Решение

Обучение машинных движков

Универсальный движок переводит «в среднем правильно», но не знает, как принято говорить у вас. Мы обучаем машинный перевод на ваших данных: дообучаем нейронные модели на параллельных корпусах, настраиваем LLM под терминологию и стиль, а затем закрепляем результат глоссарием и правилами контроля качества. Первую нейронную модель под отраслевые переводы мы натренировали в 2019 году.

Что даёт кастомизация

Что именно мы обучаем и настраиваем

Кастомизация машинного перевода — это не одна модель, а несколько связанных слоёв. Каждый добавляет точности, и вместе они дают воспроизводимый результат.

Зачем обучать машинный движок

Обучение машинных движков — способ получить перевод, который говорит на языке вашей компании. Публичный движок не знает, что в вашей документации «валве» — это задвижка, а не клапан, и что название продукта не переводится. Дообученная модель эти решения уже приняла.

Чем больше у вас архива переводов, тем выше отдача: накопленные за годы материалы превращаются из папок на диске в работающий актив. Для обучения подходят память переводов, ранее переведённые документы и двуязычные глоссарии.

Как измеряется результат

Качество машинного перевода оценивается не впечатлением, а метриками: BLEU и другие автоматические оценки на отложенной выборке, Edit Distance — доля текста, которую пришлось изменить, и оценка по методологии MQM с разбивкой отклонений по уровням критичности.

Мы фиксируем базовый уровень до обучения и показываем прирост после. Это же даёт основу для SLA: порог качества становится обязательством, а не обещанием.