Home / Tjänster / Översättning / AI för översättning: Är LLM-utbildningen en förändring?

Publicerad 19 mars 2025

AI för översättning: Är modeller som DeepSeek, ChatGPT och Gemini de bästa för lokalisering?

Det är mycket hype kring stora AI-språkmodeller för översättning - men kan de verkligen ersätta professionell lokalisering?

Översättning

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

Styrelserum, LinkedIn-kommentarer och webbseminarier är fortfarande fulla av diskussioner om AI-revolutionen och hur den påverkar översättning och lokalisering. Även om LLM inte uttryckligen är utformade för översättning används de allt oftare för att skapa flerspråkigt innehåll - men debatten fortsätter om hur effektiva de är för dessa uppgifter.

Men vad säger experterna?

Hur står sig AI-modellerna i jämförelse med de specialiserade NMT-motorerna (Neural Machine Translation)?
Är de användbara för storskalig lokalisering eller bättre lämpade för kreativa och nischade uppgifter?
Vilka etiska, regulatoriska och datasäkerhetsmässiga utmaningar innebär de?
Erbjuder öppna AI-modeller som DeepSeek ett verkligt alternativ till proprietära lösningar?
Låt oss ta en titt, med hjälp av några expertutlåtanden, på det föränderliga AI-översättningslandskapet och vad det innebär för framtiden för flerspråkigt innehåll.

AI-översättning: Hur jämförs LLM-utbildningar?

LLM:er är inte nödvändigtvis byggda för översättning, men många branschfolk och organisationer har testat hur de presterar jämfört med etablerade system för neural maskinöversättning (NMT).

Vissa modeller, t.ex. Deepseeks senaste V3- och R1-modeller, har fått beröm för sin förmåga att resonera, medan användare rapporterar fantastiska resultat för flyt och kreativitet med modeller som GPT4 och Claude.

DeepSeek: Vissa experter menar att kvaliteten på översättningar mellan kinesiska och engelska överträffar andra modeller. Den är också särskilt stark när det gäller matematiska resonemangsuppgifter. Några tidiga tester visar dock att den kan ha svårt att hantera kontextuella nyanser jämfört med vissa andra modeller.
ChatGPT & Claude: Dessa modeller föredras av många för högkvalitativa, nyanserade och kreativa översättningar, ofta för marknadsföring eller kreativt innehåll. De kan också vara användbara för olika steg i arbetsflöden för lokalisering. I en nyligen genomförd studie utvärderades Claude Sonnet av experter som den bästa översättningsmodellen i flera språkpar för allmänna översättningsuppgifter.
Gemini & LLaMa: Googles Gemini-modeller integrerar multimodala funktioner och förbättrar den kontextuella förståelsen för olika typer av innehåll, medan Metas LLaMa fokuserar på effektivitet och anpassningsförmåga för olika AI-uppgifter.

Inblick i branschen

Nimdezis branschexpert Renato Beninatto, som i vår exklusiva e-bok redogjorde för sina tankar om de viktigaste trenderna som kommer att forma språk- och innehållsbranschen 2025, genomförde ett experiment för att testa ett översättningsfel och upptäckte en intressant skillnad mellan GPT-4o och DeepSeek V3 när han översatte en särskilt knepig spansk fras.

Han skrev ett inlägg på LinkedIn: "Detta experiment visar att det finns en betydande skillnad i resonemangsförmåga mellan dessa AI-modeller. DeepSeek visade en stark grammatisk analys, men hade svårt att hantera det bredare sammanhanget. ChatGPT visade prov på överlägset resonemang genom att förstå sambandet mellan innehållets premiss (fyra ord) och översättningen."

Kostnadseffektiv AI-översättning? En ny era

Kostnaden är en viktig faktor för många ledare som vill driva på införandet av AI-modeller för innehållsskapande och lokalisering. Även om många av de stora AI-aktörerna har liknande tokenpriser, har en av de största störningarna när det gäller LLM-kostnaden varit DeepSeeks ankomst.

DeepSeek sägs ha utbildats till en bråkdel av konkurrenternas kostnad och kostnaden per token är generellt sett mycket lägre än konkurrenternas. Denna lägre kostnad kommer sannolikt att innebära att det blir mycket mer ekonomiskt lönsamt för mindre företag och andra organisationer att utnyttja kraften i en LLM.

LLM-kostnaderna kommer sannolikt att utvecklas nedåt. Men för många företag som redan har investerat i att bygga upp en termbas eller ett översättningsminne med neural maskinöversättning, eller för användningsfall med stora volymer, kan det vara mer kostnadseffektivt att fortsätta använda NMT - särskilt eftersom NMT kan bearbeta stora volymer innehåll snabbare.

Inblick i branschen

"Det finns ingen universallösning när det gäller att välja att använda en LLM- eller NMT-utbildning för översättning. Den mest kostnadseffektiva lösningen beror på typen av innehåll, målgrupp, innehållsvolym och många andra faktorer. Det är därför som Language Service Providers - med sin expertis inom implementering av både NMT- och AI-lösningar - är unikt positionerade för att hjälpa till att hitta rätt balans."

- Pavel Soukenik, chef för Global Solutions, Acolad

Anpassning och modeller med öppna vikter: En revolution inom lokalisering?

Den kanske viktigaste skillnaden mellan DeepSeek och dess stora LLM-konkurrenter är att modellen är tillgänglig genom en öppen viktmodell. Även om vissa kanske skulle beskriva det som öppen källkod, insisterar många experter på att en AI-modell som gör sina tränade parametrar allmänt tillgängliga samtidigt som andra aspekter av modellen hålls privata bör kallas Open Weight.

Hur som helst, till skillnad från de flesta andra LLM-konkurrenter är DeepSeek tillgängligt för anpassning, med möjlighet att ladda ner, modifiera och distribuera modeller lokalt, vilket gör det möjligt för företag att finjustera AI specifikt - till exempel för att passa språkpar och branschspecifik terminologi.

Detta kan vara särskilt banbrytande för utvecklingen av nya modeller som är särskilt utformade för att hantera arbete på språk med låga resurser som kan vara underbetjänade av proprietära modeller. Utöver detta kan organisationer på ett säkert sätt träna modellen på sina egna översättningsminnen, terminologidatabaser och varumärkesriktlinjer - allt utan att exponera känsliga uppgifter för tredje part.

Öppna viktmodeller har potential att verkligen demokratisera avancerad språkteknologi, samtidigt som de gör det möjligt för organisationer att behålla sina språkliga konkurrensfördelar. Många fler företag skulle kunna köra skräddarsydda tillämpningar av modellerna, utan de enorma initiala kostnaderna för att lära upp modellen.

AI-översättning och efterlevnad: Dilemmat med datasäkerhet

I takt med att AI blir allt vanligare ökar också oron för datasäkerhet, efterlevnad och etik.

Exempelvis har myndigheter i Australien, USA, Italien, Taiwan och Sydkorea redan vidtagit åtgärder för att begränsa användningen av DeepSeek med hänvisning till integritets- och dataproblem. Italien gick ursprungligen en liknande väg när ChatGPT lanserades.

Dataskydd, regelverk och andra frågor som rör efterlevnad är fortfarande ett stort hinder för företag att införa AI på många områden, särskilt inom reglerade branscher.

Viktiga frågor för företagsledare att ta ställning till är bland annat:

Kan AI-modeller säkerställa dataskydd och efterlevnad av lokala bestämmelser när de används för översättning?
Är det möjligt för företag att välja lokalt placerade AI-modeller för att skydda datasäkerheten?
Vilka blir effekterna av att Europa, USA och Asien har olika synsätt på reglering av AI?

Även om dessa frågor inte har några enkla svar måste organisationerna noggrant utvärdera om AI-översättningsverktyg kan uppfylla deras efterlevnadskrav, överväga lönsamheten i lokalt hostade modeller och förbereda sig för konsekvenserna av olika regleringsstrategier mellan stora globala regioner.

Två kollegor granskar och arbetar med ett dokument tillsammans vid ett skrivbord på ett kontor, kanske under kvällstid.

Vad händer härnäst med AI-driven översättning?

Som vi har sett fortsätter landskapet att förändras med öppna modeller som utmanar traditionella proprietära system, samtidigt som kostnadseffektivitet och anpassningsmöjligheter blir allt viktigare faktorer på marknaden.

Framtiden pekar kanske mot en mer demokratiserad tillgång till AI-teknik, där mindre LSP:er och företag får möjlighet att distribuera och anpassa sina egna AI-lösningar. Trenden med lokal driftsättning och anpassning av modeller kommer sannolikt att accelerera, särskilt för organisationer som arbetar med språk med låg resurskapacitet och specialiserad branschterminologi.

Denna utveckling måste dock navigera genom komplexa regelverk, eftersom olika länder tillämpar olika strategier för styrning av AI. Branschen kommer att behöva balansera innovation med efterlevnad, särskilt som regionala skillnader i AI-reglering fortsätter att växa fram.

Viktiga lärdomar för företag och lokaliseringsproffs:

✔ AI-modellerna blir allt bättre, men i vissa fall, till exempel vid stora innehållsvolymer, kan traditionella NMT-motorer fortfarande vara det bästa valet.
✔ Öppna AI-modeller kan driva på branschinnovation, men antagandet beror på tydlighet i lagstiftningen.
✔ AI-översättning bör användas strategiskt, till exempel för kreativt innehåll och automatiserad efterredigering.
✔ Säkerhet och efterlevnad av dataskydd är fortfarande kritiska faktorer vid val av AI-verktyg.

Inblick i branschen

"Framtiden för AI inom översättning och lokalisering handlar inte bara om teknik - det handlar om hur vi balanserar säkerhet, efterlevnad och innovation. AI håller på att omforma språkindustrin, men den verkliga kraften kommer från att anpassa dessa tekniker till specifika sammanhang."

- Pavel Soukenik, chef för Global Solutions, Acolad