L’auteur partage son expérience dans la création d’un outil local de traduction de textes et de fichiers basé sur des réseaux de neurones, en décrivant son parcours depuis les débuts jusqu’aux résultats actuels. Ce projet s’inscrit dans une tendance plus large d’utilisation des modèles neuronaux pour des tâches variées, y compris la traduction, un sujet fréquemment abordé dans les discussions techniques.
L’application, encore en développement, dispose déjà d’un socle fonctionnel de base, et des perspectives d’évolution sont envisagées. Le code source est accessible en open source, bien que l’auteur précise qu’aucune référence à un canal Telegram ne sera fournie. En compensation, il propose les conclusions d’une étude comparative visant à identifier le modèle de langage (LLM) le plus adapté à la traduction de textes littéraires de l’anglais vers le russe. Cette analyse inclut des mesures de performance, une évaluation de la qualité des traductions, ainsi que des exemples concrets de textes traduits par différents modèles.
L’image illustrant l’article montre l’interface web de la page de traduction intégrée à l’application, offrant un aperçu visuel de son fonctionnement. L’auteur invite à consulter la suite de l’article pour des détails techniques approfondis, notamment sur les méthodologies employées et les résultats obtenus lors des tests comparatifs.
Le projet se distingue par son approche locale, évitant ainsi les dépendances à des services cloud, tout en mettant l’accent sur l’optimisation des modèles pour des cas d’usage spécifiques, comme la traduction littéraire. Les données recueillies pourraient intéresser les développeurs ou chercheurs travaillant sur des applications similaires, en particulier ceux cherchant à évaluer l’efficacité des LLM dans des contextes linguistiques précis.