Neurale machinevertaling
Een doorbraak met neurale netwerken
De ontwikkeling van neurale automatische vertaling (NMT) in de decennia na het millennium is aantoonbaar revolutionair geweest voor het vakgebied. NMT maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken, een soort machine-learning model geïnspireerd door het menselijk brein, om de betekenis van zinnen te analyseren en te begrijpen. Door contextuele relaties en lange-afstandsafhankelijkheden vast te leggen, genereert NMT vertalingen die aanzienlijk nauwkeuriger zijn dan eerdere statistische benaderingen. De meeste mensen zijn bekend met Google Translate of Acolad Partner DeepL - en dit zijn de soorten tools die NMT gebruiken.
De rol van Acolad in NMT-innovatie
Acolad is er trots op dat het een rol heeft gespeeld in het bevorderen van de ontwikkeling van NMT-technologie. We hebben onze gespecialiseerde MT-engines ontwikkeld en onderhouden sinds de technologie ruim tien jaar geleden opzien baarde, en zijn pioniers op het gebied van deze technologie dankzij een samenwerking met het Duitse onderzoekscentrum voor kunstmatige intelligentie (DFKI). Open-source raamwerken zijn een belangrijke manier om een gezamenlijke aanpak van de ontwikkeling van nieuwe technologieën mogelijk te maken, en wij hebben een grote rol gespeeld bij het bijdragen aan een open-source NMT raamwerk.
AI en MT - de toekomst?
Enter Generatieve AI
Met de opkomst van generatieve AI, in de schijnwerpers gekomen met de publieke lancering van ChatGPT in november 2022, gaan we een nieuw tijdperk van geautomatiseerde vertalingen in. Hoewel NMT en Gen AI zeker aangrenzende technologieën zijn - taalmodellering is een cruciaal aspect van beide - zijn er enkele belangrijke verschillen. NMT gebruikt neurale netwerken om patronen te leren in taalgegevens en vertaalt de tekst op basis van statistische waarschijnlijkheid. Generatieve AI maakt echter gebruik van grote taalmodellen om vertalingen te genereren op basis van aangeleerde patronen en contextueel begrip.
Hoewel MT nog steeds zijn voordelen heeft voor veel vertaaltaken, vooral als het gaat om het verwerken van content op schaal met volwassen engines - lijkt het erop dat steeds meer bedrijven AI willen inzetten in een bepaald stadium van hun contentcreatie en lokalisatiepijplijn, of dat nu is voor vertaling, kwaliteitsbeoordeling, geautomatiseerde nabewerking of meer.
Het 2025 Language Industry Market Report van Slator laat zien dat 54% van de Language Service Integrators al AI of LLM's heeft geïmplementeerd in hun zakelijke workflows, vergeleken met slechts een derde in 2024 - de adoptie groeit snel.
Mens + AI De weg naar schaalbare kwaliteit
Op dit moment is het gebruik van AI om vertalingen te optimaliseren al effectief en kostenefficiënt gebleken, en in combinatie met een mens in de lus die optreedt als een deskundige prompt engineer of post-editor kan dit inhoud van hoge kwaliteit opleveren. Daarom hebben veel leveranciers van taaldiensten AI-platforms of -suites ontwikkeld in een poging om de voordelen van AI-productiviteit te combineren met menselijke expertise. Ons eigen Lia-platform loopt voorop bij de ontwikkeling van deze mogelijkheden om uitmuntendheid en efficiëntie voor meertalige content te stimuleren.
Dat gezegd hebbende, al deze technologische ontwikkeling is onmogelijk zonder de menselijke expertise om kwaliteitspromotie te leveren, taalkundige expertise voor nabewerking en de knowhow om technologie naadloos te integreren met de bestaande contentworkflows van bedrijven.
Innovatie opschalen door samenwerking tussen mens en technologie
Onze toegewijde Acolad-teams blijven onze inspanningen op dit gebied voortzetten, hun baanbrekende werk stelt ons in staat om innovatieve manieren te ontwikkelen om menselijke, MT- en AI-capaciteiten effectief te combineren, om ervoor te zorgen dat de baanbrekende nieuwe AI-technologie effectief op schaal kan worden geïmplementeerd voor grote bedrijven wereldwijd.
Dus nu we vieren dat we 30 jaar toonaangevend zijn op het gebied van taaltechnologie, proosten we op de volgende 30 jaar!
