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Es difícil distinguir la realidad de la exageración. Por lo tanto, analizamos 4,3 millones de segmentos traducidos para medir cómo se compara un enfoque sensible al contexto con NMT en términos de TER (la distancia de edición que tardó el traductor en confirmar la alimentación) y lo que encontramos fue... ¡Compruébelo usted mismo y háganos saber su opinión!

¿Cuál es la mejor API de Traducción Automática? ¿Son todos iguales? ¿Cuál deberías usar, y para qué idioma? Si alguna vez te has preguntado cuáles son las diferencias entre Google, DeepL, Amazon y Microsoft, tienes que leer este artículo. Nuestros ingenieros se sumergieron en profundidad y descubrieron exactamente cuáles son las diferencias de rendimiento y cuál deberías estar usando.

Un estudio sobre los posibles usos y desafíos de utilizar modelos de lenguaje grandes para la traducción y evaluación lingüística.