Neuronale maschinelle Übersetzung
Ein Durchbruch mit neuronalen Netzen
Die Entwicklung der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) in den Jahrzehnten nach der Jahrtausendwende war für das Fachgebiet zweifellos revolutionär. NMT verwendet künstliche neuronale Netze, eine Art maschinelles Lernmodell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist, um die Bedeutung von Sätzen zu analysieren und zu verstehen. Durch die Erfassung von kontextuellen Beziehungen und weitreichenden Abhängigkeiten erzeugt NMT Übersetzungen, die wesentlich genauer sind als bisherige statistische Ansätze. Die meisten Menschen sind mit Google Translate oder Acolad Partner DeepL vertraut - und das sind die Arten von Tools, die NMT verwenden.
Die Rolle von Acolad bei der NMT-Innovation
Acolad ist stolz darauf, dass es die Entwicklung der NMT-Technologie mit vorangetrieben hat. Wir haben unsere spezialisierten MT-Engines entwickelt und gewartet, seit diese Technologie vor über einem Jahrzehnt aufkam, und haben in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Pionierarbeit geleistet. Open-Source-Frameworks sind ein wichtiger Weg, um einen gemeinschaftlichen Ansatz für die Entwicklung neuer Technologien zu ermöglichen, und wir haben einen wichtigen Beitrag zu einem Open-Source-NMT-Framework geleistet.
KI und MT - die Zukunft?
Einstieg in die generative KI
Mit dem Aufkommen der generativen KI, die mit dem öffentlichen Start von ChatGPT im November 2022 ins Rampenlicht der Öffentlichkeit gerückt ist, beginnt eine neue Ära der automatischen Übersetzungen. Obwohl NMT und Gen AI sicherlich benachbarte Technologien sind - Sprachmodellierung ist ein entscheidender Aspekt von beiden - gibt es einige wichtige Unterschiede. NMT verwendet neuronale Netze, um Muster in Sprachdaten zu lernen und den Text auf der Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten zu übersetzen. Bei der generativen KI hingegen werden große Sprachmodelle verwendet, um Übersetzungen auf der Grundlage gelernter Muster und des Kontextverständnisses zu erstellen.
Auch wenn die maschinelle Übersetzung für viele Übersetzungsaufgaben nach wie vor ihre Vorteile hat - vor allem, wenn es um die Verarbeitung von Inhalten in großem Umfang mit ausgereiften Engines geht -, so scheinen doch immer mehr Unternehmen danach zu streben, KI in irgendeiner Phase ihrer Inhaltserstellungs- und Lokalisierungspipeline zu nutzen, sei es für die Übersetzung, die Qualitätsbewertung, die automatische Nachbearbeitung oder anderes.
Der Slator-Marktbericht 2025 für die Sprachindustrie zeigt, dass 54 % der Sprachdienstleister bereits KI oder LLM in ihre Geschäftsabläufe implementiert haben, im Vergleich zu nur einem Drittel im Jahr 2024 - die Akzeptanz wächst schnell.
Mensch + KI Der Weg zu skalierbarer Qualität
Derzeit erweist sich der Einsatz von KI zur Optimierung von Übersetzungen bereits als effektiv und kosteneffizient, und in Kombination mit einem Menschen, der als fachkundiger Souffleur oder Post-Editor fungiert, können qualitativ hochwertige Inhalte geliefert werden. Zu diesem Zweck haben viele Sprachdienstleister KI-Plattformen oder -Suiten entwickelt, um die Vorteile der KI-Produktivität mit menschlichem Fachwissen zu kombinieren. Unsere eigene Lia-Plattform steht an der Spitze der Entwicklung dieser Fähigkeiten, um die Qualität und Effizienz mehrsprachiger Inhalte zu steigern.
All diese technischen Entwicklungen sind jedoch nicht möglich ohne das menschliche Fachwissen, das für eine qualitativ hochwertige Eingabeaufforderung, die sprachliche Kompetenz für die Nachbearbeitung und das Know-how für die nahtlose Integration der Technologie in die bestehenden Content-Workflows der Unternehmen erforderlich ist.
Skalierung der Innovation durch Zusammenarbeit von Mensch und Technik
Unsere engagierten Acolad-Teams treiben unsere Bemühungen in diesem Bereich weiter voran. Ihre bahnbrechende Arbeit ermöglicht es uns, innovative Wege zu entwickeln, um menschliche, maschinelle und KI-Fähigkeiten effektiv zu kombinieren und sicherzustellen, dass die bahnbrechende neue KI-Technologie in großem Umfang für große Unternehmen weltweit effektiv implementiert werden kann.
Wir feiern also 30 Jahre an der Spitze der Sprachtechnologie und hoffen auf die nächsten 30 Jahre!
