Привет!

Меня зовут Антон, я основатель блога и школы локализации Gamelocalization. Это канал — наша база в Телеграме.

Кто автор
Антон Гашенко. В локализации с 2017 года. Работаю Localization Operations Manager в Riot Games. Ex-Levsha, ITI.

👉🏻 За плечами 60+ проектов от таких компаний как Blizzard, Square Enix, EA Games и многих других.
👉🏻 Провел больше 20 мероприятий для лингвистов.
👉🏻 Суммарно более 2000 человек прошли мои курсы и приняли участие в марафонах про переводы и локализацию.

Правила 🎮
Получить банхамером по темечку можно за оскорбление других участников. Будьте добры к окружающим и уважайте друг друга. Ну и не нарушайте основные правила Телеграма.

Полезные ссылки 👾
🕹 Я в Инсте: https://www.instagram.com/gamelocalization
🕹 А здесь вы можете записаться на курсы моей школы Gamelocalization и скачать бесплатные руководства: www.gamelocalization.ru
🕹 Вот тут можно посмотреть живые отзывы от учеников моих курсов: @gamelocalization_reviews

Темы канала 🤖
Ниже я собрал хэштеги, которые закреплены за отдельными постами. Просто нажмите на них и читайте подборку! 😁

👉🏻 #LOCHACK — секреты локализационного мастерства
👉🏻 #LOCGOODIES — статьи, истории, подкасты. Все-все-все, что поможет вам экспертами из высшей лиги!
👉🏻 #ЧЗНТ — тренируем насмотренность на чужих ошибках
👉🏻 #глоссарийлокализации — про термины, с которыми мы встречаемся каждый день
👉🏻 #минуткаперевода — совершенствуем переводческие навыки
👉🏻 #самсебесоветчик — мои советы, куда же без них 😅
👉🏻 #локализуйсумом — новые выпуски моего подкаста
👉🏻 #движ — анонсы мероприятий от меня и не только
👉🏻 #лайв — записи прямых эфиров, которые проводим в Телеграме

Личный вопрос админу можно отправить сюда: @gashenkoant

🐼🐼🐼

Отчет про индустрию машинного перевода и LLM от Intento 🤖

Компания выпустила уже восьмой ежегодный отчет про состояние Скайнета машинного перевода (Machine Translation/MT) и больших языковых моделей (Large Language Models/LLMs). Разобрали 52 движка на примере 11 языковых пар.

Пара интересных фактов:
🕹 GPT-4 и Deepl выигрывает у других языковых моделей

🕹 Ошибки из серии неправильного перевода составляют 80% из всех критических

Приведен прекрасный пример такой ошибки 🍝
Source: “Terribly undercooked pasta, not sure if they have even heard the term al dente pasta as it was hardly cooked at all.”
MT: “パスタがひどく茹ですぎで、アルデンテとい う言葉を知っているのか疑問に思うほどでした。”

🕹 LLM в разы медленнее, чем отдельные движки машинного перевода. Но и цены на LLM меньше.

Ну и небольшая ремарка от меня.

Этот отчет не говорит о том, что все теперь будут использовать только движки машинного перевода и ИИ. Конечно, эти штуки будут использоваться в индустрии точно так же, как это было и последние 20 лет — машинный перевод не является новинкой, его пытаются применять многие годы.

Будет ли чуть больше компаний вникать в МТ/LLM? Да, будут. Многим даже просто интересно изучать эту тему.

Будут ли компании, которые захотят внедрить машинный перевод здесь и сейчас без здравого подхода с тестами, исследованиями и так далее? Да, будут. Никто от этого не застрахован. Но качество продукта у таких компаний может сильно упасть.

Будут ли до сих пор нужны переводчики и редакторы? Да, будут. Доля МТ и пост-редактуры не займет доминирующую позицию в ближайшие годы. Тем более внедрение МТ или использование LLM — это дорогая инвестиция, которая подойдет не всем. Да и это не просто засунуть исходный текст в Google Перевод и забрать результат на целевом языке.

Машинному переводу и ИИ также посвящен вот этот #лайв

#LOCGOODIES
Gamelocalization 🐼