Чтобы применить LLM для переводов содержимого репозитория, без обвязки не обойтись. Там не только документация, но и интерфейсные строки. Также мы иногда предпочитаем редактировать перевод вручную, в частности для технических областей, для которых терминология еще не устоялась, например telecom на русском. Кроме того, мы не можем доверять внешним LLM наши конфиденциальные данные, поэтому применяется инфраструктура, расположенная на внутренних серверах компании.
Структура сохраняется за счет парсинга и извлечения текста на перевод с помощью Serge. Затем, после перевода, текст возвращается в исходную структуру.
Мы здорово экономим за счет того, что задействуем лишь часть мощностей инференс-кластера, который и так обслуживает всю компанию.
Да, сейчас двигаемся в этом направлении. Добавили в контекст глоссарий, думаем над дальнейшим расширением контекста тем или иным способом.
Имели в виду значения текстовых переменных и комментарии в коде, конечно же.
Мы используем небольшую часть мощностей корпоративного инференс-кластера.
Объём больше полутора миллионов слов за год.
Чтобы применить LLM для переводов содержимого репозитория, без обвязки не обойтись. Там не только документация, но и интерфейсные строки. Также мы иногда предпочитаем редактировать перевод вручную, в частности для технических областей, для которых терминология еще не устоялась, например telecom на русском. Кроме того, мы не можем доверять внешним LLM наши конфиденциальные данные, поэтому применяется инфраструктура, расположенная на внутренних серверах компании.