.svg){kind=logo}
AI-lösningar
Ytterligare tjänster
Fallstudie: Flerspråkiga kampanjer i detaljhandeln
Nya AI-baserade lösningar för skapande av innehåll hos stort sport- och klädföretag
- RESURSER
”Om ditt företag håller på att utveckla egna stora språkmodeller eller AI-lösningar uppmuntrar vi er att använda dem och ta reda på vilken typ av innehåll de lämpar sig bäst för. Vi hjälper dig gärna på den resan genom att ge en bild av de resultat du kan förvänta dig av din egen lösning.”
– Simone Lamont, VP Global Solutions
Känner du dig förlorad i översättningen? I takt med att stora språkmodeller (LLM) utvecklas snabbt utforskar företag nya sätt att använda dem för att automatisera och skala upp översättning. Ändå snubblar många när det gäller faktiska LLM-resultat – vilket kan vara skillnaden mellan ett framgångsrikt generativ AI-projekt och ett dyrt, övergivet experiment.
Under vårt webbinarium ”Förlorad i översättningen?” undersökte Simone Lamont, VP of Global Solutions på Lionbridge, vilka utmaningar företag ofta ställs inför när de använder stora språkmodeller i översättningsprojekt och hur de kan lösa dem och producera flerspråkigt innehåll av hög kvalitet.
Vill du se hela webbinariet? Tryck på knappen nedan för att öppna en inspelad version.
Företag över hela världen startar egna AI-projekt och integrerar stora språkmodeller i sina arbetsflöden. Spänningen är påtaglig, men det är besvikelsen också.
Faktum är att 72 % av alla AI-projekt överges innan de levererar värde. Varför det? Kvaliteten på översättningen blir undermålig, hallucinationer och feltolkningar är vanliga och företagets eget team har inte den kompetens som krävs för att anpassa stora språkmodeller till alla målspråk.
Vilka är kvalitetsproblemen och verkligheten med AI-lösningar?
Stora språkmodeller utlovar både snabbhet och skalbarhet, men om de inte konfigureras noggrant kan de producera fel som riskerar att skada både intressenter och företagets trovärdighet.
Företag rapporterar om problem som att varumärkesnamn felöversätts, siffror och mått omvandlas felaktigt och terminologi används inkonsekvent – i synnerhet om stora språkmodeller tränas internt utan nödvändiga lingvistiska tillgångar.
En annan svårighet är att det krävs både tid och skicklighet för att utforma effektiva promptar. Det krävs både teknisk och språklig expertis för att anpassa lösningar för språk som kinesiska, tyska och franska, vilket många team saknar. Även om AI-driven översättning fungerar för småskaliga projekt är det inte lätt att skala upp företagsarbetsflöden.
Hur bra är redan tränade stora språkmodeller jämfört med maskinöversättningslösningar?
Är vanlig ChatGPT – eller någon annan LLM – tillräckligt bra för företagsöversättning? Jämförelser utförda med hjälp av Lionbridges bedömningsverktyg för maskinöversättning visar att vanliga, tränade stora språkmodeller vanligtvis producerar sämre översättningar än traditionella maskinöversättningsmotorer och hybridlösningar. Finjustering och RAG (Retrieval-Augmented Generation) förbättrar kvaliteten. Det är dock viktigt att veta när och hur man använder dessa tekniker och hur man testar resultaten innan man gör AI-baserade lösningar tillgängliga för sin organisation.
Hur ska kvalitetsnivån anpassas efter typen av innehåll?
Allt innehåll behöver inte hålla samma nivå av översättningskvalitet. Webbinariet belyste vikten av att kartlägga arbetsflöden mot innehållsrisker och affärsbehov. För ett marknadsföringsinriktat pressmeddelande krävs det till exempel hög riktighet och varumärkeskonsekvens, medan det för en snabb webbplatsuppdatering kan vara acceptabelt med smärre fel.
Kraven på riktighet för en manual för en sjukhussäng och en manual för en pacemaker skiljer sig drastiskt.
Det finns ingen felmarginal för medicinska och juridiska dokument.
Hastighet och kostnad kan vara viktigare än behovet av perfektion för andra typer av innehåll.
Det är avgörande att du förstår ditt innehåll. Med Lionbridges REACH-ramverk kan du ta hänsyn till ROI (avkastning), Engagement (engagemang), Audience (målgrupp) och Control (kontroll) för att välja rätt metod och i vilken utsträckning det behövs en Human in the loop (människa i processen) för varje enskilt användningsfall. Är innehållet endast i informationssyfte? Är det specialiserat eller reglerat eller är det innehåll med stor genomslagskraft? De här frågorna formar dina arbetsflödesbeslut – från LLM-baserad översättning utan mänsklig granskning till fullständig expertvalidering.
Hur kan anpassning och mänsklig granskning förbättra översättningsarbetsflöden?
Anpassning är viktigt. Vår AI-baserade plattform Lionbridge Aurora AI™ använder översättningsminnen (TM), ordlistor, dynamiska promptar och stora språkmodeller för att utföra efterredigering. Den här metoden minskar mängden mänsklig arbete samtidigt som den förbättrar översättningskvaliteten. Du kan anpassa ton, stil och terminologi för varje användningsfall – även för mindre vanliga språk.
Simone betonade vikten av kontinuerlig utvärdering. Lionbridge tillhandahåller automatiserade bedömningar som analyserar översättningskvalitet baserat på terminologi, noggrannhet, stil, lokala konventioner och målgruppsrelevans. Dessa styrkort hjälper organisationer att identifiera styrkorna och svagheterna hos sina AI-lösningar, vilket möjliggör riktade förbättringar.
Hur kan du utvärdera och förbättra LLM-prestanda?
Hur vet du om din AI-lösning har vad som krävs? Webbinariet erbjöd praktiska steg för att utvärdera LLM-prestanda och översättningskvalitet:
Börja med att utvärdera dina nuvarande arbetsflöden. Jämför resultat från stora språkmodeller eller maskinöversättning med manuell översättning.
Använd Lionbridges automatiserade kvalitetsbedömningar för att identifiera områden för förbättring – terminologi, stil, noggrannhet med mera.
Kartlägg olika innehållstyper till lämpliga AI-arbetsflöden, balanskostnad, handläggningstid och acceptabla felfrekvenser.
Lionbridges utvärderingstjänst hjälper organisationer att eliminera gissningsleken kring LLM-resultat. Genom att skicka in exempel på översatt innehåll får teamen ett omfattande protokoll och användbara insikter. Genom att använda den här informationen som utgångspunkt kan företag tryggt använda sina egna stora språkmodeller till specifikt lågriskinnehåll och välja professionella tjänster i viktiga projekt.
Vilka är de viktigaste lärdomarna från webbinariet?
Detta webbinarium gav insikter i hur du maximerar prestandan när din LLM inte riktigt lyckas. Här är huvudpunkterna.
Resultaten från stora språkmodeller varierar kraftigt beroende på vilken LLM-översättningslösning som används, kvaliteten på språktillgångar och nivån av anpassning.
Allt innehåll kräver inte samma översättningskvalitet – anpassa ditt arbetsflöde till innehållets önskade resultat, samtidigt som du balanserar kostnad, handläggningstid och risk.
Färdiga LLM-lösningar tenderar att prestera sämre än finjusterade eller hybridlösningar.
Anpassade uppmaningar, ordlistor och översättningsminnen (TM) förbättrar översättningskvaliteten.
Innehåll som medför stora risker och reglerat innehåll behöver fortfarande granskas manuellt.
Bedöm din AI-lösnings styrkor och svagheter med objektiva data så att du kan fatta välgrundade beslut.
Lionbridge erbjuder automatiserade bedömningar för att hjälpa företag att utvärdera översättningsresultat från sina stora språkmodeller
Är du intresserad av att utforska andra AI-relaterade webbinarieämnen som Lionbridge har fördjupat sig i? Besök sidan med Lionbridge-webbinarier för ett bibliotek med inspelningar av webbseminarier.
Kontakta oss
Är du redo att uppnå pålitlig LLM-prestanda med den översättningskvalitet som din organisation söker? Lionbridge kan hjälpa dig att utvärdera, optimera och anpassa projekt för att lyckas med AI. Hör av dig i dag för att komma igång.
Obs! Det sammanfattande blogginlägget skapades ursprungligen av Lionbridge Content Remix-appen och därefter finputsades det av en människa.
