Любовь и кошки: Башкирский Translation Forum Russia 2023 в объятиях Gen AI, LLM и CAT-tools

Приветствую, дорогие читатели. Впервые решилась написать статью, связанную со своей профессией — с профессией переводчика. Статья покажет не только путь юного падавана в новой среде, но и первый опыт посещения больших мероприятий. И мой вывод: участвуйте!

Сразу оговорюсь: я штатный переводчик в IT-компании PVS-Studio. Наша компания разрабатывает статический анализатор, который помогает разработчикам находить ошибки и уязвимости в коде. Анализатор участвует в нахождении багов, и потом разработчики их исправляют — так код становится лучше и, так сказать, меньше пахнет :)

В компанию я пришла сравнительно недавно — меньше полугода назад, но уже почувствовала приятную и комфортную атмосферу. Поддержка, понимание и помощь в улучшении моих навыков оказалось приятным опытом после трайхарда в университете. А когда возникла идея поехать на конференцию, компания поддержала нас и помогла с организацией поездки.

Translation Forum Russia (TFR) — это крупнейшая в Европе конференция переводчиков и локализаторов. Каждый год локация проведения мероприятия меняется — в прошлом году Екатеринбург, в этом — Уфа.

Мы живём в Центральной России — в Туле, и путешествие в Уфу оказалось продолжительным, так как наша команда переводчиков решила отправиться в путь на поезде. Если ваш работодатель отпускает вас надолго в командировку — поезд позволит повидать нашу необъятную и хорошенько выспаться. Если же вы не скованы обязательствами перед работодателями — тем более стоит отправиться это путешествие. И сейчас я попробую доказать вам зачем.

Когда я узнала, что мы отправимся в такой путь, я сразу поняла — по приезде домой, я поделюсь своими впечатлениями и расскажу о новых тенденциях в мире перевода, — да будет же статья! Та-дам, получается. Не подумайте, что я просто хочу похвастаться, что смогла побывать на конференции. Мне очень хочется замотивировать вас, дорогие читатели, посещать такие мероприятия и делиться эмоциями. Не важно в какой форме: фотоотчет, доклад о том, что узнал нового, или же недовольство конференцией — рассказывайте об этом. Может, тогда больше людей захочет принимать участие в жизни сообщества :)

Я думаю, после прочтения статьи, вы, как минимум, заинтересуетесь темами, о которых я рассказала.

Если вы давно думали о том, что такое LLM, Gen AI, опасны ли они для переводчиков, — доклады на конференции немного прояснили ситуацию. Я с радостью расскажу вам, что мне удалось узнать. Но сначала...

По прибытии на конференцию маленькие переводчики отправились знакомиться с переводчиками побольше. Так как наша команда только-только сформировалась, нам хотелось пообщаться с другими переводчиками на любые темы. Особенно мы искали технических переводчиков из сферы IT, как и мы.

На удивление, людей, связанных с разработкой и с переводом софта, было много для переводческой конференции — чего стоит золотой спонсор Positive Technologies. К сожалению, я не смогла поговорить с их штатным переводчиком. Наверное, потому что я ещё молодая и немного боязливая; плюс она курировала технологический поток докладов – было неловко отвлекать. Зато пообщалась с их DevRel, и мы порадовались, что PVS-Studio и PT постоянно встречаются на конференциях, даже на таких непрофильных. :)

Последний раз мы виделись на DotNext:

DotNext — это крупнейшая и старейшая конференция для всех, кто занимается .NET-разработкой. Для тех, кто хочет узнать, как все работает "под капотом", в программе конференции всегда есть крутые доклады про низкоуровневые оптимизации и неочевидные механики. Забавный факт: так как наши стенды стояли достаточно близко, во время мероприятия то PVS-Studio бегал играть в настолки к Positive Technologies, то Positive Technologies — к PVS-Studio.

Также там стоял стенд, предлагающий обучающие курсы на разные темы и средства для лечения потерянного голоса. К сожалению, переводческих курсов у них не было, да и голос у нас не теряется, так как мы письменные переводчики. Однако средство для суставов бы не помешало. :)

Помимо этого, мы пообщались с представителем компании Transphere — они предоставляют языковые услуги. Нам понравилась идея, что можно сотрудничать с носителями языка, доверив им проверку текстов — для молодой команды это отличный шанс улучшить перевод.

Ну и самым неожиданным было познакомиться с прекрасными переводчицами, которые работают с техническими текстами— как раз то, что мы искали. Нам было приятно с ними пообщаться, обсудить вопросы, которые давно мучили меня и нашу команду. В тот момент я думала о том, как же хочется, чтобы больше людей посещало конференции, обменивалось опытом, как сделала наша команда. Поэтому я надеюсь, вы задумаетесь над тем, чтобы в будущем посетить TFR или подобные профильные мероприятия — буду вас ждать (да, прямо там, буду сидеть и ждать, хе-хе).

Помимо этого, я пообщалась и с другими переводчиками, руководителями переводческих бюро и проектов, — и всем я задавала один и тот же вопрос:

Сколько раз я уже повторила, что мы маленькая команда молодых сотрудников? Много. Так вот. Мы работаем над переводами и постоянно думаем, какой же CAT-tool нам нужен.

Для простоты буду её дальше называть "кошкой".

Сейчас наш софт — SmartCAT, но его политика Smartwords заставляет грустить, поэтому хотелось попробовать что-то новое. До этого я пользовалась только триал-версией SDL Trados и старичком Wordfast Classic, но это было в рамках учебной практики, когда нас знакомили с кошками.

Поддерживаю слова одного мужчины из зала, который обратился к представителю SmartCAT:

"В SmartCAT как не было Aligner-инструмента для Translation Memory, так и нет, но зато Smartwords добавили".

Моей личной целью было именно оно: найти "секретный ингредиент", "свиток дракона" — кошку, подходящую маленькой команде, по приемлемой цене, с развёртыванием в облаке. Спасибо, TFR 2023, ведь он любезно предоставил целый технологический поток, на котором продемонстрированы новые решения для переводов.

В первый день нам показали сразу три кошки: Gardarica, Prompt Translated Factory, Transit NXT. Про последние две программы я уже слышала, а вот Gardarica — что-то новое.

Gardarica — это проект переводческой компании Литерра по созданию российской CAT-системы. Этот проект — заказ некой большой корпорации. Может поэтому представитель CAT-решения сказал:

"Многие корпорации требуют, чтобы переводчики работали на православном ПО".

Интересный факт: название "Gardarica" пришло от слова "Гардарики" — "страна городов". Так называли Древнюю Русь скандинавы — небольшая историческая справка, хе-хе.

Вот что они хотят предоставить переводчикам:

· обработка больших объёмов документации/контента;

· сокращение времени переводов;

· поддержание единообразия терминологии и последовательности перевода;

· совместная работа переводчиков в проектах;

· интеграции с системами генерации контента, TMS и MT;

· сертификация ФСТЭК;

· поддержка Windows, macOS, Astra, Linux;

· поддержка вузов (выдача учебных лицензий).

Выглядит как стандартный джентельменский набор любой кошки, вам не кажется? Терминология, память переводов, машинный перевод и поддержка единообразия. Однако не каждый софт может предложить российскую сертификацию и поддержку стандартов, которые необходимы для работы с компаниями ОПК и ТЭК, а Gardarica может это дать. Плюс, интересно, как закрытая система будет иметь технологию для генерации контента — как это будет работать, пока неизвестно, но уже интригующе.

Конечно же, пользователи любых кошек ожидают большего: хочется и конкорданс, и поддержку большого количества форматов, и режим правок Word, да и в целом облако хочется и многое-многое другое. Но как сказали сами спикеры, представляющие проект: "Будут средства — будут фичи". Поэтому пока что программа разрабатывается только для десктопного формата.

*Пользователи SmartCAT и Phrase пустили скупую слезу.*

Из зала также поступил вопрос про то, будут ли конверторы и коннекторы. Немного объясню, что это такое, потому что сама впервые услышала эти термины на конференции.

· API (они же "коннекторы") — по-простому, это своеобразный контракт между двумя приложениями. Например, у SmartCAT есть API c Google Sheets, то есть, мы можем работать с файлами Google Sheets. Есть ещё базовый коннектор, без которого уж никуда — это IEC (Import/Export Connector Application). Они отвечают за импорт и экспорт файлов в программе.

· Конвертер — это сервис, который позволяет изменить формат исходного файла на другой. Например, .pdf в .doc. Но также конвертер в кошках отвечает за распознавание текста в .pdf файлах.

Представители Gardarica ответили, что, если будет запрос со стороны пользователей (и средства, конечно) — будут и коннекторы, и конвертеры.

На данный момент Gardarica на стадии прототипа. Релиз намечен на 24 июля. Успеет ли команда разработчиков к заявленному сроку, спикер уверенно ответил:

"Хороший человек обманывать не будет." — Будем ждать, а потом посмотрим, что это за кошка такая. Я записала этот CAT для будущего тестирования своей командой, но пока нет рабочей модели и релиза — говорить рано, что это будет за зверь.

Вам принципиально нужно ПО, которое работает на российских ОС под Linux? Нужно ПО, находящееся в едином реестре отечественного ПО? Похоже, вам сюда. Выглядит новый CAT-tool достаточно свежо, интерфейс приятный, вроде всё есть:

· Translation Memory: создание, обновление и редактирование ТМ, импорт-экспорт (.csv, .tmx), подключение до 10 ТМ к проекту, никаких ограничений по количеству ТМ, поиск по ТМ, режимы работы только на чтение и на чтение и запись.

· Glossary: подключение неограниченного количества терминологических баз в проекте, импорт-экспорт (.csv, .txt, .tbx), быстрая подстановка термина в перевод в один клик, пополнение терминологических баз в процессе работы над проектом, поиск по базам ТМ.

· Interface: настройка рабочего пространства, режим маркировки исправлений: Fuzzy Match и Exact Match, автоматическая подстановка МТ, поддержка тегов и их редактирования, возможность поиска и замены фрагментов, фильтрация по типу сегмента и поддержка горячих клавиш.

· Machine Translation: нейронный машинный перевод PROMT Neural Translation в ПО, никаких ограничений к объёму переводов, есть готовые профили переводов — технология LLM (Нефть и газ, Атомная энергетика, IT и другие), возможность обучения МТ на материалах переводчика.

· QA: Fuzzy Match, предупреждения об идентичных сегментах оригинала, повторяющихся словах; проверка совпадения чисел в оригинале и переводе; предупреждение об отсутствии скобок и кавычек в переводе; предупреждение об отсутствии двоеточий, точек с запятой в переводе.

· Коннекторы и конвертеры в наличии.

· Поддержка файлов: .docx, .xlsx, .pptx, .txt, .odt, .ods, .odf, .pdf, .rclx.

Сейчас будет личное мнение автора: делать ПО только для российских ОС, конечно, хорошая идея, если у вас покупают лицензии переводчики из ОПК и ТЭК, но многие компании всё ещё не несут бремя NDA и всё ещё пользуются старым добрым "микромягким" ОС — Windows.

Как сказали на форуме:

"Вы просто можете сделать один компьютер с таким ОС и использовать его в качестве сервера для раздачи программы всем переводчикам".

Конечно, каждый переводит как он переводит, но эта система выглядит крайне неудобно.

Также система лицензирования. Вы должны сразу приобрести 3 лицензии, и получите доступ только к двум языкам: русскому и английскому. Тут ваш автор статьи с парой английский-французский: "Ну да, ну да, пошла я переводить только на русский и только на английский." В полной версии, конечно, у вас будет доступ к 6 языкам: английский, немецкий, русский, китайский, венгерский и фарси.

Решать вам, дорогие читатели, ваша ли это кошка, или она достанется другим. Нашей команде, к сожалению, такое решение не особо подошло, поэтому идём дальше. А дальше у нас старичок на рынке CAT-tools — Transit NXT от Star GROUP.

Переводческих программ у Star GROUP много: для терминологии, для локализации, для локализации веб-сайтов, свой движок МТ, да даже программа для языкового менеджмента. У них много опыта и было что рассказать. Жаль, что это было в конце дня, поэтому девушке-спикеру пришлось торопиться, чтобы показать все возможные стратегии для команд.

Это был интересный подход к презентации, так как они не просто продемонстрировали, какие есть фичи, но и рассказали о сценариях их использования. Было три пути: путь переводчика-одиночки, путь маленькой команды и путь огромного отдела переводов. Для каждого сценария спикер предлагала более удобную лицензию.

Немного расскажу про наш случай, потому что мало кто говорил на конференции про небольшие переводческие команды: говорят, переводчиков-одиночек и переводчиков, работающих в больших командах, больше, чем таких "малюток", как мы.

Девушка-спикер показала примерный шаблон работы переводчиков в маленькой команде:

· Создание проекта: переводчики оценивают проект, собирают статистику, подготавливают материалы, выбирают шаблоны работы, подключают ТМ и TB и добавляют рабочие файлы в проект.

· Перевод: далее менеджер проекта передаёт проект другому переводчику или оставляет себе на перевод, и начинается работа в редакторе; используются ТМ и ТВ.

· Редактура: редактор проверяет перевод и даёт фидбек.

· Последний этап: экспорт из САТ, подтверждение и сохранение ТМ и ТВ. Отсюда возникают потребности в настройке отчётов, выравнивании ТМ и документа, в поддержке разных форматов ТМ и ТВ, в создании шаблонов работы с переводами и нескольких сценариев добавления файлов.

Эх, вот опять беда — нужно десктопное приложение или хост-компьютер. :(

Решение интересное, как вариант попробовать — можно. Если, конечно, мы сможем смириться с тем, что нам нужно устанавливать софт на компьютер. Честно скажу, после SmartCAT — очень тяжело отказаться от родного браузера.

Что хочется сказать: TFR 2023 показал много программ для переводчиков, много решений, которые могут быть полезными для нас. Кстати, благодаря конференции я смогла взять контакты представителей Gardarica, чтобы в дальнейшем посмотреть прототип.

Небольшой дайджест "кошечек" с 1 дня конференции окончен, переходим к нейросетям.

Как вы сами можете догадаться, сейчас в переводческом сообществе особо остро встаёт вопрос нейросетей и тот факт, что новые технологии смогут нас заменить в ближайшем будущем.

В первую очередь, что я поняла благодаря конференции и представленным материалам по нейросети — нет, они нас не заменят. По крайней мере, в ближайшем будущем. Давайте посмотрим, что сейчас происходит на рынке нейросетей.

SmartCAT продолжает рассказывать о том, что у них появился Gen AI, и какой он хороший. В целом, он предлагает этот AI не просто для улучшения перевода — SmartCAT даёт возможность переводчику выйти за границы своих обязанностей и уже создавать полноценные проекты самостоятельно.

Спикер привёл забавный пример: Gen AI сможет спеть презентацию для переводчика на другом языке или же сделать описание видео прямо там. Если вы работаете с маркетинг-текстами, можете попросить написать нечто новое: посты, пересказ, новую статью.

Лично для меня это не особо актуально, так как наша команда занимается исключительно переводами. За редкими случаями, мы можем написать от себя какую-нибудь статью. Для этого есть другие люди, и никто их заменять на ещё неокрепшую нейросеть не хочет.

Но плюс из этой технологии можно взять, и этот плюс подметил сам спикер: мы можем спросить Gen AI про то, как можно лучше хранить TM, как можно структурировать контент, и соответствует ли глоссарий теме текста, который вы переводите. В общем, просто как маленький советчик — нейросеть неплохой инструмент.

Также, как пользователь SmartCAT, хочу отметить, что, когда SmartCAT AI был в бете с GPT-4, им было очень приятно пользоваться. Так я могла улучшить текст, используя новые варианты трактовки предложений, или же проверить его на грамматические и пунктуационные ошибки.

"Я вижу AI только как возможность," — так сказал спикер SmartCAT.

И с этим трудно не согласиться.

Поэтому...

Про LLM. Я расскажу вам про другие доклады, которые были гораздо позже. Объясню: я пришла на этот Yandex Cloud и их LLM с круглыми глазами: LLM, классические модели, промпты... Что? Как человек, который никогда не работал с такими технологиями и всегда опирался на свои знания, это звучало как для наших родителей какие-нибудь новомодные слова, например, "кринж" или "треш".

Этот мини-курс я пишу на основе доклада от Belingua. Этого доклада не хватало в самом начале, потому что он объяснял, что такое LLM и с чем его едят.

LLM — это модель глубокого обучения, которая используется для обработки естественного языка. Они позволяют компьютерам "понимать" тексты, создавать новые и выполнять запросы, которые были сделаны на языке человека, не машины.

Чтобы такая модель работала, нужны большие объёмы текста.

Принцип их работы:

1. Человек пишет на входе "промпт" — это наш запрос, указание для нейросети.

2. Машина начинает обрабатывать запрос и постепенно выдавать ответ — слово за словом, так как обработка происходит так: промпт àрезультат à промпт à результат. Поэтому иногда можно видеть, как нейросеть постепенно выдаёт запрос, а не сразу, будто печатает.

3. Profit!

Простыми словами: LLM — это GPT-4, GPT-3.5 и т.д. Gen AI — это продукты на их основе, то есть ChatGPT имеет основу в виде LLM GPT-4.

Для чего используют LLM:

· написание summary и проверка орфографии;

· генерация текста и кода;

· создание нового контента на основе старого;

· чат-боты;

· синтез текста в речь или её распознавание;

· machine translation;

· описание изображений.

Как сказал один спикер: "Если ваша команда совместно работает с LLM, будет удобнее использовать для этого playground".

Чтобы не звучать как женщина из видео про "много fabrics" и "хороший style", для подобных слов буду давать справку: playground — это площадка, на которой будет удобно писать промпты и управлять ими, если вы работаете командой.

С другой стороны, хотя нейросеть может всё это сделать, остаются определенные риски и проблемы, которые они несут.

В первую очередь, это нарушение авторских прав — во время обучения LLM человек может загрузить чужую интеллектуальную собственность, тем самым нарушая закон. Возможно, вы помните споры художников на форумах: нейросеть крала стиль рисования, обучаясь на их иллюстрациях. Вот тут такой же пример.

Из-за этого мы не можем спрятаться от нейросети, мы не можем спрятать наши данные и поэтому нет защиты нашей конфиденциальности. А значит и нет безопасности и надежности у данных, которые были загружены в LLM для обучения, — появляется угроза кибербезопасности.

Помимо утечки данных, AI может ошибаться — могут возникнуть галлюцинации. Это основная проблема всех LLM. Галлюцинации — это сгенерированная недостоверная информация, которая может нести опасность для читателя. Всё это подвергает нас репутационной, судебной и кибер-опасности.

Эту тему можно развивать до бесконечности — все приводит к тому, что организации отказываются от использования нейросетей в своей работе, чтобы обезопасить данные.

Про риски для кибербезопасности вы всё знаете, но вы точно не знали такой вот факт: использование LLM подразумевает под собой ещё и огромное количество выбросов углекислого газа. Так сказал спикер, поэтому не ручаюсь за правдивость информации. Но если это правда — тогда шок.

Ну ладно, поругались и хватит, посмотрим и то, чем LLM еще неплох по сравнению, например, с классической моделью обучения нейросетей.

Спикер от Яндекса рассказал нам, в чём отличие LLM от классической модели обучения нейросетей.

· LLM: обучается на большом количестве данных, обрабатывает всю информацию, для обучения нужны миллиарды сегментов. Дорого и одна модель поддерживает все языки.

· Классическая модель обучения: обучается на меньшем количестве данных, обрабатывает только параллельные строки данных. Нужно около миллиона сегментов для обучения. Недорого и на каждый язык своя модель.

На рынке LLM только очень обеспеченные компании: Google, Facebook, OpenAI, Yandex. Однако LLM очень выгодная вещь, так как именно она помогает Gen AI редактировать текст, соблюдать стиль текста и копирайтить.

Огромный плюс для непопулярных языков: LLM лишена изъяна классической модели обучения машин.

Например, у нас есть пара непопулярных языков, которым нужно обучить машину. Чтобы это сделать в классической модели, нам надо сначала перевести первый язык на язык-посредник — обычно это английский — и только потом на второй язык (хотя это получается третий). LLM это ограничение обходит благодаря непараллельной обработке данных. Она просто набирает нужную информацию и обучается с помощью огромного текстового массива.

Задаётесь вопросом: "Как же она это делает?" Нужно просто принять, что она делает это сама. Она сама сопоставляет данные, сама обучается. Но не без "галлюцинаций" — LLM обожает ошибаться и не понимать, что от неё требуется. Так что отложите пересмотр фильмов с железным Арни до лучших времён — Скайнет пока что далеко.

Я вам это докажу на практическом кейсе, который видела на самой конференции.

На одном из докладов проходил практикум по написанию промптов для LLM. К сожалению, я сама не поучаствовала, потому что нужно было записываться заранее.

(Кстати, если вы поедете на TFR в следующем году, сразу интересуйтесь, есть ли у них чат конференции. Мы потерялись и не смогли побывать на практикуме в качестве участников).

Зато смогли как зрители.

Спикер показал, как он пишет свой промпт, показал команды, которые вводит, и раздал задания для команд, например: сравнить два машинных перевода или перевести субтитры.

Работа происходила в своеобразном playground (workbench). При помощи этого playground'а мы создаём маленькое "приложение", которое будет работать в playground. Но хочу отметить: обычно хорошие playgrounds имеют платную систему и за каждый запрос нужно будет платить денежку. На той платформе, на которой работал наш спикер, за input (запрос) просили 3 цента, за output (получение запроса) просили 6 центов. Чем более длинный запрос, тем больше придётся заплатить.

Также спикер шаманил с интерфейсом playground. И вновь словарик из непонятных (по крайней мере мне) терминов:

· Temperature — уровень случайности. 0 (минимальная температура) — ответ один и тот же, 1 (максимальная температура) — ответ нейросети будет разительно отличаться.

· Max length — это длина запроса. Её регулируют, чтобы меньше денег расходовалось.

В целом, наблюдать за практикой написания промптов было в новинку. Хотя LLM не сразу понимала, что от неё требуется: бывало, выдавала галлюцинации и делала то, что не просили: например, вместо сравнения двух текстов, переведённых МТ, она выполняла перевод. Однако как инструмент попробовать стоит. Как показала практика, полностью заменить человека нейросеть не может. И это, конечно же, радует.

Это не значит, что не нужно ей пользоваться. Нет, ни в коем разе. LLM и Gen AI стоит пользоваться или хотя бы понимать, как это работает. Ведь даже если эта технология попробует нас заменить, нужно уметь её приручить и управлять. :)

Про третий день с точки зрения технологий ничего не расскажу, так как доклады быстро и сумбурно пролетели — возможно, сказывалось то, что это было воскресенье, и все уже устали. Но, с другой стороны, пора подвести итоги.

Моё мнение: на конференцию стоит съездить, если есть такая возможность. Однако стоимость билета, проживание и логистика могут сильно ударить по кошельку — будьте готовы. В нашем случае не пришлось за это переживать, так как всеми организационными моментами занималась наша компания, — а это очень приятно, когда о тебе заботятся. :)

"Молодой крови" не хватает, поэтому, наверное, и не хватало штатных переводчиков из IT-компаний. Если вы переводчик в области юридического и нефтегазового перевода — вы найдёте на этой конференции большое количество представителей бюро переводов и заказчиков, с которыми можно потом попробовать посотрудничать.

Много ли полезной информации именно для IT-переводчика? Не скажу.

Много ли инсайтов, "секретиков", необычного и нового? На этой конференции этого было достаточно и информация выше тому подтверждение.

Немножко про личный опыт от поездки: Уфа — красивый и уютный город со своими традициями и красотами. Я до сих пор помню, как мы ночью въезжали по мосту через реку Белая в город, и ощущение было такое, будто я ехала в какой-то Хогвартс (не осуждайте, я очень люблю романтизировать поездки). Гористая местность даёт своеобразный шарм, вдобавок мы попали на золотую осень — все было в жёлтой листве, и погода позволяла насладиться этим.

Однако, если вы не особо любите ходить, готовьтесь: как уже говорила, гористая местность. Подъёмы. Спуски. Подъёмы и спуски. После дозы башкирских пирожков и баурсаков, улицы Уфы станут хорошим местом для кардиотренировки.

Из-за насыщенности программы докладов мы успевали, по большей мере, только увидеть город снаружи и попробовать национальную кухню, но и этого за три дня было достаточно. Если у вас будет возможность побыть там подольше, — я думаю, вам понравится.

Еще отмечу: в такие поездки нужно ездить не только ради тайных знаний с конференций, не только ради посещения городов, но и для того, чтобы поближе узнать своих коллег. А еще если вы будете ехать туда-обратно несколько суток в одном купе — единение будет еще глубже :)

На этом рассказ про нашу поездку, я думаю, пора завершать.

Не бойтесь посещать профильные мероприятия и не думайте, что вы уйдете с пустыми руками. Ни в коем разе: даже если вам страшно, что у вас немного опыта или вы молоды, знайте — вы не одни. Лично от себя скажу: я очень хотела бы, чтобы больше людей посещали такие конференции, чтобы мы могли обмениваться опытом и обсуждать насущные вопросы. Надеюсь, я смогла вас немножко убедить.

Ещё раз напомню, что я являюсь переводчиком из PVS-Studio. Наша компания занимается разработкой статического анализатора для нахождения ошибок и уязвимостей в коде. Если вы пишите код, можете попробовать наш инструмент тут. А если вы такой же переводчик из IT-компании, как и я, можете рассказать о нас своим коллегам, возможно мы их заинтересуем. :)

Дорогие коллеги-переводчики, если не трудно, утолите моё любопытство и ответьте на этот вопрос: "Каким CAT-tool пользуетесь вы?"

Желаю всем хороших переводов и рабочих "кошек"!
#translation #TFR2023 #LLM #GenAI #AI #CAT-tools #smartcat #PVS-Studio #конференция