ИИ-Переводчик автора: Сохраняем стиль и смысл - страница 3

Шрифт
Интервал



1.4. Сбор и анализ материалов (Исследовательская база)

Технические (AI/ML/NLP):

Основы: Архитектура Transformer, принципы работы LLM (как генерируют текст), Transfer Learning (почему fine-tuning работает). Источники: arXiv.org, блоги OpenAI, DeepSeek, Hugging Face, курсы (Coursera NLP спец-ти).

Fine-tuning: Методы (полная настройка, LoRA, P-tuning), лучшие практики, исследования по адаптации стиля. Платформы: Документация OpenAI API, Hugging Face `transformers`, платформы типа Google Colab Pro / RunPod.

Машинный перевод (NMT): Текущее состояние, метрики оценки (BLEU, TER), но с критическим взглядом на их недостаточность для оценки стиля.

Лингвистические / Переводоведческие:

Теория перевода: Проблема переводимости, эквивалентность, адаптация vs. аутентичность.

Анализ стиля: Работы по стилистике, методики анализа авторского идиостиля.

Практика перевода: Кейсы успешного/неудачного сохранения стиля (человеками и ИИ). Сбор примеров.

Лингвистические нюансы: Работы по идиоматике, метафорам, ритмике прозы/поэзии, теории регистров, культурологии перевода.

Инструменты и Практика:

Платформы: Детальное изучение интерфейсов и возможностей для fine-tuning и работы с промтами (OpenAI Playground/API, Claude, DeepSeek API, возможно специализированные CAT tools с AI).

Кейсы: Поиск реальных примеров использования fine-tuning для стиля (может быть мало, ищите в блогах, кейс-стади компаний, доклады на конференциях). Анализируйте как они это делали.

"Плохие" и "Хорошие" Примеры: Сознательно собирайте контрастные примеры перевода (машинный без стиля, человеческий со стилем, ИИ+промты/fine-tuning со стилем). Это будет наглядная сила ваших методов.

Юридические аспекты: Авторское право на тексты для fine-tuning, использование авторского стиля. Консультация с юристом желательна.


1.5. Выбор "Героев" (ИИ-Моделей и инструментов)

Критерии Выбора:

Доступность: Модель/инструмент должен быть доступен целевой аудитории (не экзотическая research-only модель).

Возможности: Поддержка fine-tuning (или эффективных альтернатив вроде сильного контекстного обучения), гибкость в работе с промтами, качество генерации текста.

Актуальность: Модели, которые будут релевантны на момент выхода книги (учитывайте сроки написания).

Репрезентативность: Покрытие разных подходов (универсальные LLM vs. специализированные MT).