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Servicios de entrenamiento de IA de primera clase para obtener resultados óptimos

Consiga mejores prestaciones en un contexto multilingüe.

Perfeccione y refuerce sus modelos de aprendizaje lingüístico


Con nuestros servicios de entrenamiento de IA podrá tener la certeza de que sus modelos destacarán en la generación de contenido deseable en una gran variedad de lenguas y con distintos matices culturales.

En nuestros servicios de entrenamiento de IA generativa o modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), empleamos técnicas avanzadas y aplicamos un amplio conocimiento de la diversidad lingüística, lo que permite a las empresas diseñar contenido que tenga calado en todo el mundo.

El entrenamiento de los LLM permite a los sistemas de IA comprender y comunicarse de manera natural con los hablantes nativos de distintas lenguas y segmentos demográficos, manteniendo al mismo tiempo la voz de marca de la empresa del siguiente modo:

  • Detectando aquellos resultados que las personas de determinadas regiones y públicos específicos pueden percibir como poco naturales.
  • Identificando la sintaxis y el vocabulario que no reflejan la voz de marca de la empresa.
  • Captando los matices sutiles de los dialectos regionales.

Gracias a nuestra perfecta integración de la experiencia en materia de IA, las aportaciones culturales y las capacidades lingüísticas, puede tener la certeza de que el contenido generado por IA conectará con un público muy diverso en todo el mundo.

Los tres servicios de entrenamiento de IA de Lionbridge

Los procesos que se describen a continuación son los puntales para una correcta implantación de la IA.

Anotación de datos

La anotación de datos es el proceso de etiquetado o categorización de datos que ofrece a la IA el contexto necesario para entender la información. Por ejemplo, es posible realizar anotaciones de las imágenes con información sobre los objetos que contienen o bien anotar un texto con información acerca del sentimiento que transmite. La anotación de datos es una tarea fundamental dentro del aprendizaje supervisado, un tipo de entrenamiento de IA en el cual el modelo aprende a realizar predicciones a partir de los datos anotados. La calidad y la precisión de la anotación de datos influye de manera considerable en el rendimiento de los modelos de IA, ya que orienta el proceso de aprendizaje y ayuda a la IA a encontrarle sentido a los datos.

Recopilación de datos

La recopilación de datos es un paso crucial dentro del entrenamiento de la IA. Consiste en reunir datos relevantes y de gran calidad para entrenar y poner a prueba los modelos de IA. Los datos pueden proceder de diversas fuentes, como bases de datos, redes sociales, sensores o interacciones del usuario, y pueden adoptar distintos formatos, incluidos textos, imágenes, audio o vídeo. Recopilar datos diversos y representativos ayuda a garantizar que el sistema de IA pueda entender y responder con precisión a una gran variedad de entradas, lo que lo convierte en una herramienta más eficiente.

Creación de datos

La creación de datos implica generar nuevos datos que se puedan usar para entrenar una IA. Esta tarea podría incluir la creación de datos sintéticos, datos generados de forma artificial que reproduzcan los datos del mundo real, o bien un incremento de los datos existentes con la incorporación de variaciones o ruido. El proceso de creación de datos ayuda a aumentar el volumen y la diversidad de los datos del entrenamiento, lo que contribuye a mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

Resumen del seminario web Adoptar la IA: una nueva era de confianza

¿Qué implica confiar en la IA en el contexto de la localización? En nuestro artículo de resumen del seminario sobre confianza en la IA, obtendrá más información al respecto a partir de la experiencia de Amazon Web Services, Cisco y Lionbridge.

«Le pedimos a la máquina que tome una decisión y que lo haga, en cierto modo, a ciegas. Y es aquí donde surge la duda de si deberíamos confiar en esa decisión».

— Vincent Henderson, experto en IA de Lionbridge

IA responsable

La expresión «IA responsable» se refiere a la idea de hacer un uso ético, justo y respetuoso de la inteligencia artificial con el fin de proteger los derechos y los valores de las personas. Se trata de una tarea compleja con la que se pretende garantizar que la IA aporte beneficios a la sociedad sin causar daños ni discriminar.

Le explicamos cómo puede promover una IA responsable con la ayuda de Lionbridge.

A través de la localización

A menudo, los LLM tienen un rendimiento menos eficaz con el contenido que no está redactado en inglés. Nuestro servicio de localización examinará el rendimiento de sus herramientas de IA antes de su lanzamiento en otros países para mejorar la calidad de su contenido, además de su eficacia y accesibilidad para sus clientes globales.

Llevamos a cabo un análisis del texto original, además de tareas de localización y edición de prompts y conversaciones para el testing lingüístico local, la evaluación y la validación de las respuestas, la traducción inversa y la información contextual.

Promovemos una IA responsable al identificar palabras ofensivas, incorporar terminología inclusiva y respetar las guías de estilo inclusivo y neutro en cuanto al género que encajen con los sentimientos y las normas que se aceptan en las regiones específicas.

A través de la creación de contenido

Las culturas tienen opiniones muy diversas acerca de qué se considera sensible. Es posible que en una región resulte aceptable bromear sobre algo y que esa misma broma esté desaconsejada en otra. El comportamiento de las aplicaciones de IA debe reflejar las sensibilidades locales. Nuestro servicio de creación de contenido ofrece directrices generales sobre el mercado local y crea conjuntos de datos locales específicos para perfeccionar y poner a prueba el motor.

Realizamos investigaciones y asesoramiento cultural en relación con temas sensibles y valores locales, creación de prompts para temas concretos, redacción de conversaciones y recopilación de datos.

Asimismo, promovemos una IA responsable al abordar temas sensibles, cuestiones legislativas y normas; al dar forma a respuestas relacionadas con información de identificación personal; al ofrecer asesoramiento, opiniones y mayor inclusividad; y al mitigar los estereotipos y las opiniones sobre los grupos identitarios.

A través de evaluaciones realizadas mediante «crowdsourcing»

Recurrimos a nuestro equipo mundial para recopilar información, anotar y clasificar textos, prompts, audio, vídeo e imágenes, principalmente a través de la plataforma de evaluadores de la comunidad. Gracias a su flexibilidad y eficiencia, el «crowdsourcing» resulta ideal para evaluar grandes volúmenes de contenido.

Recopilamos comentarios sobre asuntos locales y evaluamos las respuestas para, posteriormente, clasificarlas en diversas categorías, desde neutrales hasta ofensivas.

Promovemos una IA responsable aplicando para ello diversas perspectivas que mitigan los sesgos de nuestra evaluación mientras la comunidad evalúa la equidad, clasifica la intención o el sentimiento y detecta las alucinaciones (cualquier información que se haya inventado la IA).

A través del testing en un entorno en vivo

En algunos casos, cuando el entorno de pruebas está disponible y ya se ha configurado, tiene sentido emplear un método más tradicional de puesta a prueba del entorno en vivo.

Los servicios de testing espontáneo incluyen iteraciones sin guion en tiempo real con los sistemas de IA que reproducen la interacción de los usuarios.

Los servicios de testing basado en escenarios emplean escenarios y guiones predefinidos para evaluar las respuestas de la IA en condiciones controladas. Por lo general, están más indicadas para dudas técnicas que para cuestiones éticas o de equidad.

En esta tarea, pedimos a los evaluadores que introduzcan prompts específicos o que creen nuevos prompts teniendo presente el objetivo, pero también les podemos pedir que «rompan» el producto.

Durante el testing espontáneo, promovemos una IA responsable a través de escenarios que cuestionan una toma de decisiones ética, la participación de diferentes sectores demográficos y la recopilación de comentarios sobre la experiencia de usuario, incluidos los sentimientos de exclusión, amenaza o cosificación.

Conozca a nuestros expertos en entrenamiento de IA

Rafa Moral

Vicepresidente, innovación

Rafa supervisa las actividades de I+D relacionadas con el idioma y la traducción. Esto incluye iniciativas relacionadas con la traducción automática (TA), análisis y creación de perfiles de contenido, recopilación de terminología, y control y comprobación de calidad lingüística.

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Vincent Henderson

Responsable de servicios de productos lingüísticos

Vincent dirige los equipos de producto y desarrollo de Lionbridge. Su trabajo se centra en las distintas formas de usar la tecnología y la IA para analizar, evaluar, procesar y generar contenido para todo el mundo. En especial, presta atención a los productos y los servicios relacionados con el contenido que han aparecido gracias a los modelos lingüísticos de gran tamaño.

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