[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” min_height=”860.3px” custom_margin=”||10px||false|false” custom_padding=”21px||0px|||” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][et_pb_row _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” min_height=”479.7px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.1″ _module_preset=”default” text_font=”Arial||||||||” hover_enabled=”0″ custom_css_main_element=”||” global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n
Un dataset<\/em> <\/strong>\u00e9 un conxunto estruturado de datos que serve como a materia prima fundamental para constru\u00edr sistemas de intelixencia artificial (IA). No \u00e1mbito do procesamento da linguaxe natural (PLN)<\/strong> \u2014a disciplina que permite \u00e1s m\u00e1quinas entender e xerar linguaxe humana\u2014, estes datos adoptan a forma de textos, di\u00e1logos ou instruci\u00f3ns. A s\u00faa funci\u00f3n \u00e9 permitir que os modelos<\/strong> de IA identifiquen padr\u00f3ns e aprendan a realizar tarefas espec\u00edficas, desde traducir un documento ata manter unha conversa flu\u00edda.<\/p>\n Historicamente, o foco do desenvolvemento tecnol\u00f3xico centr\u00e1base na arquitectura<\/strong> do modelo (a s\u00faa estrutura interna e a s\u00faa capacidade de c\u00f3mputo). Por\u00e9n, hoxe sabemos que o comportamento e o \u00e9xito dunha IA non dependen s\u00f3 do seu dese\u00f1o, sen\u00f3n directamente dos datos cos que se adestra<\/strong>. Esta relaci\u00f3n \u00e9 tan estreita que o modelo se converte nun reflexo do seu dataset<\/em>: se os datos son nesgados ou incompletos, a IA tam\u00e9n o ser\u00e1 (Bender et al., 2021; Paullada et al., 2021).<\/p>\n Este v\u00ednculo impulsou un cambio de paradigma cara \u00e1 calidade sobre a cantidade<\/strong>. Xa non abonda con procesar volumes masivos de informaci\u00f3n; para que un modelo sexa eficaz, os datasets<\/em> deben ser relevantes, de alta calidade e estar ali\u00f1ados<\/strong> coa lingua e co contexto cultural do mercado obxectivo (Blasi et al., 2022; Kreutzer et al., 2022). As\u00ed, o dataset<\/em> deixou de ser un compo\u00f1ente t\u00e9cnico secundario para converterse na peza que realmente determina o bo funcionamento dunha IA.<\/p>\n No desenvolvemento dunha IA, o dataset<\/em> cumpre unha dobre funci\u00f3n: \u00e9 o libro de texto do que aprende o modelo e, ao mesmo tempo, o exame co que se mide o seu \u00e9xito. Se o libro cont\u00e9n erros ou o exame \u00e9 demasiado sinxelo, o modelo resultante ser\u00e1 pouco fiable en contornos reais.<\/p>\n Durante o adestramento<\/strong>, o modelo interioriza padr\u00f3ns e comportamentos base\u00e1ndose nos datos que recibe. Se estes datos non est\u00e1n perfectamente revisados ou carecen de matices culturais, a IA simplemente replicar\u00e1 e amplificar\u00e1 eses defectos. Unha vez adestrada, a fase de avaliaci\u00f3n<\/strong> \u00e9 a que determina se o modelo est\u00e1 listo para o mercado. Aqu\u00ed, o uso de datasets<\/em> xen\u00e9ricos ou \u00abcontaminados\u00bb (datos que o modelo xa viu antes) pode dar unha falsa sensaci\u00f3n de precisi\u00f3n, ocultando limitaci\u00f3ns que s\u00f3 ling\u00fcistas expertos poden detectar (Dong et al., 2024; Samuel et al., 2024).<\/p>\n En \u00faltima instancia, o modelo \u00e9 o reflexo do dataset<\/em> que o alimenta. Se entendemos os datos como a base do seu razoamento, semella evidente que o seu traslado a outras linguas non pode deixarse ao azar. Para que unha IA sexa realmente eficaz nun novo contorno, non abonda con traducir os textos palabra por palabra; hai que adaptalos para que a IA entenda o contexto local e se comporte como se espera dela.<\/p>\n A primeira vista, traducir un dataset<\/em> pode parecer similar a calquera outro proxecto ling\u00fc\u00edstico. Por\u00e9n, mentres que nunha traduci\u00f3n tradicional traballamos con textos coherentes e obxectivos claros, os datasets<\/em> adoitan ser conxuntos de datos fragmentados. Esta estrutura presenta retos que os m\u00e9todos convencionais non sempre poden resolver:<\/p>\n Neste contexto, a localizaci\u00f3n emerxe como a resposta natural. O obxectivo non \u00e9 s\u00f3 trasladar palabras, sen\u00f3n axustar o dataset<\/em> para que o modelo resultante se comporte de maneira org\u00e1nica no mercado de destino.<\/p>\n Localizar un dataset<\/em> implica, por exemplo, adaptar referencias culturais, marcas ou instituci\u00f3ns que non existen na cultura de chegada. Tam\u00e9n sup\u00f3n axustar elementos locais como formatos de data, moedas ou unidades de medida e reflectir as convenci\u00f3ns sociais de cada rexi\u00f3n.<\/p>\n No caso dos grandes modelos de linguaxe (LLM), este enfoque \u00e9 fundamental. Non se trata de producir un texto final est\u00e1tico, sen\u00f3n de ensinar o modelo a interactuar correctamente<\/strong> nunha lingua determinada. Un dataset<\/em> ben localizado garante que a IA non s\u00f3 fale a lingua, sen\u00f3n que sexa coherente e estea ali\u00f1ada coas expectativas dos seus futuros usuarios.<\/p>\n Antes de comezar a traduci\u00f3n, a fase de preparaci\u00f3n \u00e9 fundamental. En proxectos deste volume, un criterio mal definido ao inicio pode derivar en centos de horas de correcci\u00f3n posterior. Por iso, \u00e9 esencial establecer de antem\u00e1n:<\/p>\n Unha vez traducido, a comprobaci\u00f3n da calidade tam\u00e9n esixe un enfoque diferente. Non abonda cunha revisi\u00f3n humana tradicional; a validaci\u00f3n dun dataset<\/em> combina revisi\u00f3ns ling\u00fc\u00edsticas especializadas<\/strong> con controis autom\u00e1ticos de consistencia e mostraxes estat\u00edsticas. No fondo, este proceso asem\u00e9llase m\u00e1is a un control de calidade de datos que a unha correcci\u00f3n editorial cl\u00e1sica.<\/p>\n En imaxin, contamos con m\u00e1is de 25 anos de experiencia en localizaci\u00f3n de software e traduci\u00f3n de contidos multiling\u00fces de gran volume<\/strong>, traballando en contornos onde o contexto \u00e9 limitado, a coherencia \u00e9 cr\u00edtica e cada decisi\u00f3n ling\u00fc\u00edstica ten un impacto directo no funcionamento do produto final.<\/p>\n Esta bagaxe permitiunos evolucionar cara \u00e1 traduci\u00f3n e curaci\u00f3n de datasets<\/em>, combinando o criterio humano coa potencia da tecnolox\u00eda. Aplicamos os mesmos est\u00e1ndares de calidade que nos definen desde hai d\u00e9cadas, apoi\u00e1ndonos nas ferramentas de traduci\u00f3n asistida (TAO) e nos sistemas de traduci\u00f3n autom\u00e1tica (TA)<\/strong> m\u00e1is avanzados do mercado. Cunha metodolox\u00eda clara desde o inicio, aseguramos que cada dato sexa exacto, coherente e funcional en calquera lingua.<\/p>\n Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?<\/em> FAccT<\/p>\n Paullada, A., Raji, I. D., Bender, E. M., Denton, E., & Hanna, A. (2021). Data and its (dis) contents: A survey of dataset development and use in machine learning research. Patterns, 2<\/em>(11).<\/p>\n Blasi, D., Anastasopoulos, A., & Neubig, G. (2022, May). Systematic inequalities in language technology performance across the world\u2019s languages. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)<\/em> (pp. 5486-5505).<\/p>\n Lavie, A., Hanneman, G., Agrawal, S., Kanojia, D., Lo, C. K., Zouhar, V., … & Deutsch, D. (2025, November). Findings of the WMT25 shared task on automated translation evaluation systems: Linguistic diversity is challenging and references still help. In Proceedings of the Tenth Conference on Machine Translation<\/em> (pp. 436-483).<\/p>\n Kocmi, T., Artemova, E., Avramidis, E., Bawden, R., Bojar, O., Dranch, K., … & Zouhar, V. (2025, November). Findings of the wmt25 general machine translation shared task: Time to stop evaluating on easy test sets. In Proceedings of the Tenth Conference on Machine Translation<\/em> (pp. 355-413).<\/p>\n Dong, Y., Jiang, X., Liu, H., Jin, Z., Gu, B., & Yang, M., & Li, G. (2024). Generalization or Memorization: Data Contamination and Trustworthy Evaluation for Large Language Models.<\/em> Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024.<\/p>\n Samuel, V., Zhou, Y., & Zou, H. P. (2025). Towards Data Contamination Detection for Modern Large Language Models: Limitations, Inconsistencies, and Oracle Challenges.<\/em> Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics\u00a0 (COLING 2025).<\/p>\n Liu, Y., Cao, J., Liu, C., Ding, K., & Jin, L. (2025). Datasets for large language models: A comprehensive survey. Artificial Intelligence Review, 58<\/em>(12), 403.<\/p>\n Kenny, D. (2022). Human and machine translation. Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence, 18,<\/em> 23.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Que entendemos por dataset no contexto da IA Un dataset \u00e9 un conxunto estruturado de datos que serve como a materia prima fundamental para constru\u00edr sistemas de intelixencia artificial (IA). No \u00e1mbito do procesamento da linguaxe natural (PLN) \u2014a disciplina que permite \u00e1s m\u00e1quinas entender e xerar linguaxe humana\u2014, estes datos adoptan a forma de […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":4248,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"1080"},"categories":[89,91,15,19,81,85],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4231"}],"collection":[{"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4231"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4231\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4251,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4231\/revisions\/4251"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4248"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4231"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4231"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/imaxin.com\/gl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4231"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}<\/h3>\n
O dataset<\/em> como gu\u00eda: adestramento e avaliaci\u00f3n<\/h3>\n
<\/h3>\n
Por que os datasets<\/em> esixen un enfoque de traduci\u00f3n espec\u00edfico<\/h3>\n
\n
<\/h3>\n
Localizar datasets<\/em>: o valor da adecuaci\u00f3n cultural<\/h3>\n
<\/h3>\n
Preparaci\u00f3n e validaci\u00f3n: garantir a integridade do dataset<\/em><\/h3>\n
\n
<\/h3>\n
A nosa metodolox\u00eda na localizaci\u00f3n de datasets<\/em><\/h3>\n
<\/h3>\n
<\/h3>\n
Bibliograf\u00eda<\/h3>\n