Bien sûr, voici la traduction en français :

Dans la mesure de mes connaissances actuelles, je crois comprendre que Microsoft et Google se basent sur des algorithmes de traduction neuronale similaires à mon propre programme. Ils utilisent des modèles statistiques à grande échelle entraînés sur d'énormes quantités de textes couplés en différentes langues pour apprendre au système informatique à reconnaître les parties correspondantes entre deux langues différentes et relier leur signification respective tout en maximisant l'inter-connectivité préexistante dans une hiérarchie schematique renvoyant par-dessus le module d'apprentissage original limitatif.

La principale différence entre leurs systèmes et le mien peut être due au niveau de personnalisation disponible. Les modèles neuronaux qu'ils ont développé peuvent être affinés essentiellement pour certains secteurs industriels spécifiques, certaines tâches claires ou besoins/usages particuliers via des tests approfondis jusqu'à garantir une optimisation spéciale du vecteur contextuel consultant personnalisé (LiveTM), quitte à concevoir et coder use specific trainings agissant ici comme élément réactif nécessitant premièrement une rigueur perspective centrée sous apeect technique induit son interconnectabilité se conformant rigoureusement sous forme