Directiekamers, LinkedIn-commentaren en webinars gonzen nog steeds van de discussies over de AI-revolutie en de invloed ervan op vertalingen en lokalisatie. Hoewel LLM's niet expliciet zijn ontworpen voor vertalingen, worden ze steeds vaker gebruikt voor het creëren van meertalige inhoud - het debat over hun effectiviteit voor deze taken blijft echter bestaan.
Maar wat zeggen de experts?
- Hoe verhouden AI-modellen zich tot de gespecialiseerde NMT-engines (Neural Machine Translation)?
- Zijn ze geschikt voor grootschalige lokalisatie of beter voor creatieve en niche-taken?
- Wat zijn de uitdagingen op het gebied van ethiek, regelgeving en gegevensbeveiliging?
- Bieden open AI-modellen zoals DeepSeek een echt alternatief voor propriëtaire oplossingen?
- Laten we eens kijken, met behulp van een aantal meningen van experts, naar het zich ontwikkelende landschap van AI-vertalingen en wat dit betekent voor de toekomst van meertalige content.
AI Vertaling: Hoe zijn LLM's te vergelijken?
Hoewel LLM's niet per se bedoeld zijn voor vertalingen, hebben veel professionals uit de industrie en organisaties getest hoe ze presteren ten opzichte van gevestigde neurale machinevertaalsystemen (NMT).
Sommige modellen, zoals Deepseeks nieuwste V3- en R1-modellen, zijn geprezen om hun redeneervermogen, terwijl gebruikers geweldige resultaten melden voor vloeiendheid en creativiteit met modellen als GPT4 en Claude.
- DeepSeek: Volgens sommige experts overtreft de Chinees-Engelse vertaalkwaliteit die van andere modellen. Het is ook bijzonder sterk als wiskundige redeneertaken. Uit enkele vroege tests blijkt echter dat het in vergelijking met sommige andere modellen moeite heeft met contextuele nuance.
- ChatGPT & Claude: Deze modellen genieten bij velen de voorkeur voor hoogwaardige, genuanceerde en creatieve vertalingen, vaak voor marketing of creatieve content. Ze kunnen ook nuttig zijn voor stadia binnen lokalisatieworkflows. In een recent onderzoek werd Claude Sonnet door experts beoordeeld als het beste vertaalmodel in verschillende taalparen voor algemene vertaaltaken.
- Tweelingen & LLaMa: De Gemini-modellen van Google integreren multimodale mogelijkheden en verbeteren het contextuele begrip van verschillende soorten inhoud, terwijl LLaMa van Meta zich richt op efficiëntie en aanpasbaarheid voor verschillende AI-taken.
Inzicht in de industrie
Nimdzi-industrie-expert Renato Beninatto, die in ons exclusieve ebook zijn gedachten schetste over de belangrijkste trends die de Language and Content Industry in 2025 zullen vormgeven, voerde een experiment uit om een vertaalfout te testen en ontdekte een interessant verschil tussen GPT-4o en DeepSeek V3 bij het vertalen van een bijzonder lastige Spaanse zin.
Hij postte op LinkedIn: "Dit experiment onthult een significante kloof in redeneervermogen tussen deze AI-modellen. Terwijl DeepSeek een sterke grammaticale analyse liet zien, had het moeite met de bredere context. ChatGPT toonde een superieure redenering door de relatie te begrijpen tussen de premisse van de inhoud (vier woorden) en de vertaling."
Kosteneffectieve AI vertaling? Een nieuw tijdperk
Kosten zijn een belangrijke overweging voor veel leiders die AI-modellen willen toepassen bij het maken van content en lokalisatie. Hoewel veel van de grote AI-spelers vergelijkbare tokenprijzen hebben, is de komst van DeepSeek een van de grootste verstoorders op het gebied van LLM-kosten.
Er wordt gezegd dat DeepSeek is opgeleid voor een fractie van de kosten van zijn rivalen en dat de kosten per token over het algemeen veel lager zijn dan die van zijn rivalen. Deze lagere kosten betekenen waarschijnlijk dat het benutten van de kracht van een LLM veel financieel haalbaarder wordt voor kleinere bedrijven en andere organisaties.
De kosten voor LLM's zullen waarschijnlijk dalen. Maar voor veel bedrijven die al hebben geïnvesteerd in het opbouwen van een terminologiebasis of vertaalgeheugen met neurale automatische vertaling, of voor hoog-volume gebruikscases, blijft het voor nu misschien kosteneffectiever om NMT te blijven gebruiken - vooral omdat NMT grote volumes content sneller kan verwerken.
Inzicht in de industrie
"Er is geen standaardaanpak als het gaat om de keuze voor een LLM of NMT voor vertalingen. De meest kosteneffectieve oplossing hangt af van het type inhoud, de doelgroep, het volume van de inhoud en nog veel meer factoren. Daarom bevinden Language Service Providers - met hun expertise in het implementeren van zowel NMT- als AI-oplossingen - zich in een unieke positie om te helpen de juiste balans te vinden."
- Pavel Soukenik, hoofd wereldwijde oplossingen, Acolad