Рубрика «машинный перевод»
Перевод книги целиком: как я создал конвейер с помощью LLM
2026-08-13 в 13:01, admin, рубрики: agy, BookTrans, claude, gemini, ruvds_статьи, машинный перевод
Как оценить качество машинного перевода
2025-10-14 в 10:46, admin, рубрики: bleu, comet, llm, machine translation, машинный перевод, метрики качества, оценка качества, переводчик, переводчики, языковые моделиРаботая в области машинного перевода в компании Lingvanex, я постоянно читаю статьи в которых сравнивается качество разных переводчиков. Иногда отличие между ними составляет от 0.3 до 1% по какой-либо из метрик, но и это уже повод заявить, что их переводчик - лучший.
При оценке качества машинного перевода важно не только сравнить результаты различных систем перевода, но и проверить, являются ли обнаруженные различия статистически значимыми. Это позволяет оценить, насколько полученные результаты достоверны и могут ли они быть применимы к другим наборам данных.
Как служба поддержки ЮMoney научилась общаться с пользователями из разных стран, не зная их языка
2025-08-28 в 13:45, admin, рубрики: ai-ассистент, llm-агент, lora, детекция текста, машинный перевод, трансформерыПривет. Мы – Даша (инженер машинного обучения) и Наташа (ведущий аналитик в ЮMoney). В этой статье расскажем о системе машинного перевода, разработанной как end-to-end-решение для многоязычной поддержки в финтех-компании. Рассмотрим архитектуру, технические детали реализации и практические результаты внедрения системы. А ещё покажем, как общались с пользователем из Казахстана.
Вычисление функции потерь и градиентов в AI переводчике
2025-06-11 в 15:41, admin, рубрики: machinelearning, neural networks, Transformers, ИИ, искусственный интеллект, машинный перевод, переводчик, переводчики, языковые моделиПривет!
Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь. Для тренировки модели используется opensource фреймворк OpenNMT-tf.
Оптимизация нейронных сетей для AI — переводчика
2025-06-09 в 11:18, admin, рубрики: AI, deeplearning, language model, machinelearning, translator, искусственный интеллект, машинный перевод, нейросети, языковые моделиВсем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи.
В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.
Способны ли нейросети реконструировать древние языки?
2025-05-19 в 15:16, admin, рубрики: deepseek, лингвистика, машинный перевод, нейросети, праиндоевропейский языкВ настоящее время нейросети успешно используются для языкового перевода. По сравнению со старыми программами и онлайн переводчиками, прогресс на лицо. Алгоритмы демонстрируют более тонкое понимание речи, владение контекстом, они способны к стилизации.
И если с современными языками нейросети справляются довольно толково, возникает вопрос: как насчет древних? До сих пор работа с ними представляла существенное затруднение. Скажем, тот же Google Translate из рук вон плохо работает с латынью.
Как мы научились сохранять тембр и интонацию спикера при переводе видео в Яндекс Браузере
2025-04-28 в 9:01, admin, рубрики: deep learning, machine learning, искусственный интеллект, машинный перевод, перевод видео, синтез речи, яндекс
Осенью 2021 года мы впервые представилиЧитать полностью »
Машинный перевод
2025-02-04 в 15:09, admin, рубрики: large language model, llm, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, машинный перевод, ШВМ, Школа Высшей МатематикиАвтор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики
Виды и обзор движков машинного перевода: Яндекс переводчик, Google Translate и DeepL
2024-10-23 в 10:53, admin, рубрики: deepl, Google Translate, машинный перевод, онлайн-переводчик
Многие компании или их сотрудники хоть раз использовали для своих задач онлайн-переводчики. Это быстро, удобно, но результат не всегда точный. Однако такой перевод иногда имеет неприятные последствия: его могут неправильно понять клиенты или бизнес-партнеры, что может испортить репутацию.