Apostrop 的语言技术工程师 Szymon Ruciński 和 Raimon Wintzer 在 Apostrop 的apo实验室中共同承担的不仅仅是职责。这些数字原住民分享对人工智能 (AI) 和机器学习的知识和热情。事实上，这两位同事对这些技术与自然语言的交互充满热情，他们的工作是翻译服务行业中正在进行的一项重要的开创性工作，并推动了该行业的发展。

两位工程师从小就开始接触技术，因此他们自然而然地热情地接受了当前闪电般快速的人工智能发展。Ruciński 的 IT 职业生涯始于聊天机器人和语音助手的开发，他在 Apostrop 继续探索这些领域。Wintzer 将他的专业知识集中在机器学习上，这是人工智能的一个子领域，已成为语言服务行业不可或缺的一部分。 

他们的机器学习和人工智能方法有两个方面：因为他们了解语言业务，所以他们可以查看业务流程，同时应用科学方法从研究和数据开始得出人工智能解决方案。Apostrop 客户的每一个解决方案的实现都是对流程和数据进行仔细分析以及适当创造力的结果。

ChatGPT 的撇号答案

Open AI 的 ChatGPT 是一个强大的模型。然而，工程师们认为，当涉及到特定的客户用例时，它可能过于不精确且过于笼统。通常，在特定领域的任务（例如医学文本翻译或财务报告分类）上，与客户合作构建的较小的定制模型也可能优于 ChatGPT。

温泽尔表示，更多的适应和培训可以真正改变模型，使其适合语言服务。他补充道，“专为翻译和校对而设计的精致模型非常适合 Apostrop 的服务范围。”

Wintzer 认为多语言模型存在一些众所周知的问题。例如，不同的语言在模型中相互竞争可用参数，而低资源语言在训练数据中没有得到很好的体现。这意味着机器翻译仍然有机会前进和改进。这是一件好事。

Ruciński 进一步解释说，模型在文本理解和文本生成方面有望变得更好。他们的[人工]“智能”将会增加，他们将学会从示例中学习执行复杂的任务。这是一种向模型提供模板的操作，模型可以从中生成全新的构造。 

“我们可能很快就会看到更多端到端翻译用例，例如音频到文本、音频到音频或图像到文本，所有这些都不需要由多个模型组成的复杂工作流程，”Ruciński 补充道。目标是使用经过高质量数据训练的模型创建更简单但更复杂的工作流程。

Apostrop 机器学习专家也同意，模型现在已经达到了使个人能够完成更多工作的水平。此类技术为技术巨头保留的日子已经一去不复返了。 

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更好的数据安全也在这里

数据存储漏洞一直是商业界许多人持续关注的问题，语言服务行业也不例外。Wintzer 解释说，数据安全是而且应该始终是 B2B 协作的一个因素，在 Apostrop，数据安全不断发展，以便公司领先于任何风险，让客户放心，他们自己的数据是安全的。  

此外，Apostrop 继续增加其内部存储解决方案，以确保所有数据和相关系统始终保留在瑞士。硬件容量也在不断增加，因此，随着公司实施本地自定义语言模型，即使是内部开发也越来越少地依赖国外云。

图片：Apostrop Group 语言技术工程师 Raimon Wintzer（左）和 Szymon Ruciński（右）