Lionbridge Machine Translation Tracker

Die generative Künstliche Intelligenz (KI) hat einen wichtigen Meilenstein erreicht: In einer unserer vergleichenden Bewertungen hat sie eine neuronale maschinelle Übersetzungs-Engine (Machine Translation, MT) übertroffen. So hat insbesondere das Large Language Model (LLM) GPT-4 für das Sprachpaar Englisch-Chinesisch eine etwas bessere Übersetzungsqualität als Yandex geliefert, wie in Abbildung 1 zu sehen ist.

Diese Entwicklung ist erwähnenswert, da zum ersten Mal seit Beginn der neuronalen maschinellen Übersetzung (Neural MT, NMT) ein anderer MT-Typ eine NMT-Engine übertroffen hat. Und das, obwohl es sich bei dieser Technologie um eine Mehrzweck-Sprachautomatisierungslösung handelt, die nicht speziell für die maschinelle Übersetzung entwickelt wurde.

Warum sollte Sie das interessieren? Wenn Sie ein Anbieter maschineller Übersetzungen sind, müssen Sie an der Spitze des technologischen Fortschritts stehen und sich gut überlegen, wie sich dieser auf ihr aktuelles MT-Angebot auswirken wird, damit Sie wettbewerbsfähig bleiben. Wenn Sie maschinelle Übersetzungen einkaufen, müssen Sie über diese Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben, um vernünftige MT-Investitionen zu tätigen, zu denen mit großer Wahrscheinlichkeit auch einige LLM-basierte Technologien (anstelle reiner NMT-Angebote) gehören.

Dabei muss hervorgehoben werden, dass die generative KI noch in den Kinderschuhen steckt und ihre Leistung in einigen Schlüsselbereichen nach wie vor unzureichend ist. So gibt sie bei mehrfacher Ausführung beispielsweise unterschiedliche Ergebnisse aus, hat eine instabile Programmierschnittstelle (Application Programming Interface, API) und produziert mehr Fehler als NMT-Engines. Damit die Technologie sich weiter entwickeln kann, müssen diese Fehler behoben werden. Allerdings nehmen wir bereits jetzt wahr, dass Verbesserungen in rasanter Geschwindigkeit voranschreiten.

Dieses unglaubliche Tempo, mit dem sich LLMs verbessern können, ist ein starkes Argument dafür, dass sie das nächste Paradigma in der maschinellen Übersetzung darstellen. Im Rahmen der Weiterentwicklung des Paradigmas wird es wahrscheinlich eine hybride Phase geben, in der NMT-Anbieter einige Aspekte der LLMs in die NMT-Architektur integrieren.

In unserem Blog wird die Übersetzungsqualität von NMT und LLMs für zwei weitere Sprachpaare miteinander verglichen. Darüber hinaus finden Sie dort weitere Überlegungen, ob dies der Anfang vom Ende des Paradigmas der neuronalen maschinellen Übersetzung ist.