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Roblox lança tradução de bate-papo em tempo real

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A Roblox, deu um passo inovador ao lançar um tradutor de bate-papo com Inteligência Artificial (IA) em tempo real. Essa inovação permite que jogadores de diferentes idiomas interajam de maneira fluida, quebrando as barreiras linguísticas e proporcionando uma experiência mais inclusiva e envolvente.

A Roblox implementou um Modelo de Linguagem Grande (LLM) baseado em transformador, integrado a uma arquitetura mista de especialistas (MoE). Esse sistema permite a tradução automática de bate-papos em tempo real entre 16 idiomas, incluindo inglês, francês, japonês, tailandês, polonês e vietnamita. A ideia central é eliminar a barreira do idioma, promovendo uma interação mais significativa entre os usuários.

Dan Sturman, CTO da Roblox, destacou que o objetivo é proporcionar conforto aos usuários, facilitando a compreensão mútua. O tradutor opera de forma automática, mas os usuários têm a opção de visualizar a mensagem original clicando em um ícone específico. Isso garante transparência e dá aos usuários o controle sobre a tradução.

Construção do modelo unificado

A construção do modelo de tradução unificado foi um desafio significativo. A Roblox optou por um LLM de tradução baseado em transformador, capaz de lidar com todas as combinações dos 16 idiomas suportados. Essa abordagem unificada trouxe eficiência ao treinamento e manutenção do modelo, permitindo aproveitar as semelhanças linguísticas entre os idiomas.

Com mais de 70 milhões de usuários ativos diariamente em todo o mundo, a escala do projeto exigiu uma solução inteligente. O modelo foi treinado com dados internos, dados de código aberto e feedback humano para garantir precisão e contexto, especialmente considerando as particularidades do ambiente Roblox, como gírias e abreviações específicas.

Imagem: Blog Roblox

Avaliação da qualidade e otimizações

A qualidade da tradução foi uma preocupação central durante o desenvolvimento. A Roblox criou sua própria métrica de avaliação, considerando precisão, fluência e referências incorretas. Um modelo de Machine Learning (ML) foi treinado para classificar erros em diferentes níveis de gravidade, proporcionando uma visão abrangente da qualidade da tradução.

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Para lidar com pares de tradução menos comuns, como francês para tailandês, a técnica de retrotradução foi aplicada. Esse processo envolve traduzir o conteúdo de volta para o idioma original e compará-lo com o texto de origem para aprimorar a precisão. Além disso, avaliadores humanos foram envolvidos para traduzir termos populares e de tendência, enriquecendo o modelo com expressões contemporâneas.

Eficiência e escalabilidade

Com aproximadamente 1 bilhão de parâmetros, o modelo final era robusto, mas sua execução em tempo real exigia otimizações. A equipe da Roblox aplicou técnicas como destilação, quantização e compilação de modelo para reduzir o tamanho para menos de 650 milhões de parâmetros. Essas otimizações visavam garantir uma baixa latência, essencial para suportar mais de 5.000 chats por segundo.

O back-end implementado para conexão com os servidores modelo integra lógica adicional de tradução de chat e garante que o texto traduzido seja submetido à mesma análise de segurança aplicada a qualquer outro texto na plataforma. Isso enfatiza o compromisso da Roblox com a segurança e civilidade em todas as interações.

Futuro do Roblox

O novo sistema de tradução demonstrou maior envolvimento e qualidade de sessão na plataforma. Ao superar APIs comerciais de tradução, a Roblox otimizou efetivamente a comunicação entre usuários, proporcionando uma experiência aprimorada. A empresa planeja continuar aprimorando a precisão do modelo, incentivando a participação da comunidade para fornecer feedback sobre traduções e sugerir melhorias.

Atualmente disponíveis para os 16 idiomas suportados, as traduções automáticas no Roblox representam apenas o começo. A empresa almeja expandir para novos idiomas à medida que dados de treinamento suficientes se tornam disponíveis. Além disso, a arquitetura desenvolvida permite explorar a tradução automática em diversas dimensões, incluindo texto em imagens, texturas e modelos 3D.

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Thiago Santos

Sou um estudante de Ciências e Tecnologia, apaixonado por inovação e sempre antenado nas últimas tendências tecnológicas. Acredito que o futuro está intrinsecamente ligado ao avanço da ciência, e estou empenhado em contribuir para esse progresso. Além dos estudos, sou um apaixonado por cinema e séries. Nos momentos de lazer, valorizo a companhia dos amigos. Gosto de compartilhar risadas, experiências e construir memórias com aqueles que são importantes para mim. Essa convivência é fundamental para equilibrar minha busca por conhecimento e meu amor pelo entretenimento e tecnologia.

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