Microsoft Traductor es rápido de clase mundial, pero la supercomputadora DeepL Traductor gana
Microsoft Translator, la tecnología de traducción de voz de la compañía que impulsa la aplicación del mismo nombre, o Skype Translator, hizo el cambio a las redes neuronales el año pasado. En ese momento, el gigante de Redmond afirmó que la arquitectura de la red neuronal ofrecería «grandes avances en la calidad de la traducción sobre la tecnología de traducción automática estadística (SMT) estándar de la industria», pero la conocida herramienta de traducción aparentemente ha sido superada por un nuevo participante.
Traductor de DeepLun traductor basado en redes neuronales desarrollado por la compañía de tecnología alemana DeepL (la misma compañía detrás Idiomasel primer motor de búsqueda web para traducciones) se lanzó oficialmente ayer y promete ofrecer resultados tres veces mejores en comparación con Microsoft Translator y Google Translate (a través de Winbuzzer). Estos hallazgos son el resultado de las redes de traducción neuronal únicas de la compañía, que fueron entrenadas en una supercomputadora 5.1 petaFLOPS en Islandia.
«A pesar del dinero y los recursos que las grandes empresas de Internet han invertido en el desarrollo de redes neuronales, DeepL puede presumir de ser la herramienta de traducción automática más precisa y natural del mundo». explique Compañía. «Cuando los usuarios ingresan texto, la IA de DeepL puede captar incluso los matices más pequeños y reproducirlos en la traducción como ningún otro servicio».
Para probar estas afirmaciones bastante audaces, la empresa realizó algunas pruebas a ciegas con 100 oraciones traducidas por DeepL Translator, Google Translate, Microsoft Translator y Facebook. Los traductores profesionales que evaluaron los resultados prefirieron las traducciones de la empresa sobre las de la competencia por un factor de 3:1. «Las pruebas automatizadas también lo confirman», agregó la compañía, citando puntajes récord de BLEU (puntaje de evaluación bilingüe, un estándar de la industria para medir el rendimiento de la traducción).
«Hemos realizado algunas mejoras significativas en la arquitectura de la red neuronal», explicó el fundador y director ejecutivo de DeepL, Gereon Frahling. «Al organizar las neuronas y sus conexiones de manera diferente, hemos permitido que nuestras redes mapeen el lenguaje natural de manera más completa que cualquier otra red neuronal hasta la fecha», agregó. Por ahora, DeepL admite 42 combinaciones de idiomas como puedas probar en la web para ver si sus traducciones son realmente significativamente mejores que las de la competencia.