Sfruttate Lionbridge Language Cloud per supportare le esigenze di localizzazione end-to-end e il ciclo di vita dei contenuti

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Grazie alla nostra rete di collaboratori, da oltre 20 anni aiutiamo le aziende a connettersi con i loro clienti. 

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Servizi all'avanguardia di addestramento dell'intelligenza artificiale per un output ottimale

Migliorate le funzionalità in un contesto multilingue.

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Ottimizzate e rafforzate i modelli di apprendimento linguistico


I nostri servizi di addestramento dell'intelligenza artificiale fanno in modo che i vostri modelli eccellano nella generazione di contenuti appropriati per una varietà di lingue e sfumature culturali.

Nei nostri servizi di addestramento di intelligenza artificiale generativa (GenAI) e Large Language Model (LLM) usiamo tecniche avanzate e conoscenze approfondite di diversità linguistica per consentire alle aziende di creare contenuti efficaci a livello globale.

I nostri servizi di addestramento degli LLM permettono ai sistemi di intelligenza artificiale di comprendere persone di lingue e fasce demografiche diverse e di comunicare con loro in modo naturale, preservando al contempo la brand voice dell'azienda grazie a:

  • Rilevamento di output che i destinatari di aree o fasce demografiche specifiche possono percepire come non naturali.
  • Identificazione di sintassi e vocaboli che non riflettono la brand voice dell'azienda.
  • Capacità di cogliere sottili sfumature dei dialetti regionali.

Combinando esperienza nell'intelligenza artificiale, conoscenze culturali e capacità linguistiche, facciamo in modo che i vostri contenuti generati dall'intelligenza artificiale catturino l'attenzione di vari segmenti di pubblico in tutto il mondo.

I tre servizi di addestramento dell'intelligenza artificiale di Lionbridge

I processi seguenti sono alla base di un'implementazione di successo dell'intelligenza artificiale.

Annotazione dati

L'annotazione dati è il processo di etichettatura o classificazione dei dati, che fornisce all'intelligenza artificiale il contesto necessario per comprendere i dati. È possibile, ad esempio, annotare le immagini con informazioni su quali oggetti contengono oppure annotare il testo con informazioni sul sentiment. L'annotazione dati è fondamentale per l'apprendimento con supervisione, un tipo di addestramento dell'intelligenza artificiale in cui il modello impara a fare previsioni in base ai dati annotati. La qualità e l'accuratezza dell'annotazione dati influenzano significativamente le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale, in quanto guidano il processo di apprendimento e aiutano l'intelligenza artificiale a dare un senso ai dati.

Raccolta dati

La raccolta dati è un passaggio fondamentale per l'addestramento dell'intelligenza artificiale. Per l'addestramento e il test dei modelli di intelligenza artificiale, è necessario raccogliere dati rilevanti e di alta qualità. I dati possono provenire da diverse fonti, come database, social media, sensori o interazioni utente, e possono essere in formati differenti, tra cui testo, immagini, audio o video. Attraverso la raccolta di dati diversi e rappresentativi, il sistema di intelligenza artificiale può comprendere una vasta gamma di input e rispondere in modo accurato, con risultati più efficienti ed efficaci.

Creazione dati

La creazione dei dati si riferisce alla generazione di nuovi dati che possono essere usati per l'addestramento dell'intelligenza artificiale. A tale scopo può essere necessario creare dati sintetici, generati artificialmente, che imitano i dati del mondo reale, oppure arricchire i dati esistenti aggiungendo variazioni o alterazioni. Il processo di creazione dei dati aiuta ad aumentare il volume e la diversità dei dati di addestramento, migliorando le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale.

Riepilogo del webinar Adozione dell'intelligenza artificiale: la nuova era della fiducia

Scoprite cosa significa fiducia nell'intelligenza artificiale nell'ambito della localizzazione e che ne pensano Amazon Web Services, Cisco e Lionbridge nel riepilogo del nostro webinar dedicato a questo tema.

"Stiamo chiedendo alla macchina di prendere una decisione, che avviene in un modo a noi sconosciuto. La domanda allora sorge spontanea: dovremmo fidarci di quella decisione?"

- Vincent Henderson, esperto di intelligenza artificiale in Lionbridge

Intelligenza artificiale responsabile

L'intelligenza artificiale responsabile si riferisce al concetto di usare l'intelligenza artificiale in modo etico, equo e rispettoso, per proteggere i diritti e i valori delle persone. È un'operazione complessa volta a fare in modo che l'intelligenza artificiale offra vantaggi alla società senza causare danni o discriminazioni.

Ecco come Lionbridge può aiutarvi a promuovere l'intelligenza artificiale responsabile.

Tramite la localizzazione

Gli LLM spesso hanno prestazioni meno efficaci per i contenuti non in lingua inglese. Il nostro servizio di localizzazione esamina le prestazioni dei vostri strumenti di intelligenza artificiale prima che vengano introdotti in altri paesi, per migliorare la qualità dei contenuti e la loro efficacia e accessibilità per i vostri clienti globali.

Svolgiamo analisi dei testi di origine, localizzazione e modifica di prompt e conversazioni per test linguistici locali, valutazione e convalida delle risposte, traduzione inversa e informazioni contestuali.

Promuoviamo l'intelligenza artificiale responsabile identificando termini volgari, incorporando terminologia inclusiva e attenendoci alle indicazioni sulla neutralità di genere e l'inclusività contenute in guide di stile allineate ai sentimenti e agli standard accettati nei paesi di riferimento.

Tramite la creazione di contenuti

Le culture differiscono significativamente su ciò che viene considerato sensibile. Può essere accettabile scherzare su qualcosa in un paese, mentre l'argomento può essere off limits in un altro. Il comportamento delle applicazioni di intelligenza artificiale deve riflettere le sensibilità locali. Il nostro servizio di creazione di contenuti fornisce linee guida generali per il mercato locale e crea set di dati specifici per i test e l'ottimizzazione del motore.

Svolgiamo ricerche e forniamo consulenze culturali su argomenti sensibili e valori locali, progettiamo prompt per argomenti specifici, creiamo conversazioni e ci occupiamo di raccolta dati.

Promuoviamo l'intelligenza artificiale responsabile affrontando argomenti sensibili, leggi e regolamenti, modellando le risposte correlate alle informazioni personali, fornendo consigli, opinioni e indicazioni per l'inclusività e mitigando stereotipi e opinioni sui gruppi identitari.

Tramite valutazioni in crowdsourcing

Ci affidiamo alla nostra community globale per raccogliere informazioni, aggiungere annotazioni e classificare testi, prompt, audio, video e immagini, principalmente attraverso la nostra piattaforma di tester in crowdsourcing. Il crowdsourcing assicura scalabilità ed efficienza elevate ed è ideale per valutare grandi volumi di contenuti.

Raccogliamo feedback su argomenti locali, valutiamo le risposte e le classifichiamo su una scala che va da neutro a offensivo.

Promuoviamo l'intelligenza artificiale responsabile e la mitigazione dei bias con una valutazione che tiene conto delle diverse prospettive offerte dalla community, la quale valuta l'equità, classifica intento/sentiment e rileva le allucinazioni (qualsiasi materiale inventato dall'intelligenza artificiale).

Tramite test in un ambiente live

In alcuni casi, quando l'ambiente di test è disponibile e già configurato, è più opportuno usare un metodo di test più tradizionale in un ambiente live.

I servizi di testing spontaneo coinvolgono iterazioni in tempo reale, non determinate da script, con i sistemi di intelligenza artificiale, per imitare l'interazione degli utenti.

I servizi di testing basato su scenari usano script e scenari predefiniti per valutare le risposte dell'intelligenza artificiale in condizioni controllate. In genere questo processo riguarda maggiormente le problematiche tecniche piuttosto che quelle etiche o di equità.

Invitiamo i tester a inserire prompt specifici o crearne di nuovi conoscendo l'obiettivo oppure chiediamo loro di analizzare il prodotto.

Promuoviamo l'intelligenza artificiale responsabile con test spontanei all'interno di scenari che mettono alla prova la capacità di prendere decisioni etiche, la partecipazione di diverse fasce demografiche e la raccolta di feedback sull'esperienza utente, inclusi sentimenti di esclusione, minaccia o oggettificazione.

I nostri esperti di addestramento dell'intelligenza artificiale

Rafa Moral

Vice President, Innovation

Rafa supervisiona le attività di R&S che riguardano la lingua e la traduzione. Si occupa di iniziative relative a traduzione automatica, analisi e classificazione dei contenuti, estrazione della terminologia e controllo della qualità linguistica.

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Vincent Henderson

Head of Product Language Services

Vincent dirige i team di prodotto e sviluppo di Lionbridge. L'obiettivo del suo lavoro è individuare i modi più efficaci di usare la tecnologia e l'intelligenza artificiale per analizzare, valutare, elaborare e generare contenuti globali. È particolarmente attento agli effetti dirompenti dei Large Language Model sui prodotti e sui servizi per i contenuti.

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