GPT ट्रांसलेटर के अंदर: एक मॉडर्न AI ट्रांसलेशन सिस्टम का आर्किटेक्चर
मॉडर्न ट्रांसलेशन सिस्टम को मॉडल से ज़्यादा की ज़रूरत क्यों है
जो बिज़नेस कई देशों और भाषा बोलने वाले मार्केट में काम करते हैं, उन्हें अब ऐसे AI ट्रांसलेशन सिस्टम की ज़रूरत है जो तेज़ नतीजे और सही ट्रांसलेशन दें और ज़्यादा यूज़र डिमांड को संभाल सकें। कंपनियों को अब डॉक्यूमेंट ट्रांसलेशन करने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि वे अब अपना सारा कंटेंट कन्वर्ट कर सकती हैं, जिसमें वेबसाइट और एप्लिकेशन और कस्टमर डायलॉग और लीगल डॉक्यूमेंट और लाइव मटीरियल शामिल हैं। मौजूदा सिस्टम ऑपरेशन दिखाते हैं कि AI ट्रांसलेशन सिस्टम को AI ट्रांसलेशन सिस्टम से ज़्यादा की ज़रूरत है क्योंकि AI ट्रांसलेशन सिस्टम को अपने चाहे गए नतीजे पाने के लिए पूरे सॉल्यूशन की ज़रूरत होती है। यह सिस्टम मॉडल के असर और परफॉर्मेंस के बारे में सब कुछ बताता है, और यह अपनी लाइफसाइकल से कितनी अच्छी तरह गुज़रता है।
मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम के शुरुआती डेवलपमेंट में सख्त नियम-आधारित सिस्टम का इस्तेमाल किया गया था। स्टैटिस्टिकल मॉडल बेहतर ट्रांसलेशन रिजल्ट देते थे लेकिन मॉडर्न भाषा के इस्तेमाल को हैंडल नहीं कर पाते थे। मौजूदा ट्रांसलेशन सिस्टम GPT-बेस्ड सिस्टम के साथ न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन का इस्तेमाल करते हैं जो पिछले ट्रांसलेशन तरीकों की तुलना में बेहतर ट्रांसलेशन रिजल्ट देते हैं। जब किसी सिस्टम के आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क में सही डिज़ाइन नहीं होता है, तो वह स्टेबल आउटपुट देने की अपनी क्षमता खो देता है क्योंकि आर्किटेक्चरल एलिमेंट सिस्टम के बेसिक कंपोनेंट के तौर पर काम करते हैं। GPT ट्रांसलेटर जैसे मॉडर्न प्लेटफॉर्म का डिज़ाइन दो मुख्य एरिया पर काम करता है, जिसमें उनका सिस्टम डिज़ाइन और उनकी मॉडल इंटेलिजेंस क्षमताएं शामिल हैं। रॉ AI टेक्नोलॉजी से ऑटोमेटेड ट्रांसलेशन सिस्टम का डेवलपमेंट आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क पर निर्भर करता है जो AI क्षमताओं को भरोसेमंद ऑपरेशनल सिस्टम में बदलते हैं।
रूल-बेस्ड और स्टैटिस्टिकल MT से GPT-बेस्ड सिस्टम तक का विकास
स्टैटिस्टिकल तरीकों के ज़रिए रूल-बेस्ड अप्रोच से मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम का डेवलपमेंट आज के GPT सिस्टम तक। पारंपरिक ट्रांसलेशन सिस्टम पहले से तय ग्रामर नियमों का पालन करते थे। सिस्टम बेसिक फ्रेज़ के साथ सफलतापूर्वक काम करते थे लेकिन असल में बोली जाने वाली भाषा को हैंडल करते समय उन्हें मुश्किलें आती थीं। स्टैटिस्टिकल मशीन ट्रांसलेशन ने बाइलिंगुअल डेटासेट से सीखने की अपनी क्षमता के ज़रिए बेहतर आउटपुट रिजल्ट हासिल किए। सिस्टम ने ऐसे वाक्य बनाए जिनमें बेमतलब के हिस्से थे क्योंकि यह स्पैनिश भाषा के कुछ एलिमेंट्स को नहीं समझता था। डीप लर्निंग टेक्नोलॉजी के ज़रिए न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम के आने से यह पता चलता है कि सिस्टम अब अपने पिछले शब्द-दर-शब्द तरीके के बजाय पूरे वाक्यों को सिंगल यूनिट के रूप में प्रोसेस करते हैं। GPT-बेस्ड सिस्टम इससे भी आगे जाते हैं। सिस्टम पहले बोलने वाले के इरादे और टोन का एनालिसिस करके ट्रांसलेशन करता है, फिर उनके कॉन्टेक्स्ट के माहौल में आगे बढ़ता है। नया ट्रांसलेशन तरीका ज़्यादा असली इंसानों जैसा ट्रांसलेशन देता है क्योंकि यह लोगों के नैचुरली लिखने और बोलने के तरीके की नकल करता है। सिस्टम के फायदे तभी काम करते हैं जब सिस्टम का एक ठोस आर्किटेक्चरल स्ट्रक्चर हो।
पारंपरिक मशीन ट्रांसलेशन की सीमाएं
टेक्नोलॉजिकल तरक्की के बावजूद पुराने ट्रांसलेशन सिस्टम में अभी भी बड़ी समस्याएं हैं। सिस्टम ब्रांड की आवाज़ और खास शब्दों और डॉक्यूमेंट फॉर्मेटिंग को समझे बिना काम करते हैं। यूज़र को ऑटोमेटेड नतीजे ग्रामर के हिसाब से सही लगते हैं लेकिन वे ज़रूरी कॉन्टेक्स्ट से मेल नहीं खाते। बिज़नेस सेक्टर इन प्रेजेंटेशनल कमियों की वजह से होने वाली महंगी गलतियों से जूझता है।
स्टैंडर्ड ऑटोमेटेड ट्रांसलेशन सिस्टम में कोई फ्लेक्सिबिलिटी नहीं होती है। सिस्टम को यूज़र फ़ीडबैक से जानकारी हासिल करना मुश्किल लगता है और उनमें इंसानी मूल्यांकन को सपोर्ट करने की क्षमता नहीं होती है। मॉडर्न AI ट्रांसलेशन सिस्टम को कई कंपोनेंट की ज़रूरत होती है जो एक ही ट्रांसलेशन सिस्टम पर निर्भर रहने के बजाय कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट और टर्मिनोलॉजी कंट्रोल और क्वालिटी असेसमेंट और लर्निंग प्रोसेस कंट्रोल जैसे कई काम संभालते हैं।
मॉडल परफॉर्मेंस के लिए सिस्टम आर्किटेक्चर का महत्व
बिना स्ट्रक्चर वाला एक पावरफ़ुल मॉडल बड़े पैमाने पर भरोसेमंद नहीं होता है। आर्किटेक्चरल डिज़ाइन तीन मुख्य प्रोसेस को कंट्रोल करता है जिसमें इनपुट तैयार करना और कॉन्टेक्स्ट-बेस्ड जानकारी स्टोर करना और आउटपुट असेसमेंट शामिल है। सिस्टम यह तय करता है कि AI कॉन्फिडेंशियल जानकारी की सुरक्षा करते हुए और असल दुनिया के हालात से निपटते हुए बड़े ऑपरेशन को मैनेज कर सकता है या नहीं।
GPT ट्रांसलेटर प्लेटफ़ॉर्म के अंदर सिस्टम आर्किटेक्चर ऑपरेशनल गलतियों को कम करते हुए और चल रहे सिस्टम एडवांसमेंट को सपोर्ट करते हुए ऑपरेशनल एक जैसा बनाए रखता है। मॉडल एक बहुत बड़े ट्रांसलेशन इकोसिस्टम का सिर्फ़ एक हिस्सा है।
GPT ट्रांसलेटर क्या है?
यह सिस्टम बेसिक chatgpt ट्रांसलेशन का इस्तेमाल करने के बजाय, ट्रांसलेशन को हैंडल करने वाली स्ट्रक्चर्ड पाइपलाइन के ज़रिए काम करता है। यह सिस्टम अपनी तीन मुख्य क्षमताओं के ज़रिए एंटरप्राइज़ सॉल्यूशन देता है, जिसमें टर्मिनोलॉजी मैनेजमेंट और डॉक्यूमेंट फ़ॉर्मेटिंग प्रिज़र्वेशन और ह्यूमन रिव्यू प्रोसेस को सपोर्ट करने की इसकी क्षमता शामिल है। यह सिस्टम सिर्फ़ फ़्लूएंट रिज़ल्ट देने के बजाय, बड़े पैमाने पर ऑपरेशन के दौरान सटीक रिज़ल्ट पाने पर फ़ोकस करता है।
एक मॉडल और एक फ़ुल ट्रांसलेशन प्लेटफ़ॉर्म के बीच अंतर
एक टेक्स्ट जेनरेशन सिस्टम अपने मॉडल के ज़रिए कंटेंट बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म ट्रांसलेशन के काम को एक कॉम्प्रिहेंसिव ऑपरेशनल सिस्टम के तौर पर हैंडल करता है। यह सिस्टम AI-ड्रिवन ट्रांसलेशन को इसके कई कंपोनेंट्स के साथ जोड़ता है जिसमें प्रीप्रोसेसिंग और वैलिडेशन और लर्निंग और सिक्योरिटी फ़ंक्शन शामिल हैं। इस अंतर का नेचर क्रिटिकल है।
प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर के बिना ट्रांसलेशन रिज़ल्ट में कंसिस्टेंसी की कमी होती है। यह सिस्टम बिज़नेस को कंसिस्टेंट ऑपरेशनल रिज़ल्ट देता है जिसे वे स्केल कर सकते हैं और अपने ऑपरेशन पर कंट्रोल बनाए रख सकते हैं। GPT Translator का सिस्टम बेसिक AI ट्रांसलेशन क्षमताओं को पूरे प्रोडक्शन सिस्टम से जोड़ता है।
मुख्य लक्ष्य: सटीकता, स्केलेबिलिटी, कॉन्टेक्स्ट अवेयरनेस
GPT Translator का आर्किटेक्चर तीन लक्ष्यों के आस-पास डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम सभी ट्रांसलेशन एक्टिविटी के दौरान पूरा मतलब बनाए रखने के लिए सटीकता का इस्तेमाल करता है। सिस्टम अपने स्केलेबिलिटी फ़ीचर के ज़रिए कई मिलियन वर्ड डॉक्यूमेंट की कुशल प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है। कॉन्टेक्स्ट अवेयरनेस यह सुनिश्चित करता है कि ट्रांसलेटर ऐसे काम करें जो सोर्स मटीरियल के खास डोमेन और टोन और इरादे से मेल खाते हों। इन लक्ष्यों को पाने के लिए सिस्टम अपने अलग-अलग सिस्टम कंपोनेंट के ज़रिए काम करता है।
हाई-लेवल सिस्टम आर्किटेक्चर ओवरव्यू
GPT Translator का सिस्टम आर्किटेक्चर एक एंड-टू-एंड प्रोसेसिंग सिस्टम के ज़रिए काम करता है जो इनपुट टेक्स्ट को ऑथेंटिकेटेड आउटपुट नतीजों में बदलता है। सिस्टम में कई स्टेज शामिल हैं जो शुरुआती डेटा इनटेक और फ़ाइनल डेटा आउटपुट के बीच खास काम करते हैं। स्थापित ऑपरेशनल सीक्वेंस बैकबोन के रूप में काम करता है जो बड़े मल्टीलिंगुअल ट्रांसलेशन प्रोजेक्ट में कुशल मशीन ट्रांसलेशन को सपोर्ट करता है।
GPT के मुख्य काम इसके सेंट्रल इंजन के ज़रिए चलते हैं जो इसके ऑपरेशनल तरीकों को तय करने के लिए आस-पास की सर्विसेज़ का इस्तेमाल करता है। सर्विसेज़ ऐसी रोक लगाती हैं जो मॉडल की परफॉर्मेंस को कंट्रोल करती हैं, इसलिए यह अनप्रेडिक्टेबल बिहेवियर पैटर्न बनाने से रोकता है।
एंड-टू-एंड ट्रांसलेशन पाइपलाइन
पाइपलाइन इनपुट इंजेक्शन से शुरू होती है। GPT प्रोसेसिंग स्टेज में जाने से पहले कंटेंट का एनालिसिस और क्लीनिंग होती है। ट्रांसलेशन प्रोसेस पूरा होने के बाद आउटपुट वैलिडेशन और फॉर्मेटिंग चेक से गुज़रता है। यह तरीका ऑटोमेटेड ट्रांसलेशन सिस्टम बनाता है जो बेहतर एक्यूरेसी देता है क्योंकि यह एक्सटेंडेड ट्रांसलेशन प्रोसेस के दौरान लगातार ऑपरेशनल परफॉर्मेंस बनाए रखता है।
सिस्टम GPT को अपनी मेन प्रोसेसिंग यूनिट के तौर पर इस्तेमाल करता है जो सभी लॉजिकल ऑपरेशन को हैंडल करता है। जब वह अपना ट्रांसलेशन का काम करता है तो सिस्टम उसे गाइड करने के लिए प्रॉम्प्ट और कंस्ट्रेंट का इस्तेमाल करता है। सिस्टम दूसरे सिस्टम के साथ मिलकर काम करता है। कॉन्टेक्स्ट लेयर्स ग्लॉसरी सिस्टम और पोस्ट-प्रोसेसिंग मॉड्यूल का कॉम्बिनेशन GPT ट्रांसलेटर को स्टैंडअलोन चैटजीपीटी ट्रांसलेशन की तुलना में ज़्यादा एक्यूरेट ट्रांसलेशन करने में मदद करता है।
AI कंपोनेंट्स और सिस्टम सर्विसेज़ के बीच इंटरैक्शन
सिस्टम सर्विसेज़ ज़रूरी काम करती हैं, जिसमें रूटिंग और लॉगिंग के साथ-साथ क्वालिटी का पता लगाना भी शामिल है। AI कंपोनेंट्स भाषा समझने पर फोकस करते हैं। उनका इंटरैक्शन यह पक्का करता है कि ट्रांसलेशन के लिए AI इंटेलिजेंट और कंट्रोल्ड दोनों हो।
इनपुट प्रोसेसिंग और प्री-ट्रांसलेशन लेयर
ट्रांसलेशन प्रोसेस शुरू करने से पहले सिस्टम को टेक्स्ट तैयार करने की ज़रूरत होती है। जब यह लेयर साफ़ डेटा देती है, तो AI को स्ट्रक्चर्ड कंटेंट मिलता है। आउटपुट रिज़ल्ट की क्वालिटी इनपुट की क्वालिटी पर निर्भर करती है, जो एडवांस्ड न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम पर लागू होती है।
लैंग्वेज डिटेक्शन सोर्स और टारगेट भाषाओं की पहचान करता है। नॉर्मलाइज़ेशन रॉ डेटा से नॉइज़ को खत्म करता है, जिसमें एन्कोडिंग की गलतियों को हटाना शामिल है। सेगमेंटेशन मतलब को बनाए रखते हुए कंटेंट को मैनेजेबल यूनिट्स में तोड़ता है।
स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड कंटेंट को हैंडल करना
स्ट्रक्चर्ड कंटेंट को हैंडल करने के लिए खास तरीकों की ज़रूरत होती है, जिसमें JSON और HTML शामिल हैं। GPT ट्रांसलेटर अपने टेक्स्ट ट्रांसलेशन प्रोसेस के दौरान टैग और प्लेसहोल्डर दोनों को सुरक्षित रखता है। सिस्टम अनस्ट्रक्चर्ड कंटेंट को, जिसमें डॉक्यूमेंट और चैट शामिल हैं, अलग-अलग लॉजिकल सेगमेंट में बांटता है। सिस्टम ट्रांसलेट AI को अलग-अलग फॉर्मेट को संभालने देता है क्योंकि यह लेआउट और फंक्शनैलिटी दोनों को बनाए रखता है।
कॉन्टेक्स्ट और टर्मिनोलॉजी मैनेजमेंट लेयर
असली ट्रांसलेशन और मतलब वाली बातचीत के बीच फ़र्क इसलिए होता है क्योंकि कॉन्टेक्स्ट यह सीमा तय करता है। GPT ट्रांसलेटर सिस्टम में एक खास सेक्शन होता है जो टर्मिनोलॉजी और कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट दोनों कामों को संभालता है। यह सिस्टम कई प्रोजेक्ट्स में एक जैसे नतीजे देकर प्रोजेक्ट और डोमेन में एक जैसा तालमेल बिठाता है।
भरोसेमंद सर्विस और नए तरीके आपकी लगातार कोशिशों का इंतज़ार करने और उन्हें साबित करने के लिए यहाँ हैं। कंट्रोल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ट्रांसलेशन को उसके बेसिक रूप को बनाए रखने के बजाय एक प्रोफेशनल स्टैंडर्ड में बदल देते हैं।
GPT प्रॉम्प्ट्स में कॉन्टेक्स्ट कैसे डाला जाता है
कोर ट्रांसलेशन इंजन: GPT लेयर
GPT लेयर मेन ट्रांसलेशन फ़ंक्शन को एग्जीक्यूट करता है। इस प्रोसेस को सक्सेसफुली ऑपरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की ज़रूरत होती है। मॉडल को फ़्लूएंट और एक्यूरेट रिज़ल्ट पाने के लिए सटीक इंस्ट्रक्शन की ज़रूरत होती है। सिस्टम नियमों का एक पूरा सेट देता है जो टोन और फ़ॉर्मैलिटी और लोकलाइज़ेशन रिक्वायरमेंट को डिफाइन करता है।
GPT-बेस्ड ट्रांसलेशन सिस्टम ट्रेडिशनल न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम की तुलना में बारीक भाषा को बेहतर तरीके से हैंडल करता है। सिस्टम पैटर्न मैपिंग का इस्तेमाल करने के बजाय मतलब समझने के लिए रीज़निंग का इस्तेमाल करता है। सिस्टम को अनसर्टेनिटी के साथ-साथ हेलुसिनेशन को कंट्रोल करने की ज़रूरत होती है।
हेलुसिनेशन और एम्बिगुइटी को मैनेज करना
सिस्टम हेलुसिनेशन को लिमिट करने के लिए तीन टेक्नीक का इस्तेमाल करता है जिसमें कंस्ट्रेंट और वैलिडेशन चेक और फ़ॉलबैक रूल शामिल हैं। लोग या तो एम्बिगुइटी फ्रेज़ में अपने कॉन्फिडेंस का असेसमेंट करेंगे या उन्हें ह्यूमन असेसमेंट की ज़रूरत होगी। यह प्रोसेस AI ट्रांसलेशन फ़ंक्शन को आउटपुट के लिए एक रिलाएबल सिस्टम के तौर पर गारंटी देता है।
पोस्ट-ट्रांसलेशन प्रोसेसिंग
ट्रांसलेशन प्रोसेस के बाद आउटपुट क्वालिटी असेसमेंट प्रोसेस से गुज़रता है। कंसिस्टेंसी वैलिडेशन प्रोसेस यह वेरिफ़ाई करता है कि ग्लॉसरी आइटम सही तरीके से लागू किए गए हैं। फ़ॉर्मेटिंग वेरिफ़िकेशन प्रोसेस डॉक्यूमेंट के ओरिजिनल डिज़ाइन और ऑर्गनाइज़ेशन को बनाए रखता है। एरर डिटेक्शन सिस्टम सभी संभावित समस्याओं की पहचान करता है।
कॉन्फिडेंस स्कोरिंग का प्रोसेस यह तय करता है कि आउटपुट तय क्वालिटी स्टैंडर्ड को पूरा करता है या नहीं। यह सिस्टम ट्रांसलेशन एक्यूरेसी की अपनी एक्स्ट्रा लेयर के ज़रिए ऑटोमेटेड ट्रांसलेशन रिलायबिलिटी को बढ़ाता है जो बिज़नेस एनवायरनमेंट में अच्छी तरह से काम करता है।
ह्यूमन-इन-द-लूप रिव्यू
आर्किटेक्चर दिखाता है कि तेज़ी से टेक्नोलॉजिकल डेवलपमेंट के समय में भी ह्यूमन एक्सपर्ट अपनी अहमियत बनाए रखते हैं। GPT ट्रांसलेटर सिस्टम अपनी ज़रूरी इन्फॉर्मेशन प्रोसेसिंग ज़रूरतों को मैनेज करने के लिए ह्यूमन-इन-द-लूप सिस्टम का इस्तेमाल करता है। जब सिस्टम खास कॉन्फिडेंस स्कोर थ्रेशोल्ड या खास कंटेंट टाइप का पता लगाता है तो यह रिव्यू शुरू करता है।
लिंग्विस्ट करेक्शन और फ़ीडबैक देते हैं। सिस्टम इस फ़ीडबैक का इस्तेमाल भविष्य के मशीन ट्रांसलेशन रिज़ल्ट को बेहतर बनाने के लिए करता है।
लर्निंग और ऑप्टिमाइज़ेशन लेयर
इस सिस्टम की मुख्य खासियत है लगातार सुधार का प्रोसेस। सिस्टम यूज़र्स को फ़ीडबैक सबमिट करने देता है जिससे तुरंत एडजस्टमेंट और ग्लॉसरी अपडेट होते हैं। सिस्टम अलग-अलग समय में अपनी ऑपरेशनल प्रोग्रेस को मॉनिटर करने के लिए क्वालिटी मेट्रिक्स का इस्तेमाल करता है।
सिस्टम अलग-अलग समय में अपनी ऑपरेशनल प्रोग्रेस को मॉनिटर करने के लिए क्वालिटी मेट्रिक्स का इस्तेमाल करता है। सिस्टम क्वालिटी मेट्रिक्स का इस्तेमाल करके कई टाइम पीरियड में अपनी ऑपरेशनल परफ़ॉर्मेंस को ट्रैक करता है।
स्केलेबिलिटी, परफ़ॉर्मेंस और सिक्योरिटी
एक न बदलने वाले ट्रांसलेशन टूल के तौर पर काम करने के बजाय एक्टिविटीज़। सिस्टम को अपने बड़े वर्कलोड को मैनेज करने के लिए असरदार बैच प्रोसेसिंग और कम देरी के समय की ज़रूरत होती है। GPT ट्रांसलेटर सिस्टम हॉरिजॉन्टल एक्सपेंशन को इनेबल करता है जिससे यह बड़े पैमाने पर ट्रांसलेशन ऑपरेशन को हैंडल कर सकता है। सिक्योरिटी दूसरी बिज़नेस प्रायोरिटीज़ के बराबर ज़रूरी है। सेंसिटिव जानकारी की सुरक्षा के लिए डेटा प्राइवेसी उपायों और एन्क्रिप्शन तरीकों और कम्प्लायंस प्रोसीजर की ज़रूरत होती है। ChatGPT ट्रांसलेशन सर्विस का इस्तेमाल करते समय बिज़नेस को इन बातों पर ध्यान देना चाहिए।
एप्लिकेशन के असली उदाहरण
GPT ट्रांसलेटर टूल सॉफ्टवेयर एज़ ए सर्विस बिज़नेस को अपनी सर्विस को लोकलाइज़ करने में मदद करता है, जिससे अलग-अलग इंटरनेशनल मार्केट में उनके ऑपरेशन आसान हो जाते हैं। एंटरप्राइज़ इस सिस्टम को काम का मानते हैं क्योंकि यह उन्हें अपने डॉक्यूमेंट और ऑपरेशनल रिसोर्स मैनेज करने में मदद करता है। कस्टमर सपोर्ट टीम अलग-अलग भाषाएं बोलने वाले कस्टमर से बात करने के लिए सिस्टम का इस्तेमाल करती हैं।
सिस्टम का आर्किटेक्चरल डिज़ाइन AI ट्रांसलेशन टेक्नोलॉजी को बेसिक टेक्स्ट ट्रांसलेशन फंक्शन से आगे बढ़कर ऑपरेशनल नतीजे देने में मदद करता है।
GPT-बेस्ड ट्रांसलेशन सिस्टम का भविष्य
ट्रांसलेशन का भविष्य इस्तेमाल करेगामल्टीमॉडल सिस्टम जो टेक्स्ट और इंटरफ़ेस एलिमेंट और वॉइस कंपोनेंट को मिलाते हैं। ज़्यादा सटीक नतीजे गहरे डोमेन एडैप्टेशन में एडवांसमेंट से आएंगे। ऑटोनॉमस लोकलाइज़ेशन सिस्टम बिना किसी मैनुअल दखल के पूरे वर्कफ़्लो को मैनेज कर सकते हैं।
सिस्टम आर्किटेक्चर को इन एडवांसमेंट को सपोर्ट करने की ज़रूरत है क्योंकि वे सिर्फ़ मॉडल एन्हांसमेंट पर ही नहीं, बल्कि सिस्टम आर्किटेक्चर पर भी निर्भर करते हैं। ##आर्किटेक्चर ट्रांसलेशन क्वालिटी को क्यों तय करता है ट्रांसलेशन क्वालिटी कई फ़ैक्टर पर निर्भर करती है जिसमें AI टेक्नोलॉजी शामिल हैं, लेकिन सिर्फ़ उन पर ही नहीं। AI सिस्टम तक पूरे सिस्टम का एक्सेस यह तय करता है कि AI सिस्टम किस लेवल की परफ़ॉर्मेंस देगा। GPT ट्रांसलेटर दिखाता है कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस ट्रांसलेशन सिस्टम को भरोसेमंद परफ़ॉर्मेंस पाने के लिए आर्किटेक्चर डिज़ाइन की ज़रूरत होती है।
यह सिस्टम मशीन ट्रांसलेशन से ज़्यादा देता है क्योंकि यह कॉन्टेक्स्ट को मैनेज करने के लिए GPT रीज़निंग को स्ट्रक्चर्ड पाइपलाइन और ह्यूमन फ़ीडबैक के साथ जोड़ता है। यह सिस्टम एक भरोसेमंद ट्रांसलेशन प्लेटफ़ॉर्म के तौर पर काम करता है जो भविष्य की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए बढ़ सकता है। यह सिस्टम एक भरोसेमंद ट्रांसलेशन प्लेटफ़ॉर्म के तौर पर काम करता है जो भविष्य की मांगों को संभालने के लिए अपनी क्षमताओं को बढ़ा सकता है। मॉडर्न ट्रांसलेशन सिस्टम का आर्किटेक्चरल डिज़ाइन मुख्य फ़ैक्टर के तौर पर काम करता है जो उनकी क्षमताओं को अलग करता है।