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P: ¿Esto solo está disponible con el plan de suscripción Unite?

R: Le sugeriría que se comunique con su contacto de éxito del cliente y le pregunte sobre su suscripción.

P: Si desea traducir un archivo XLIFF, ¿utilizar la función AI es un valor agregado? ¿O deberíamos seguir con el modelo actual?

R: Podría ser un valor añadido como lo demuestra Andy si se desea generar alguna terminología o estilo muy específico. Te mostraremos qué más se puede hacer en un momento.

P: ¿Hay una lista de dominios disponibles?

R: Los LLM cubren la mayoría de los dominios. Se entrenan utilizando miles de millones de documentos.

P: ¿Será posible en algún momento vincular la solicitud del glosario a glosarios específicos en lugar de a todos los glosarios disponibles en un proyecto determinado? Mi objetivo es reducir los falsos positivos pidiendo al modelo que use un glosario específico, pero aún así mantener glosarios de referencia en el editor para que los posteditores puedan verificar otra terminología, como términos polisémicos, términos generales, sinónimos, etc., que no quiero que el modelo use para la traducción en todos los casos.

A: Buena pregunta. En este momento utilizamos glosarios asociados al proyecto. Una opción en su caso podría ser ajustar un motor usando sus datos. Pero podemos explorar tu sugerencia.

P: ¿Existe algún límite en cuanto a la extensión del mensaje en caso de que quiera ser muy específico con el estilo, la terminología, las frases estándar, etc.?

R: Técnicamente no, pero esto podría ralentizar el proceso de traducción. Si desea influir en el rendimiento general, quizás sea más adecuado realizar un ajuste fino del motor.

P: ¿Podemos agregar textos paralelos como referencias para que la IA elija el estilo a partir de ellos?

R: Puedes ajustar un motor para que pueda proporcionar pares de oraciones como referencia y el motor intentará adaptarse a tu estilo.

P: Cuando ejecutamos una traducción utilizando un mensaje de solicitud/LLM, ¿se utiliza la cantidad de palabras de nuestra suscripción? ¿O cómo funciona eso?

R: Sí, las palabras generadas utilizando una indicación del LLM consumirán Smartwords.

P: ¿Puede explicar el significado de utilizar llaves? ¿Son estos términos del sistema que sólo funcionarán si escribe la palabra exactamente como se muestra?

R: Como compartió Jean-Luc, tenemos una pequeña biblioteca de indicaciones preconfiguradas, que puedes encontrar en el lado derecho de la interfaz de usuario de generación de indicaciones.

P: En este momento, en nuestros proyectos, el ajuste preestablecido GPT con indicaciones no funciona para cadenas que tienen etiquetas (etiquetas amarillas para marcados, siempre que haya formato en la fuente). En estos casos, el ajuste preestablecido recurre automáticamente a otra máquina de traducción. ¿Conoce alguna solución alternativa y cómo funciona el ajuste preestablecido GPT también en cadenas con etiquetas?

R: Como compartió Jean-Luc, veamos algunos ejemplos específicos de etiquetas y veamos si podemos refinar el mensaje para ignorar las etiquetas en las cadenas.

P: ¿Funciona también si trabajamos con idiomas con casos?

A: Sí. Así pues, existen los llamados lenguajes de bajos recursos. Así que los modelos, generalmente los modelos cuando intentan tomar los datos, y obviamente la mayoría. La gran mayoría de los datos son datos en inglés. Es por eso que los modelos lingüísticos de llam muestran los mejores resultados en inglés. Pero a medida que prueba otros idiomas diferentes. Verás cómo la calidad se degrada y cuanto más raro es el idioma que intentas traducir, más difícil es. Probablemente los peores resultados serían, pero los idiomas con mayúsculas y minúsculas no son necesariamente los idiomas con menos recursos. Así que sí, funciona bien. Pero si nos adentramos en uno de los idiomas con menos recursos, cabe mencionar el idioma armenio, uno de los idiomas más complejos que existen. Lo harías. Probablemente verás algunos resultados inesperados. Pero normalmente lo harías. Verás buenos resultados en estos casos.