Lancement d'AI DataStudio : la solution d'entreprise pour construire des modèles de langues spécifiques au contexte
San Francisco, CA : le 29 mars 2023 - Lilt, la solution d'IA la plus avancée pour la traduction d'entreprise, a annoncé aujourd'hui le lancement de son moteur d'IA contextuel, un nouveau modèle de style GPT pour la traduction de qualité d'entreprise vérifiée qui fournit des performances supérieures à GPT-4 et à Google Translate. Le moteur d'IA contextuel utilise l'apprentissage en contexte (ICL) pour modéliser le langage pour les applications dans le domaine juridique, le marketing, les produits et de nombreux autres cas d'utilisation d'entreprises.
L'ICL est activé par des données spécifiques au contexte, qui manquent à de nombreuses entreprises. Pour résoudre ce problème, Lilt introduit également AI DataStudio, qui permet aux entreprises de construire leurs propres modèles linguistiques avec une solution abordable et évolutive pour la création de données.
L'augmentation de produits d'IA tels que ChatGPT a inspiré de nombreuses entreprises à évaluer l'efficacité des fonctions commerciales qui peuvent être automatisées pour augmenter la portée et l'échelle. Les services linguistiques sont en tête de cette liste.
« L'intérêt mondial des consommateurs pour l'IA générative a galvanisé les entreprises pour intégrer rapidement l'IA dans leurs stratégies concurrentielles. Nous avons parlé aux cadres dont les perceptions de l'IA ont changé, semble-t-il, du jour au lendemain, du trop risqué à l'impératif », a déclaré le PDG de Lilt, Spence Green. « Depuis 2015, nous avons été largement reconnus comme étant le pionnier des services linguistiques basés sur l'IA. Aujourd'hui, nous lançons la prochaine génération de notre technologie linguistique révolutionnaire. »
Aujourd'hui, Lilt a publié le moteur d'IA contextuel, qui utilise une approche unique d'ICL pour atteindre une précision supérieure à celle de Google Translate et de GPT-4 pour de nombreux contextes d'entreprises. Lorsqu'il est associé aux évaluateurs humains en tant que factualité et étape de vérification, le moteur d'IA contextuel offre l'approche la plus abordable, évolutive et flexible des applications linguistiques d'entreprise.
Le moteur d'IA contextuel a cinq fois plus de paramètres que le moteur précédent de Lilt, ce qui permet de produire des traductions plus rapides et plus précises. Cependant, puisque les modèles de Lilt sont construits pour la traduction, ils sont plus compacts et efficaces, avec 1 000 fois moins de paramètres que GPT-4, ce qui réduit les coûts de calcul et la consommation d'énergie globale. Ceci est bénéfique pour les entreprises et les gouvernements qui veulent exécuter le modèle dans leurs propres environnements de calcul, leur donnant un contrôle complet et un accès aux données, tout en réduisant également les coûts de calcul.
Les clients s'attendent à interagir avec les entreprises dans leur langue préférée. Avant l'arrivée du moteur d'IA contextuel, une expérience client mondiale complète était un véritable défi opérationnel et s'évaluait à un coût prohibitif.
« Fondamentalement, Lilt a été fondé pour faire d'Internet un espace multilingue », a déclaré le cofondateur de Lilt et scientifique en chef John DeNero. « Nos grands modèles linguistiques pour la traduction font avancer cette mission, en rassemblant les avantages de la vérification au niveau humain et de l'IA basée sur les données pour créer un meilleur résultat que l'humain ou la machine seuls pourraient atteindre. »
Le développement du moteur d'IA contextuel a été un effort de douze mois, ce qui a obligé l'équipe de recherche du traitement automatique des langues (NLP) de Lilt à reconstruire l'architecture système pour soutenir une faible latence mondiale pour les grands modèles. Le réseau neuronal utilisé par le moteur d'IA contextuel est à la fois plus approfondi et plus large que les versions précédentes, ce qui augmente la capacité du modèle à créer de nouvelles représentations en termes de sens, en utilisant d'autres transformations non linéaires et en permettant à ces représentations d'exprimer des détails supplémentaires sur le langage et de faire des distinctions plus nuancées entre les significations.
L'apprentissage en contexte (ICL) est plus efficace lorsque les données de formation sont récentes, spécifiques au contexte et vérifiées. Cependant, la plupart des entreprises manquent de données, elles ont donc du mal à déployer des modèles spécifiques au contexte. En outre, l'augmentation de l'IA générative signifie qu'il est de plus en plus difficile de détecter le texte généré par l'IA dans les chaînes d'approvisionnement de données.
AI DataStudio de Lilt résout ces deux problèmes avec une architecture de création de données évolutive basée sur les API et dans plus de 60 langues. Il comprend un support intégré pour la détection de fraude du texte généré par l'IA, qui porte atteinte à l'efficacité d'ICL. AI DataStudio est la même architecture de qualité d'entreprise que Lilt utilise pour créer des données de formation pour ses propres systèmes, et pour ses clients gouvernementaux les plus exigeants. AI DataStudio est disponible pour toutes les entreprises.
AI DataStudio et le moteur d'IA contextuel offrent désormais aux entreprises une solution complète pour construire et déployer de grands modèles pour les applications linguistiques d'entreprise les plus exigeantes. La solution offre des options natives du Cloud et autogérées, ce qui offre aux entreprises une sécurité, un contrôle et une flexibilité maximales.
Pour plus d'informations, veuillez contacter contact@lilt.com.
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Lilt est le leader en termes de solution d'IA pour les traductions d'entreprise. Notre pile, composée de notre moteur d'IA contextuel, de nos connecteurs d'API, et de notre rétroaction humaine, permet aux organisations mondiales d'adopter une véritable stratégie de traduction d'IA, en se concentrant sur les résultats commerciaux. Avec Lilt, des organisations innovantes et définissant leurs industries telles qu'Intel, ASICS, WalkMe, et Canva, utilisent la technologie d'IA pour offrir des expériences clients numériques multilingues à grande échelle.
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