Монолингвисты, желающие общаться с глобальными массами, никогда не имели этого так просто. Trusty Old Google Translate может преобразовать содержание изображений, аудио и целых веб -сайтов на сотнях языков, в то время как новые инструменты, такие как CHATGPT, также служат удобными карманными переводчиками.
На заднем плане Deepl и ElevenLabs достигли высоких оценок на миллиард долларов для различных интеллектуальных знаком, которые предприятия могут вводить в свои собственные приложения. Но в настоящее время вступает новый игрок, с двигателем локализации с AI, который обслуживает инфраструктуру, чтобы помочь разработчикам стать глобальной-«полоса» для локализации приложений, если хотите.
Ранее известный как Replexica, Lingo.Dev нацелен на разработчиков, которые хотят сделать передний конец своего приложения полностью локализованным с самого начала; Все, что им нужно беспокоиться, это отправить свой код, как обычно, с Lingo.dev, пузырящимся под капюшоном на автопилоте. В результате нет текста копирования/вставки между CHATGPT (для быстрых и грязных переводов) или возиться с несколькими файлами перевода в разных форматах, полученных из множества агентств.
Сегодня Lingo.dev считает таких клиентов, как французский Unicorn Mistral AI и открытый исходный код, соперничает Cal.com. Чтобы провести следующий этап роста, компания объявила, что собрала 4,2 млн. Долл. сша в раунде финансирования, возглавляемое инициализированным капиталом, с участием Y Combinator и множеством ангелов.
Найдено в переводе
Lingo.Dev — это работа генерального директора Макса Прилутски и CPO Veronica Prilutskaya (на фото выше), которые объявили, что они продали предыдущий стартап SaaS под названием Fortonlytics нераскрытому покупателю в прошлом году. Дуэт уже работает над фондами Lingo.Dev с 2023 года, и первый прототип разработан как часть хакатона в Корнелльском университете. Это привело к их первым платящим клиентам, прежде чем присоединиться к программе осени YC (YC) в прошлом году.
По своей сути, Lingo-Dev-это API перевода, который можно назвать локально локально разработчиками через их CLI (интерфейс командной строки), либо посредством прямой интеграции с их системой CI/CD через GitHub или Gitlab. Таким образом, по сути, команды разработчиков получают запросы на привлечение с помощью автоматических обновлений перевода всякий раз, когда происходит стандартное изменение кода.
В основе всего этого, как вы можете ожидать, лежит большая языковая модель (LLM) — или несколько LLM, точнее, с Lingo.Dev, организующим различные входные и выходы между ними. Этот подход смешивания и матча, который сочетает в себе модели из антропного, OpenAI, среди других поставщиков, предназначен для обеспечения того, чтобы лучшая модель была выбрана для поставленной задачи.
«Различные подсказки работают лучше в некоторых моделях по сравнению с другими моделями», — объяснил Prilutskiy TechCrunch. «Также в зависимости от вагона, мы можем хотеть лучшую задержку, или задержка может не иметь значения всех».
Конечно, невозможно говорить о LLMS, не говоря о конфиденциальности данных — одной из причин, по которой некоторые предприятия были медленнее для принятия генеративного ИИ. Но с Lingo.Dev основное внимание уделяется локализации интерфейсов фронтальных интерфейсов, хотя он также обслуживает бизнес-контент, такой как маркетинговые сайты, автоматизированные электронные письма и многое другое, но она не входит в личную информацию о каких-либо клиентах (PII ), например.
«Мы не ожидаем, что какие -либо личные данные будут отправлены нам», — сказал Прилутский.
Через Lingo.DEV компании могут создавать воспоминания о переводе (магазин ранее переведенного контента) и загружать свое руководство по стилю, чтобы адаптировать голос бренда для разных рынков.
Предприятия также могут указать правила, касающиеся того, как следует обрабатывать конкретные фразы и в каких ситуациях. Более того, двигатель может проанализировать размещение конкретного текста, внося необходимые корректировки на этом пути — например, слово, когда перевод с английского на немецкий язык может иметь вдвое больше символов, что означает, что он сломает пользовательский интерфейс. Пользователи могут инструктировать двигатель обойти эту проблему, перефразируя кусок текста, чтобы он соответствовал длине исходного текста.
Без более широкого контекста того, что на самом деле является приложением, может быть трудно локализировать небольшой кусочек автономного текста, такой как метка на интерфейсе. Lingo.Dev обоснован, используя функцию, получившую название «Осознание контекста», в результате чего он анализирует все содержание файла локализации, включая смежные ключи системы текста или системы событий, которые иногда имеют файлы перевода. Все дело в понимании «микроконтекста», как говорит Прилутский.
И еще больше в будущем появится на этом фронте.
«Мы уже работаем над новой функцией, которая использует скриншоты пользовательского интерфейса приложения, которую Lingo.DEV использовал бы для извлечения еще большего количества контекстуальных намеков на элементы пользовательского интерфейса и их намерения», — сказал он.
Собираясь местным
Для Lingo.dev все еще довольно ранние дни с точки зрения его пути к полной локализации. Например, цвета и символы могут иметь разные значения между различными культурами, чем, чем Lingo.DEV напрямую не обслуживает. Более того, такие вещи, как метрические/имперские преобразования, являются чем -то, что все еще нужно решить разработчиком на уровне кода.
Тем не менее, Lingo.DEV поддерживает структуру MessageFormat, которая обрабатывает различия в плюрализации и гендерном специфическом выражении между языками. Компания также недавно выпустила экспериментальную бета -функцию специально для идиомов; Например, «Убить двух птиц одним камнем» имеет эквивалент на немецком языке, который примерно в «чтобы ударить двух мух одним спецназом».
Кроме того, Lingo.DEV также проводит прикладные исследования ИИ для улучшения различных аспектов процесса автоматической локализации.
«Одна из сложных задач, над которыми мы в настоящее время работаем, — это сохранение женских/мужских версий существительных и глаголов при переводе между языками», — сказал Прилутский. «Различные языки кодируют разные объемы информации. Например, слово «учитель» на английском языке нейтрально, но по-испански это либо «маэстро»(Мужчина) или«учитель» (женский). Убедиться, что эти нюансы сохраняются правильно, подпадает под наши прикладные исследования ИИ ».
В конечном счете, план игры-это гораздо больше, чем простой перевод: он хочет получить как можно ближе к тому, что вы можете получить с командой профессиональных переводчиков.
«В целом [goal] С Lingo.dev предназначен для того, чтобы устранение трения из локализации настолько тщательно, что он становится инфраструктурным слоем и естественной частью технического стека », — сказал Прилутский. «Подобно тому, как Stripe исключила трения из онлайн -платежей, что стало основным инструментом разработчика для платежей».
В то время как основатели в последнее время находились в Барселоне, они перемещают свой официальный дом в Сан -Франциско. Компания насчитывает всего три сотрудника, а основатель — это трио — и это философия Lean Startup, которой они планируют следовать.
«Люди из YC, я и других основателей, мы все огромны в этом», — сказал Прилутский.
Их предыдущий стартап, который обеспечивал аналитику для понятия, был полностью загружен с высокопоставленными клиентами, включая Square, Shopify и Sequoia Capital-и у него было общее количество нулевых сотрудников за пределами Max и Veronica.
«Мы были двумя людьми на полную ставку, но время от некоторых подрядчиков для разных вещей», — добавил Прилутский. «Но мы знаем, как построить вещи с минимальными ресурсами. Поскольку предыдущая компания была загружена, поэтому мы должны были найти способ для этого. И мы повторяем тот же самый худой стиль — но теперь с финансированием ».
