jotka ovat käytettävissä 24/7.

Vauhdita globalisointipyrkimyksiäsi

Konekäännös
Automaattiset transkriptiot
Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
Sisällön tuottaminen tekoälyllä

Konekäännös

Tekoälyä hyödyntävissä konekäännöspalveluissa käytetään edistyneitä algoritmeja, neuroverkkoja ja suuria kielikorpuksia. Nopeuden lisäksi ne parantavat käännösten tarkkuutta.

Automaattiset transkriptiot

Puheentunnistusteknologia ja tekoäly tuottavat transkriptiot nopeammin ja tehokkaammin ja parantavat sisällön indeksointia ja haettavuutta.

Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

Tekoälyavusteinen luonnollisen kielen käsittely tehostaa sisällön lokalisointia poimimalla tietoa, suorittamalla tunneanalyysejä, luokittelemalla sisältöä ja mahdollistamalla kielikohtaisen käsittelyn.

Sisällön tuottaminen tekoälyllä

Tekoälyavusteisessa sisällöntuotannossa luodaan artikkeleita, tuotekuvauksia, mainostekstejä ja muuta kirjallista sisältöä ennalta määriteltyjen sääntöjen, mallien tai koneoppimisen algoritmien pohjalta.

Optimoi sisältösi laadusta tinkimättä

Sisällön optimointi

Paranna hakukonesijoituksiasi tekoälytyökaluilla, jotka suosittelevat avainsanoja ja otsikoita, optimoivat metatiedot ja jäsentävät sisällön luonnollista näkyvyyttä ajatellen.

Prosessi- ja työnkulkuautomaatio

Tekoälyn avulla automatisoitu ja optimoitu työnkulku helpottaa suurten monikielisten sisältömäärien hallintaa ja laatustandardien noudattamista jokaisessa kielessä.

Laadunvarmistus

Älykkäät laadunvarmistustyökalut voivat tunnistaa mahdolliset virheet, epäjohdonmukaisuudet ja kieliopilliset ongelmat sekä ylläpitää terminologian yhdenmukaisuutta eri kielissä.