EasyTranslate, LLM’leri insanlarla genişletmenin kendisine saf yapay zeka çeviri hizmetleri karşısında avantaj sağlayacağını düşünüyor

Eleven Labs gibi yeni üretken yapay zeka girişimlerinin çeviri hizmetleri açısından şehirdeki en popüler oyun olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak sesli çeviriden çok önceleri, bir süre önce startup’ların hedef aldığı başka bir pazar vardı: içerik çevirisi. Uluslararası varlığı olan her şirketin içeriğinin dünya çapında tercüme edilmesi gerekiyor, dolayısıyla bu büyük bir pazar olmaya devam ediyor. Bu, Portekiz’deki Unbabel gibilerin bugüne kadar topladığı 106 milyon dolarla (en son 60 milyon dolar toplayan) kanıtlandı.

İçerik çevirisinde uzmanlaşan EasyTranslate, 2010 yılından bu yana faaliyet gösteriyor ve belirli içerik türlerini çevirmek için hangi serbest çevirmenlerin en uygun olduğunu belirlemek için makine öğrenimi modellerini kullanıyor. Ancak şimdi ‘HumanAI’ adını verdiği yeni, üretken yapay zeka odaklı bir platformla yeni bir yöne doğru gidiyor.

Şirketin kurucusu Frederik R. Pedersen, TechCrunch’a şunları söyledi: “Tüm iş modelini insan hizmetine dayalı bir iş modelinden yapay zeka teknolojisi sağlayıcısı olmaya doğru kaydırdık, maliyetleri düşürdük ve süreci hızlandırdık.”

Çoğu çeviri hizmeti, küçük bir kısmı insanlar tarafından düzenlenen, makine tarafından çevrilmiş içerik sunar. Ancak çevirmenlerin bağlamı anlamak ve içeriği anlamlandırmak için çoğu zaman makine tarafından üretilen çevirinin tamamını değerlendirmesi gerekir. EasyTranslate’in HumanAI platformu, içeriği özümseyerek, onu büyük dil modelleriyle (LLM’ler) harmanlayarak ve içeriği daha doğru bir şekilde çevirmek için LLM’de kısa süreli belleği kullanarak bu durumu tersine çevirir. Dahası, yalnızca ihtiyaç duyulan yerde insanları dahil edecek, böylece çeviri süreleri ve maliyetleri azalacak.

Bunu yapmak için HumanAI, OpenAI tarafından sunulanlar da dahil olmak üzere yüksek lisans derecelerinin bir karışımını ve kendi öneri sistemlerini kullanıyor. Platform, özelleştirilmiş içerik çevirisi sağlamak için kendi algoritmalarını ve müşteri verilerini çalıştırıyor.

Pedersen, pivotun sırrının, platformun genel İngilizce bir çeviriyi okuyabilmesi ve onu belirli bir İngilizceye çevirebilmesi için kısa süreli bellek oluşturmak için Yüksek Lisans’ları kullanması olduğunu söyledi. İçeriği bir veritabanına “vektörler”, anlamsal bir arama yapmasını ve içerik arasındaki benzerlikleri bulmasını sağlar; bu daha sonra bir LLM ile kısa süreli bir bellek oluşturmak için kullanılır (buna aynı zamanda erişim artırılmış nesil de denir).

Bu, platformun, örneğin pazarlama metninde kullanılan İngilizce veya finans raporlarında kullanılan İngilizce arasında çeviri yapmak için herhangi bir sayıda LLM’yi kullanabileceği ve bu süre boyunca metindeki anlamı koruyabileceği anlamına gelir.

“Yerelleştirme ve çeviri süreci için bir temel oluşturmak amacıyla daha geleneksel, sinirsel makine çevirisi motorlarını müşteriye özel verilerle birleştirebiliriz. Yani örneğin genel dilden müşteriye özel dile geçiş yapıyoruz” dedi.

Bu neden önemli? Pedersen şöyle açıkladı: “Dil bilgisi açısından mükemmel bir makine tabanlı çeviri elde edebilirsiniz, ancak yine de kulağa doğru gelmeyebilir. Dolayısıyla içeriğin hangi kısmının düşük güven puanına sahip olduğunu belirliyoruz ve ardından bunu düzeltmek için insanları kullanıyoruz. Bu kombinasyon üretkenliğimizi büyük ölçüde artırıyor.”

Pederson, HumanAI’nin çeviri maliyetlerini %90 oranında azaltabileceğini ve hizmetlerini çevrilen kelime başına 0,01 € olarak fiyatlandırabileceğini iddia etti. Müşterileri arasında Wix ve Monday.com gibi küresel işletmeler bulunmaktadır.

Fiyatlandırma da bu alanda çözülmesi gereken çok önemli bir bulmaca çünkü şirketlerin çevrilmesi gereken çok sayıda içeriği var.

“Adobe’ye bakarsanız, terminolojilerin pazarlar arasında nasıl uyum sağladığını inceleyen tam bir ekibe sahip olduklarını görürsünüz. Pedersen, küresel markalara baktığımızda, yerel olarak doğru şekilde algılanmanızı sağlamak için önemli miktarda çaba sarf edildiğini görüyoruz” dedi.

Ancak soru şu: EasyTranslate’in zamanla daha iyi hale gelmesi muhtemel olan saf oyun yapay zeka tabanlı çözümlerle rekabet etmesine ne yardımcı olacak?

“Amacımız saf bir yapay zeka olmak değil [service]. Amacımızın yapay zeka ile insanı birleştirmenin katma değerini yaratmak ve bu hizmeti müşterilere sunmak olduğunu düşünüyorum. Yapay zekanın iyileştirilmesi için hala insan geri bildirimine ihtiyacı var” dedi.

“Tüm içerik oluşturmayı, tüm çeviriyi uygulamak istediğinizi söylemek bir şey, modeli gerçekten kontrol edebildiğinizden emin olmak başka bir şey. Modelleri kontrol etmek için bazı insanların olması gerekiyor çünkü insanlar makine değil ve dil sürekli değişiyor.”

EasyTranslate bugüne kadar toplam 3 milyon Euro topladı ve özel sermaye, borç finansmanı, Kopenhag’daki bazı melek yatırımcılar ve Danimarka İnovasyon Fonu tarafından destekleniyor.