Artwork

Вміст надано Slator. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Slator або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

#175 Where DeepL Beats ChatGPT with Graham Neubig

38:53
 
Поширити
 

Manage episode 371283883 series 2975363
Вміст надано Slator. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Slator або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In this week’s SlatorPod, we are joined by Graham Neubig, Associate Professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, to discuss his research on multilingual natural language processing (NLP) and machine translation (MT).
Graham discusses the research at Neulab, where they focus on various areas of NLP, including incorporating broad knowledge bases into NLP models and code generation.
Graham expands on his Zeno GPT-MT Report comparing large language models (LLMs) with special-purpose machine translation models like Google Translate, Microsoft Translate, and DeepL. He revealed that GPT-4 was competitive from English to other languages, but struggled with very long sentences.
When it comes to cost comparison, Graham highlights that GPT-3.5 Turbo (the model behind the free version of ChatGPT) is significantly cheaper than Google Translate and Microsoft Translator, but GPT-4 (available via OpenAI’s subscription) is more expensive.
Graham predicts that companies will likely move towards using general-purpose LLMs and fine-tuning them for specific tasks like translation. The discussion also covers the recent flurry of speech-to-speech machine translation system releases.
Graham talks about his startup, Inspired Cognition, which aims to provide tools for building and improving AI systems, particularly in text and code generation. Graham concludes the pod with advice for new graduates in the NLP field and his plans for Zeno and the Zeno report.

  continue reading

Розділи

1. Intro and Agenda (00:00:00)

2. Professional Background and Interest in Language (00:01:05)

3. Research at NeuLab (00:03:56)

4. Impact of ChatGPT on NLP (00:05:05)

5. Context in Machine Translation and LLMs (00:07:20)

6. How GPT Handles Machine Translation (00:12:43)

7. GPT Cost Comparison for Machine Translation (00:19:13)

8. How LLMs Will Evolve (00:23:07)

9. Why so Many Speech Translation Releases? (00:24:57)

10. LLMs and Low-Resource Languages (00:29:45)

11. Launching Inspired Cognition (00:32:17)

12. Advice to Graduate Students (00:35:29)

13. Plans for 2023 and Beyond (00:37:15)

213 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 371283883 series 2975363
Вміст надано Slator. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Slator або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In this week’s SlatorPod, we are joined by Graham Neubig, Associate Professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, to discuss his research on multilingual natural language processing (NLP) and machine translation (MT).
Graham discusses the research at Neulab, where they focus on various areas of NLP, including incorporating broad knowledge bases into NLP models and code generation.
Graham expands on his Zeno GPT-MT Report comparing large language models (LLMs) with special-purpose machine translation models like Google Translate, Microsoft Translate, and DeepL. He revealed that GPT-4 was competitive from English to other languages, but struggled with very long sentences.
When it comes to cost comparison, Graham highlights that GPT-3.5 Turbo (the model behind the free version of ChatGPT) is significantly cheaper than Google Translate and Microsoft Translator, but GPT-4 (available via OpenAI’s subscription) is more expensive.
Graham predicts that companies will likely move towards using general-purpose LLMs and fine-tuning them for specific tasks like translation. The discussion also covers the recent flurry of speech-to-speech machine translation system releases.
Graham talks about his startup, Inspired Cognition, which aims to provide tools for building and improving AI systems, particularly in text and code generation. Graham concludes the pod with advice for new graduates in the NLP field and his plans for Zeno and the Zeno report.

  continue reading

Розділи

1. Intro and Agenda (00:00:00)

2. Professional Background and Interest in Language (00:01:05)

3. Research at NeuLab (00:03:56)

4. Impact of ChatGPT on NLP (00:05:05)

5. Context in Machine Translation and LLMs (00:07:20)

6. How GPT Handles Machine Translation (00:12:43)

7. GPT Cost Comparison for Machine Translation (00:19:13)

8. How LLMs Will Evolve (00:23:07)

9. Why so Many Speech Translation Releases? (00:24:57)

10. LLMs and Low-Resource Languages (00:29:45)

11. Launching Inspired Cognition (00:32:17)

12. Advice to Graduate Students (00:35:29)

13. Plans for 2023 and Beyond (00:37:15)

213 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник