Küresel kitlelerle iletişim kurmak isteyen monolingistler hiç bu kadar kolay olmamıştı. Güvenilir eski Google Translate, yüzlerce dilde resimlerin, seslerin ve tüm web sitelerinin içeriğini dönüştürebilirken, ChatGPT gibi yeni araçlar da kullanışlı cep çevirmenleri olarak hizmet eder.
Arka uçta, Deepl ve ElevenLabs, işletmelerin kendi uygulamalarına huni yapabileceği çeşitli dil ile ilgili akıllar için yüce milyar dolarlık değerlere ulaştı. Ancak yeni bir oyuncu, geliştiricilerin küreselleşmesine yardımcı olmak için altyapıya hizmet eden AI destekli bir yerelleştirme motoru ile yeni bir oyuncu, uygulama yerelleştirmesi için bir “şerit” olan AI destekli bir yerelleştirme motoruyla giriyor.
Eskiden Replexica olarak bilinir, Lingo.dev Uygulamalarının ön ucunu en başından itibaren tamamen yerelleştirmek isteyen geliştiricileri hedefler; Endişelenmeleri gereken tek şey, kodlarını her zamanki gibi göndermektir. Sonuç olarak, ChatGPT (hızlı ve kirli çeviriler için) arasında veya sayısız ajanslardan kaynaklanan farklı formatlarda birden fazla çeviri dosyasıyla uğraşmanın bir kopya/yapıştırma metni olmamasıdır.
Bugün, lingo.dev, Fransız tek boynuzlu at Mistral AI ve Açık Kaynak Calendly Rival Cal.com. Büyümenin bir sonraki aşamasını yönlendirmek için şirket, Y kombinatorunun katılımıyla ve bir dizi melekle, başlatılmış sermaye liderliğindeki bir tohum turunda 4.2 milyon dolar topladığını duyurdu.
Çeviride bulundu
Lingo.dev CEO’nun el işi Max Prilutskiy ve CPO Veronica Prilutskaya (yukarıda resimde) önceki bir SaaS girişimini sattıklarını açıklayan Kavrayış bir Geçen yıl açıklanmayan alıcı. İkili zaten 2023’ten beri lingo.dev’in temelleri üzerinde çalışıyordu, ilk prototip bir parçası olarak geliştirildi. Cornell Üniversitesi’nde hackathon. Bu, Y Combinator’ın (YC) sonbahar programına katılmadan önce ilk ücretli müşterilerine yol açtı geçen sene.
Özünde, Lingo-Dev, geliştiriciler tarafından yerel olarak çağrılabilen bir çeviri API’sıdır. onların cli aracılığıyla (komut satırı arayüzü) veya GitHub veya GitLab aracılığıyla CI/CD sistemleriyle doğrudan entegrasyon yoluyla. Dolayısıyla, geliştirme ekipleri, standart bir kod değişikliği yapıldığında otomatik çeviri güncellemeleri ile çekme istekleri alır.
Tüm bunların kalbinde, beklediğiniz gibi, büyük bir dil modeli (LLM) – veya birkaç LLM, tam olarak, Lingo.dev, hepsi aralarındaki çeşitli giriş ve çıkışları düzenler. Diğer sağlayıcıların yanı sıra Antropic, Openai modellerini birleştiren bu karışım ve eşleştirme yaklaşımı, eldeki görev için en iyi modelin seçilmesini sağlamak için tasarlanmıştır.
“Farklı istemler bazı modellerde diğer modellerde daha iyi çalışıyor,” diye açıkladı Prilutskiy. “Ayrıca, kullanım kasasına bağlı olarak, daha iyi gecikme isteyebiliriz veya gecikme hepsi önemli olmayabilir.”
Tabii ki, veri gizliliği hakkında konuşmadan LLM’ler hakkında konuşmak imkansızdır – bazı işletmelerin üretken yapay zekayı benimsemenin daha yavaş olmasının nedenlerinden biri. Ancak Lingo.dev ile odak noktası büyük ölçüde ön uç arabirimleri yerelleştirmeye yöneliktir, ancak pazarlama siteleri, otomatik e-postalar ve daha fazlası gibi iş içeriğine de hitap eder-ancak herhangi bir müşterinin kişisel tanımlanabilir bilgilerini (PII. ), örneğin.
Prilutskiy, “Bize herhangi bir kişisel verinin gönderilmesini beklemiyoruz” dedi.
Lingo.dev aracılığıyla şirketler çeviri anıları (daha önce çevrilmiş içerik deposu) oluşturabilir ve marka sesini farklı pazarlar için uyarlamak için stil kılavuzlarını yükleyebilir.
İşletmeler ayrıca belirli ifadelerin nasıl ele alınması gerektiği ve hangi durumlarda kurallar belirleyebilir. Dahası, motor belirli metnin yerleştirilmesini analiz edebilir, yol boyunca gerekli ayarlamaları yapabilir – örneğin, İngilizce’den Almanca’ya çevrildiğinde bir kelime karakter sayısının iki katına sahip olabilir, yani kullanıcı arayüzünü kıracaktır. Kullanıcılar motora, orijinal metnin uzunluğuna uyacak şekilde bir metin parçasını yeniden ifade ederek bu sorunu atlatmaları için talimat verebilir.
Bir uygulamanın gerçekte ne olduğuna dair daha geniş bir bağlam olmadan, bir arayüzdeki etiket gibi küçük bir bağımsız metni yerelleştirmek zor olabilir. Lingo.dev, “Bağlam Farkındalığı” olarak adlandırılan bir özellik kullanarak, bu nedenle, çeviri dosyalarının bazen sahip olduğu bitişik metin veya olay sistemi anahtarları da dahil olmak üzere yerelleştirme dosyasının tüm içeriğini analiz eder. Prilutskiy’in söylediği gibi “mikro bağlam” ı anlamakla ilgilidir.
Ve gelecekte de bu cephede daha fazlası geliyor.
“Lingo.dev’nin kullanıcı arayüzü ve niyetleri hakkında daha da bağlamsal ipuçları elde etmek için kullanacağı uygulamanın kullanıcı arayüzünün ekran görüntülerini kullanan yeni bir özellik üzerinde çalışıyoruz” dedi.
Yerel Gidiyor
Lingo.dev için tam yerelleştirme yolu açısından hala oldukça erken günler. Örneğin, renkler ve semboller, farklı kültürler arasında farklı anlamlara sahip olabilir, bu da lingo.dev’in doğrudan hitap etmediği bir şeydir. Dahası, metrik/imparatorluk dönüşümleri gibi şeyler, geliştirici tarafından kod düzeyinde ele alınması gereken bir şeydir.
Ancak, lingo.dev, MessageFormat Diller arasında çoğullaşma ve cinsiyete özgü ifadelerdeki farklılıkları işleyen çerçeve. Şirket ayrıca son zamanlarda deyimler için deneysel bir beta özelliği yayınladı; Örneğin, “iki kuşu bir taşla öldürmek”, Almanca’da kabaca “bir swat ile iki sinek vurmak” için dönüşen bir eşdeğeri vardır.
Bunun da ötesinde, Lingo.dev, otomatik lokalizasyon sürecinin çeşitli yönlerini iyileştirmek için uygulamalı AI araştırmaları yürütmektedir.
Prilutskiy, “Şu anda üzerinde çalıştığımız karmaşık görevlerden biri, diller arasında tercüme ederken isimlerin ve fiillerin kadınsı/eril versiyonlarını korumaktır” dedi. “Farklı diller farklı miktarlarda bilgi kodlar. Örneğin, İngilizce ‘Öğretmen’ kelimesi cinsiyetten bağımsızdır, ancak İspanyolca’da ya her ikisi de ”Maestro“(Erkek) veya”Maestra” (dişi). Bu nüansların doğru bir şekilde korunduğundan emin olmak, uygulanan AI araştırma çabalarımız kapsamına giriyor. ”
Nihayetinde, oyun planı basit bir çeviriden çok daha fazlasıdır: profesyonel çevirmenlerden oluşan bir ekiple ne elde edebileceğiniz kadar yakın bir şey elde etmek istiyor.
“Genel olarak, [goal] Lingo.dev ile lokalizasyondan sürtünmeyi o kadar iyi bir şekilde ortadan kaldırmaktır ki, bir altyapı katmanı ve teknoloji yığınının doğal kısmı haline gelir ”dedi. “Stripe’in çevrimiçi ödemelerden sürtünmeyi nasıl ortadan kaldırdığına benzer şekilde, ödemeler için temel bir geliştirici araç seti haline geldi.”
Kurucular en son Barcelona’da yaşıyorlarken, resmi evlerini San Francisco’ya taşıyorlar. Şirket toplamda sadece üç çalışanı saymaktadır ve bir kurucu mühendisi üçlüyü oluşturuyor – ve bu takip etmeyi planladıkları yalın bir başlangıç felsefesi.
Prilutskiy, “YC, kendim ve diğer kuruculardaki insanlar, hepimiz buna büyük inananlar” dedi.
Kavram için analitik sağlayan önceki girişimleri, Square, Shopify ve Sequoia Capital dahil olmak üzere yüksek profilli müşterilerle tamamen önyüklemişti ve Max ve Veronica’nın ötesinde toplam sıfır çalışanı vardı.
Prilutskiy, “Tam zamanlı iki kişiydik, ancak bazı müteahhitlerle ara sıra çeşitli şeyler için,” diye ekledi Prilutskiy. “Ama minimum kaynaklarla nasıl bir şeyler inşa edeceğimizi biliyoruz. Önceki şirket bootstraped olduğu için, bunun çalışması için bir yol bulmak zorundaydık. Ve aynı yalın stili çoğaltıyoruz – ama şimdi finansmanla. ”
