Neural maskinöversättning
Ett genombrott med neurala nätverk
Utvecklingen av neural maskinöversättning (NMT) under årtiondena efter millennieskiftet har utan tvekan varit revolutionerande för området. NMT använder artificiella neurala nätverk, en typ av maskininlärningsmodell som inspirerats av den mänskliga hjärnan, för att analysera och förstå innebörden av meningar. Genom att fånga upp kontextuella relationer och långdistansberoenden genererar NMT översättningar som är betydligt mer exakta än tidigare statistiska metoder. De flesta känner till Google Translate eller Acolad Partner DeepL - och det är den typen av verktyg som använder NMT.
Acolads roll i NMT-innovation
Acolad är stolta över att ha varit med och drivit utvecklingen av NMT-tekniken framåt. Vi har utvecklat och underhållit våra specialiserade MT-motorer ända sedan tekniken började användas för mer än tio år sedan, och vi har varit pionjärer inom tekniken genom ett samarbete med det tyska forskningscentret för artificiell intelligens (DFKI). Ramverk med öppen källkod är ett viktigt sätt att möjliggöra samarbete för att utveckla ny teknik, och vi spelade en viktig roll när det gällde att bidra till ett NMT-ramverk med öppen källkod.
AI och MT - framtiden?
Gå in i generativ AI
Med ökningen av generativ AI, som hamnade i allmänhetens rampljus i och med den offentliga lanseringen av ChatGPT i november 2022, går vi in i en ny era av automatiserade översättningar. NMT och Gen AI är visserligen närliggande tekniker - språkmodellering är en viktig aspekt av båda - men det finns några viktiga skillnader. NMT använder neurala nätverk för att lära sig mönster i språkdata och översätter texten baserat på statistisk sannolikhet. Generativ AI använder däremot stora språkmodeller för att generera översättningar baserat på inlärda mönster och kontextuell förståelse.
Även om MT fortfarande har sina fördelar för många översättningsuppgifter, särskilt när det gäller att bearbeta innehåll i stor skala med mogna motorer, verkar det som om allt fler företag försöker utnyttja AI i något skede av sin pipeline för innehållsskapande och lokalisering, oavsett om det gäller översättning, kvalitetsutvärdering, automatiserad efterredigering eller annat.
Slators marknadsrapport för språkbranschen 2025 visar att 54% av Language Service Integrators redan har implementerat AI eller LLM i sina arbetsflöden, jämfört med bara en tredjedel 2024 - användningen ökar snabbt.
Människa + AI Vägen till skalbar kvalitet
Att använda AI för att optimera översättningar har redan visat sig vara effektivt och kostnadseffektivt, och i kombination med en människa i loopen som kan agera som expert, prompt engineer eller post editor kan man leverera kvalitetsinnehåll. Många leverantörer av språktjänster har därför utvecklat AI-plattformar eller AI-sviter i ett försök att kombinera fördelarna med AI-produktivitet med mänsklig expertis. Vår egen Lia-plattform ligger i framkant när det gäller att utveckla dessa funktioner för att öka kompetensen och effektiviteten för flerspråkigt innehåll.
Med detta sagt är all denna tekniska utveckling omöjlig utan den mänskliga expertis som krävs för att tillhandahålla kvalitetsuppmaningar, språklig expertis för efterredigering och kunskap för att sömlöst integrera tekniken med företagens befintliga arbetsflöden för innehåll.
Skalning av innovation genom samarbete mellan människor och teknik
Våra dedikerade Acolad-team fortsätter att driva på våra ansträngningar inom detta område, och deras banbrytande arbete gör det möjligt för oss att utveckla innovativa sätt att effektivt blanda mänskliga, MT- och AI-kapaciteter, för att säkerställa att den banbrytande nya AI-tekniken effektivt kan implementeras i stor skala för stora företag över hela världen.
Så när vi nu firar 30 år i framkanten av språkteknologin, skålar vi för de kommande 30!
