\nلم يكن الأحدثون الذين يرغبون في التواصل مع الجماهير العالمية يتمتعون بسهولة من هذا القبيل. يمكن لخدمة Google Translate القديمة الموثوقة تحويل محتوى الصور والصوت ومواقع الويب بأكملها عبر مئات اللغات ، بينما توفر الأدوات الحديثة مثل ChatGPT أيضًا دور الكاتب المهني الجيبي.
\nعلى الجانب الخلفي ، قد وصلت DeepL و ElevenLabs إلى تقييمات تصل إلى مليار دولار للذكاءات المختلفة المتعلقة باللغة التي يمكن للشركات توجيهها إلى تطبيقاتها الخاصة. ولكن هناك لاعب جديد يدخل الآن القتال ، بمحرك توطين يعتمد على الذكاء الاصطناعي يوفر البنية الأساسية لمساعدة المطورين على المضي قدمًا على الصعيد العالمي — "Stripe" لتوطين التطبيقات ، إذا سمحت.
\nتستهدف Lingo.dev ، المعروفة سابقًا بـ Replexica ، المطورين الذين يرغبون في جعل واجهة تطبيقاتهم مُحلية بالكامل من البداية ؛ كل ما يحتاجون إلى القلق بشأنه هو شحن الرمز الخاص بهم كالمعتاد ، مع Lingo.dev يعمل تحت الغطاء بتلقائية. والنتيجة هي عدم الحاجة إلى نسخ ولصق النصوص بين ChatGPT (للترجمات السريعة والقذرة) ، أو التعامل مع ملفات ترجمة متعددة بتنسيقات مختلفة تم الحصول عليها من وكالات متعددة.
\nفي الوقت الحالي ، لدى Lingo.dev عملاء مثل شركة Mistral AI الفرنسية ومنافس Cal.com المفتوح المصدر لـ Calendly. لدفع مرحلة النمو التالية ، أعلنت الشركة أنها جمعت 4.2 مليون دولار في جولة تمويل بذور من قبل Initialized Capital ، مع مشاركة من Y Combinator ومجموعة من الملاك.
\nيترجم
\nإن Lingo.dev هو منتج العمل لـ الرئيس التنفيذي ماكس بريلوتسكي ومدير المنتج فيرونيكا بريلوتسكايا (المصور أعلاه) الذين أعلنوا أنهم باعوا شركة Notionlytics السابقة لمشترٍ مجهول في العام الماضي. كان الثنائي قد بدأ العمل على أسس Lingo.dev منذ عام 2023 ، حيث تم تطوير النموذج الأولي كجزء من hackathon في جامعة كورنيل. أدى ذلك إلى أول عملاء يدفعون ، قبل الانضمام إلى برنامج خريف Y Combinator (YC) العام الماضي.
\nفي جوهره ، يعتبر Lingo-dev واجهة برمجة الترجمة API التي يمكن استدعاؤها محليًا بواسطة المطورين من خلال واجهة سطر الأوامر الخاصة بهم (CLI) ، أو من خلال تكامل مباشر مع نظام CI/CD الخاص بهم عبر GitHub أو GitLab. لذلك في جوهر الأمر ، تتلقى فرق التطوير طلبات سحب بتحديثات الترجمة التلقائية كلما تم إجراء تغيير رمزي قياسي.
\nفي قلب كل هذا ، كما قد تتوقع ، نموذج لغوي كبير (LLM) — أو عدة LLMs ، ليكون دقيقًا ، مع Lingo.dev ينسق جميع المداخل والمخرجات بينها جميعًا. هذا النهج المزيج والتطابق ، الذي يجمع بين النماذج من Anthropic و OpenAI ، بين مزودين آخرين ، يهدف إلى ضمان اختيار أفضل نموذج للمهمة المحددة.
\n“تعمل الترويجات المختلفة بشكل أفضل في بعض النماذج على النماذج الأخرى ،” أوضح بريلوتسكي لـ TechCrunch. “أيضًا ، اعتمادًا على سيناريو الاستخدام ، قد نريد استجابة أفضل ، أو قد لا تهم الاستجابة جيدًا.”
\nبالطبع ، من غير الممكن التحدث عن LLMs دون الحديث أيضًا عن خصوصية البيانات — واحدة من الأسباب التي أبطأت بعض الشركات عن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن مع Lingo.dev ، يكمن التركيز بشكل فعلي على جعل واجهات الأمامية محلية ، على الرغم من أنها تتناسب أيضًا مع محتوى الأعمال مثل مواقع التسويق والرسائل الإلكترونية التلقائية وغيرها — ولكنها لا تتدفق إلى أية معلومات شخصية يمكن تعريفها (PII) للعملاء على سبيل المثال.
\n“نحن لا نتوقع أي بيانات شخصية أن ترسل لنا ،” قال بريلوتسكي.
\nمن خلال Lingo.dev ، يمكن للشركات بناء ذاكرات ترجمة (مخزن للمحتوى المترجم مسبقًا) وتحميل دليل أنماطهم لتخصيص صوت العلامة التجارية لأسواق مختلفة.
\n
يمكن للشركات أيضًا تحديد قواعد حول كيفية التعامل مع عبارات معينة وفي أي حالات. علاوة على ذلك ، يمكن للمحرك تحليل توضيع نص معين ، وجعل التعديلات اللازمة على طول الطريق — على سبيل المثال ، قد يحتوي كلمة عند ترجمتها من الإنجليزية إلى الألمانية على ضعف عدد الأحرف ، مما يعني أنه سيفجر واجهة المستخدم. يمكن للمستخدمين توجيه المحرك لتفادي هذه المشكلة عن طريق إعادة صياغة قطعة نص ما بحيث تتطابق طول النص الأصلي.
\nبدون السياق العام لماهية تطبيق فعلي ، قد يكون من الصعب جدًا توطين جزء صغير من النص المستقل ، مثل تسمية في واجهة المستخدم. يتغلب Lingo.dev على هذا باستخدام ميزة تسمى “الوعي بالسياق” ، حيث يحلل المحتوى بأكمله للملف المحلي ، بما في ذلك النص المجاور أو مفاتيح النظام الأحداث التي تحمل الملفات الترجمة أحيانًا. الأمر يتعلق بفهم "السياق الدقيق" ، كما يصفه بريلوتسكي.
\nوستأتي المزيد على هذا الجبهة في المستقبل أيضًا.
\n“نحن بالفعل نعمل على ميزة جديدة تستخدم لقطات شاشة واجهة تطبيق التي سوف يقوم Lingo.dev باستخراج المزيد من التلميحات السياقية حول عناصر الواجهة وقصدها ،” قال.
\n
الانتقال المحلي
\nلا تزال هناك منذ فترة قصيرة بالنسبة لـ Lingo.dev من حيث مسارها إلى التوطين الكامل. على سبيل المثال ، قد تكون للألوان والرموز معان مختلفة بين الثقافات المختلفة ، شيء لا تتعامل مباشرة معه Lingo.dev. علاوة على ذلك ، الأمور مثل التحويلات المتري/الإمبراطوري هي شيء يحتاج لا يزال إلى معالجته من قبل المطور على مستوى الرمز.
\nومع ذلك ، يدعم Lingo.dev إطار MessageFormat ، الذي يتعامل مع الاختلافات في التعداد والعبارات الخاصة بالجنس بين اللغات. أطلقت الشركة أيضًا مؤخرًا ميزة تجريبية تجريبية خاصة بالتعابير المألوفة ؛ على سبيل المثال ، "قتل طائرين بحجر واحد" لديه ما يعادل في اللغة الألمانية يترجم تقريبًا إلى "ضروب ذبابتين بضربة واحدة".
\nعلاوة على ذلك ، تقوم Lingo.dev أيضًا بإجراء بحوث علمية تطبيقية لتحسين مختلف جوانب عملية التوطين التلقائية.
\n“أحد المهام المعقدة التي نعمل عليها حاليًا هو الحفاظ على الإصدارات النسوية/الذكورية للأسماء والأفعال عند الترجمة بين اللغات ،” قال بريلوتسكي. “اللغات المختلفة تشفر كميات مختلفة من المعلومات. على سبيل المثال ، الكلمة \"teacher\" باللغة الإنجليزية هي محايدة من ناحية الجنس ، ولكن في اللغة الإسبانية هي إما \"maestro\" (ذكر) أو \"ماسترا\" (أنثى). التأكد من أن هذه الدقات تُحاكي بشكل صحيح يقع تحت جهود بحوث الذكاء الصنعي التطبيقي لدينا.”
\nفي نهاية المطاف ، تتمحور الخطة الاستراتيجية حول الكثير أكثر من مجرد الترجمة البسيطة: إنها ترغب في الحصول على أقرب ما يمكن لما قد تحصل عليه مع فريق من المترجمين المحترفين.
\n“بصفة عامة ، [الهدف] مع Lingo.dev هو التخلص من الاحتكاك من التوطين بشكل مكتمل ، حتى يصبح طبقة البنية الأساسية وجزء طبيعي من كومة التقنية ،” قال بريلوتسكي. “بشكل مماثل لكيف أزال Stripe الاحتك
