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Lösungen für maschinelle Übersetzungen (MT) gibt es bereits seit vielen Jahren. In letzter Zeit jedoch hat auf diesem Gebiet eine rasante Entwicklung stattgefunden. Da Unternehmen immer größere Textmengen in unterschiedlichen Sprachen produzieren, haben sie die maschinelle Übersetzung als Möglichkeit erkannt, ihre Reichweite in einer zunehmend stärker globalisierten Welt zu erhöhen.
Unternehmen, die maschinelle Übersetzungstechnologien nutzen möchten, haben die Wahl zwischen vier grundlegenden Strategien:
Unabhängig von der gewählten Strategie kann es ohne einschlägige Daten und Kenntnisse schwierig sein, die richtige Engine zu finden. Lionbridge ist Experte für maschinelle Übersetzungen und verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung auf diesem Gebiet. Dazu kommt eine Fülle sprach- und qualitätsbezogener Daten zur Technologie der maschinellen Übersetzung, die Ihnen als Entscheidungshilfe dienen können. Auf dieser Webseite finden Sie grundlegende Informationen zur Leistung von Engines für maschinelle Übersetzungen für die gängigsten Sprachpaare, damit Sie die für Ihren jeweiligen Content optimale Auswahl treffen können.
Bei den verschiedenen maschinellen Übersetzungssystemen ist zu beachten, dass manche Engines auf eine bestimmte Funktion oder einen bestimmten Bereich ausgerichtet sind. Wenn Ihre Anforderungen nicht dieser Ausrichtung entsprechen, kann die Leistung der Engine nicht optimal genutzt werden, egal wie fortschrittlich sie ist. Um die beste Option zu ermitteln, müssen Sie zunächst bestimmen, warum Sie die maschinelle Übersetzung verwenden möchten.
Wenn Sie eine MT-Engine für den allgemeinen Gebrauch benötigen, sollten Sie Google Translate oder Bing Translator verwenden. Wenn Sie Übersetzungsdienste für eine bestimmte Sprache oder einen bestimmten Fachbereich suchen, erzielen Sie mit Amazon Translate oder DeepL Translator möglicherweise bessere Ergebnisse.
Der Machine Translation Tracker von Lionbridge analysiert monatlich die Engine-Leistung, damit Sie die beste MT-Engine für die von Ihnen verwendeten Sprachpaare ermitteln können. Wenn Sie sich erneut fragen, welche MT-Engine die beste ist, sollten Sie stattdessen fragen: „Welche MT-Engine ist die beste für meine Anforderungen?“ Lionbridge hilft Ihnen gerne, die richtige Antwort darauf zu finden.
Möchten Sie mehr über die verschiedenen Arten von Technologien für maschinelle Übersetzungen erfahren? Lesen Sie unseren Blog Maschinelle Übersetzung: Wichtige Begriffe kurz erklärt.
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.
—Rafa Moral, Lionbridge Vice President, Innovation
Weitere Einblicke und Informationen zu zukünftigen Trends auf dem Gebiet der maschinellen Übersetzung finden Sie in unserer Blogreihe im Beitrag mit dem Titel „Die Zukunft der Sprachtechnologie“ – Die Zukunft der maschinellen Übersetzung.
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