Brugsscenarier for LLM-oversættelse på en virksomhedsoversættelsesplatform

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes. 
Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.
Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.
Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til oversættelse af juridiske dokumenter i virksomheder med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle belastning af ad hoc-oversættelse til punktløsninger.
Hvad er LLM-oversættelse?
LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende. 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. 
I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.
LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst
LLM'er kan generere oversættelser. Men de kører ikke dit lokaliseringsprogram.
I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og
tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i
sammenhænge.Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.
Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI
oversættelse på tværs
hele deres lokaliseringsprogram.LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer
Et oversættelsesstyringssystem findes til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologistak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.
De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:
Funktionalitet
Oversættelseshukommelse

af godkendt sprog og reducerer afvigelse
Terminologistyring
Beskytter produkttermer og brandstemme
QA-procedurer
Opfanger problemer, før indhold sendes
Automatisering og styring
Sikrer, at forskellige indholdstyper følger den rigtige vej

Smartlings AI-oversættelsestilgang er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlistetermer til at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelse over tid. 
Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.
Hvad Smartling tilbyder
Smartlings AI Hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted.  AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur.  Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion. 
AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelseskontekst under oversættelsen for at holde outputtet brand-on-brand i skala.
Smartlings TMS er fokuseret på at skalere flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som LQA Suite og kvalitetsdashboards.
Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?
Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad du skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, du har brug for for at håndtere risiko.
Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst
LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.
Styrker
Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivninger
Typiske risici
Sikre fejl
Inkonsekvens eller afvigelse i oversættelsen uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger
Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst
Maskinoversættelse (MT) er et stærkt valg, når du har en stor mængde input, og du har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.
Styrker
Forudsigeligt output og stærk nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig
[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →
Skabelon til use case
LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.
Kundesupportindhold og hjælpecentre
1. Sådan hjælper LLM'er
LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.
2. Sådan muliggør Smartling kundesupport
Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.
For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.
Marketingkampagner og lanceringsbudskaber
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan hjælpe med tonetilpasning til kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.
2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner
Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som marketingindhold.
Intern træning og oplæring
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.
2. Hvordan Smartling muliggør intern træning
Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig for denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40%.
Som en leder hos Marriott for lokalisering udtrykte det:


“Vi kendte kun til menneskelig oversættelse. Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både over for os selv og vores interessenter.”
Lynnette Glaze, direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan accelerere oversættelse af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.
2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af websteder og indhold
IHG beskriver skalering af webstedsoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.
I casestudiet bemærker IHG:
"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"
Jake Isaac, Vice President, Guest Product, Digital & Direct Channels, IHG Hotels & Resorts
Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.
2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring
Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring LQA-værktøjer på platformen og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.
Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)
LLM'er fungerer godt til:
Kunderettet indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
Som et trin i en bredere oversættelsesarbejdsgang, der kan gennemgås og kvalitetssikres
LLM'er har brug for beskyttelsesforanstaltninger til:
Juridisk indhold
Regulerede brancher
Brandkritisk beskedudveksling
Smartlings AI Hub giver brugerne mulighed for at opsætte beskyttelsesforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på brandet i skala.
Smartling gør LLM-oversættelse brugbar på virksomhedsniveau
Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.
Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.
Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?
Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

 

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes. 
Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.
Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.
Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til oversættelse af juridiske dokumenter i virksomheder med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle belastning af ad hoc-oversættelse til punktløsninger.
Hvad er LLM-oversættelse?
LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende. 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. 
I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.
LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst
LLM'er kan generere oversættelser. Men de kører ikke dit lokaliseringsprogram.
I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og
tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i
sammenhænge.Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.
Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI
oversættelse på tværs
hele deres lokaliseringsprogram.LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer
Et oversættelsesstyringssystem findes til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologistak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.
De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:
Funktionalitet
Oversættelseshukommelse

af godkendt sprog og reducerer afvigelse
Terminologistyring
Beskytter produkttermer og brandstemme
QA-procedurer
Opfanger problemer, før indhold sendes
Automatisering og styring
Sikrer, at forskellige indholdstyper følger den rigtige vej

Smartlings AI-oversættelsestilgang er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlistetermer til at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelse over tid. 
Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.
Hvad Smartling tilbyder
Smartlings AI Hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted.  AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur.  Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion. 
AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelseskontekst under oversættelsen for at holde outputtet brand-on-brand i skala.
Smartlings TMS er fokuseret på at skalere flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som LQA Suite og kvalitetsdashboards.
Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?
Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad du skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, du har brug for for at håndtere risiko.
Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst
LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.
Styrker
Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivninger
Typiske risici
Sikre fejl
Inkonsekvens eller afvigelse i oversættelsen uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger
Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst
Maskinoversættelse (MT) er et stærkt valg, når du har en stor mængde input, og du har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.
Styrker
Forudsigeligt output og stærk nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig
[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →
Skabelon til use case
LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.
Kundesupportindhold og hjælpecentre
1. Sådan hjælper LLM'er
LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.
2. Sådan muliggør Smartling kundesupport
Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.
For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.
Marketingkampagner og lanceringsbudskaber
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan hjælpe med tonetilpasning til kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.
2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner
Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som marketingindhold.
Intern træning og oplæring
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.
2. Hvordan Smartling muliggør intern træning
Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig for denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40%.
Som en leder hos Marriott for lokalisering udtrykte det:


“Vi kendte kun til menneskelig oversættelse. Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både over for os selv og vores interessenter.”
Lynnette Glaze, direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan accelerere oversættelse af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.
2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af websteder og indhold
IHG beskriver skalering af webstedsoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.
I casestudiet bemærker IHG:
"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"
Jake Isaac, Vice President, Guest Product, Digital & Direct Channels, IHG Hotels & Resorts
Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.
2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring
Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring LQA-værktøjer på platformen og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.
Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)
LLM'er fungerer godt til:
Kunderettet indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
Som et trin i en bredere oversættelsesarbejdsgang, der kan gennemgås og kvalitetssikres
LLM'er har brug for beskyttelsesforanstaltninger til:
Juridisk indhold
Regulerede brancher
Brandkritisk beskedudveksling
Smartlings AI Hub giver brugerne mulighed for at opsætte beskyttelsesforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på brandet i skala.
Smartling gør LLM-oversættelse brugbar på virksomhedsniveau
Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.
Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.
Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?
Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes. 
Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.
Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.
Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til oversættelse af juridiske dokumenter i virksomheder med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle belastning af ad hoc-oversættelse til punktløsninger.
Hvad er LLM-oversættelse?
LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende. 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. 
I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.
LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst
LLM'er kan generere oversættelser. Men de kører ikke dit lokaliseringsprogram.
I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og
tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i
sammenhænge.Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.
Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI
oversættelse på tværs
hele deres lokaliseringsprogram.LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer
Et oversættelsesstyringssystem findes til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologistak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.
De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:
Funktionalitet
Oversættelseshukommelse

af godkendt sprog og reducerer afvigelse
Terminologistyring
Beskytter produkttermer og brandstemme
QA-procedurer
Opfanger problemer, før indhold sendes
Automatisering og styring
Sikrer, at forskellige indholdstyper følger den rigtige vej

Smartlings AI-oversættelsestilgang er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlistetermer til at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelse over tid. 
Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.
Hvad Smartling tilbyder
Smartlings AI Hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted.  AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur.  Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion. 
AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelseskontekst under oversættelsen for at holde outputtet brand-on-brand i skala.
Smartlings TMS er fokuseret på at skalere flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som LQA Suite og kvalitetsdashboards.
Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?
Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad du skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, du har brug for for at håndtere risiko.
Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst
LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.
Styrker
Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivninger
Typiske risici
Sikre fejl
Inkonsekvens eller afvigelse i oversættelsen uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger
Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst
Maskinoversættelse (MT) er et stærkt valg, når du har en stor mængde input, og du har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.
Styrker
Forudsigeligt output og stærk nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig
[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →
Skabelon til use case
LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.
Kundesupportindhold og hjælpecentre
1. Sådan hjælper LLM'er
LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.
2. Sådan muliggør Smartling kundesupport
Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.
For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.
Marketingkampagner og lanceringsbudskaber
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan hjælpe med tonetilpasning til kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.
2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner
Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som marketingindhold.
Intern træning og oplæring
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.
2. Hvordan Smartling muliggør intern træning
Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig for denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40%.
Som en leder hos Marriott for lokalisering udtrykte det:


“Vi kendte kun til menneskelig oversættelse. Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både over for os selv og vores interessenter.”
Lynnette Glaze, direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan accelerere oversættelse af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.
2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af websteder og indhold
IHG beskriver skalering af webstedsoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.
I casestudiet bemærker IHG:
"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"
Jake Isaac, Vice President, Guest Product, Digital & Direct Channels, IHG Hotels & Resorts
Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.
2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring
Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring LQA-værktøjer på platformen og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.
Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)
LLM'er fungerer godt til:
Kunderettet indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
Som et trin i en bredere oversættelsesarbejdsgang, der kan gennemgås og kvalitetssikres
LLM'er har brug for beskyttelsesforanstaltninger til:
Juridisk indhold
Regulerede brancher
Brandkritisk beskedudveksling
Smartlings AI Hub giver brugerne mulighed for at opsætte beskyttelsesforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på brandet i skala.
Smartling gør LLM-oversættelse brugbar på virksomhedsniveau
Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.
Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.
Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?
Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes. 
Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.
Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.
Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til oversættelse af juridiske dokumenter i virksomheder med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle belastning af ad hoc-oversættelse til punktløsninger.
Hvad er LLM-oversættelse?
LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende. 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. 
I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.
LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst
LLM'er kan generere oversættelser. Men de kører ikke dit lokaliseringsprogram.
I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og
tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i
sammenhænge.Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.
Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI
oversættelse på tværs
hele deres lokaliseringsprogram.LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer
Et oversættelsesstyringssystem findes til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologistak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.
De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:
Funktionalitet
Oversættelseshukommelse

af godkendt sprog og reducerer afvigelse
Terminologistyring
Beskytter produkttermer og brandstemme
QA-procedurer
Opfanger problemer, før indhold sendes
Automatisering og styring
Sikrer, at forskellige indholdstyper følger den rigtige vej

Smartlings AI-oversættelsestilgang er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlistetermer til at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelse over tid. 
Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.
Hvad Smartling tilbyder
Smartlings AI Hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted.  AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur.  Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion. 
AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelseskontekst under oversættelsen for at holde outputtet brand-on-brand i skala.
Smartlings TMS er fokuseret på at skalere flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som LQA Suite og kvalitetsdashboards.
Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?
Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad du skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, du har brug for for at håndtere risiko.
Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst
LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.
Styrker
Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivninger
Typiske risici
Sikre fejl
Inkonsekvens eller afvigelse i oversættelsen uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger
Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst
Maskinoversættelse (MT) er et stærkt valg, når du har en stor mængde input, og du har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.
Styrker
Forudsigeligt output og stærk nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig
[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →
Skabelon til use case
LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.
Kundesupportindhold og hjælpecentre
1. Sådan hjælper LLM'er
LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.
2. Sådan muliggør Smartling kundesupport
Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.
For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.
Marketingkampagner og lanceringsbudskaber
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan hjælpe med tonetilpasning til kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.
2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner
Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som marketingindhold.
Intern træning og oplæring
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.
2. Hvordan Smartling muliggør intern træning
Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig for denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40%.
Som en leder hos Marriott for lokalisering udtrykte det:


“Vi kendte kun til menneskelig oversættelse. Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både over for os selv og vores interessenter.”
Lynnette Glaze, direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan accelerere oversættelse af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.
2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af websteder og indhold
IHG beskriver skalering af webstedsoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.
I casestudiet bemærker IHG:
"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"
Jake Isaac, Vice President, Guest Product, Digital & Direct Channels, IHG Hotels & Resorts
Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.
2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring
Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring LQA-værktøjer på platformen og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.
Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)
LLM'er fungerer godt til:
Kunderettet indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
Som et trin i en bredere oversættelsesarbejdsgang, der kan gennemgås og kvalitetssikres
LLM'er har brug for beskyttelsesforanstaltninger til:
Juridisk indhold
Regulerede brancher
Brandkritisk beskedudveksling
Smartlings AI Hub giver brugerne mulighed for at opsætte beskyttelsesforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på brandet i skala.
Smartling gør LLM-oversættelse brugbar på virksomhedsniveau
Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.
Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.
Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?
Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.
LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes. 
Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.
Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.
Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til oversættelse af juridiske dokumenter i virksomheder med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle belastning af ad hoc-oversættelse til punktløsninger.
Hvad er LLM-oversættelse?
LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende. 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. 
I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange i et oversættelsesstyringssystem, hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan hjælpe med at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.
LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst
LLM'er kan generere oversættelser. Men de kører ikke dit lokaliseringsprogram.
I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og
tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i
sammenhænge.Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.
Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI
oversættelse på tværs
hele deres lokaliseringsprogram.LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer
Et oversættelsesstyringssystem findes til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologistak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.
De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:
Funktionalitet
Oversættelseshukommelse

af godkendt sprog og reducerer afvigelse
Terminologistyring
Beskytter produkttermer og brandstemme
QA-procedurer
Opfanger problemer, før indhold sendes
Automatisering og styring
Sikrer, at forskellige indholdstyper følger den rigtige vej

Smartlings AI-oversættelsestilgang er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlistetermer til at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelse over tid. 
Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.
Hvad Smartling tilbyder
Smartlings AI Hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted.  AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur.  Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion. 
AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelseskontekst under oversættelsen for at holde outputtet brand-on-brand i skala.
Smartlings TMS er fokuseret på at skalere flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som LQA Suite og kvalitetsdashboards.
Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?
Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad du skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, du har brug for for at håndtere risiko.
Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst
LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.
Styrker
Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivninger
Typiske risici
Sikre fejl
Inkonsekvens eller afvigelse i oversættelsen uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger
Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst
Maskinoversættelse (MT) er et stærkt valg, når du har en stor mængde input, og du har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.
Styrker
Forudsigeligt output og stærk nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig
[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →
Skabelon til use case
LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.
Kundesupportindhold og hjælpecentre
1. Sådan hjælper LLM'er
LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.
2. Sådan muliggør Smartling kundesupport
Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.
For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.
Marketingkampagner og lanceringsbudskaber
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan hjælpe med tonetilpasning til kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.
2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner
Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som marketingindhold.
Intern træning og oplæring
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.
2. Hvordan Smartling muliggør intern træning
Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig for denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40%.
Som en leder hos Marriott for lokalisering udtrykte det:


“Vi kendte kun til menneskelig oversættelse. Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både over for os selv og vores interessenter.”
Lynnette Glaze, direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International
Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan accelerere oversættelse af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.
2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af websteder og indhold
IHG beskriver skalering af webstedsoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.
I casestudiet bemærker IHG:
"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"
Jake Isaac, Vice President, Guest Product, Digital & Direct Channels, IHG Hotels & Resorts
Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold
1. Hvordan LLM'er hjælper
LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.
2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring
Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring LQA-værktøjer på platformen og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.
Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)
LLM'er fungerer godt til:
Kunderettet indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
Som et trin i en bredere oversættelsesarbejdsgang, der kan gennemgås og kvalitetssikres
LLM'er har brug for beskyttelsesforanstaltninger til:
Juridisk indhold
Regulerede brancher
Brandkritisk beskedudveksling
Smartlings AI Hub giver brugerne mulighed for at opsætte beskyttelsesforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på brandet i skala.
Smartling gør LLM-oversættelse brugbar på virksomhedsniveau
Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.
Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.
Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?
Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

 

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

 

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

 

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

 

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

 

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

 

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

LLM-oversættelse ændrer hurtigt, hvordan virksomheder griber lokalisering an. Inden for virksomhedslokalisering er det ikke svært at finde en model, der kan oversættes.

Men det kan være en stor udfordring at holde AI-drevet oversættelsesoutput ensartet på tværs af teams, indholdstyper og løbende opdateringer uden at lokalisering bliver en flaskehals.

Smartling er en oversættelsesplatform og et oversættelsesstyringssystem (TMS) til virksomheder, der er designet til at hjælpe teams med at operationalisere oversættelse i stor skala: automatisere arbejdsgange, opretholde kvalitet og holde styringen på plads, efterhånden som indholdsmængden vokser.

Smartlings AI-oversættelsesløsninger er bygget til LLM-oversættelse i virksomheder, med automatisering på tværs af arbejdsgangen og kvalitetstrin, der understøtter pålidelige resultater uden den manuelle løft af ad hoc-oversættelse til punkt-på-punkt-løsninger.

Hvad er LLM-oversættelse?

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er) til at oversætte indhold fra ét sprog til et andet.

Disse modeller er trænet på massive tekstdatasæt for at forstå og generere menneskelignende sprog. På grund af dette producerer LLM-oversættelse ofte mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end traditionel Maskinoversættelse (MT).

MT, oftest neural maskinoversættelse, er designet specifikt til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt. Selvom outputtet fra MT-modeller er meget nøjagtigt, kan det ikke altid lyde flydende.

I virksomhedssammenhænge fungerer LLM-oversættelse bedst, når den bruges i arbejdsgange i en System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse bruger store sprogmodeller (LLM'er), som er AI-modeller trænet på enorme mængder tekst for at forstå og generere menneskelignende sprog, til at oversætte indhold fra et sprog til et andet, hvilket ofte producerer mere naturlig frasering og stærkere tonetilpasning end Maskinoversættelse, som refererer til automatiserede oversættelsessystemer (oftest neural maskinoversættelse), der er specifikt trænet til at oversætte mellem sprog ved hjælp af store parallelle tekstdatasæt.

I en virksomhedssammenhæng er LLM-oversættelse mest værdifuld, når den bruges i arbejdsgange. System til oversættelsesstyring hvor sproglige aktiver, kvalitetskontroller og andre funktioner kan bidrage til at holde outputtet ensartet og brand-on-brand i stor skala.

LLM-oversættelse i en virksomhedskontekst

LLM'er kan generere oversættelser. Men de driver ikke dit lokaliseringsprogram.

I dag eksperimenterer mange teams med populære LLM'er til oversættelse, herunder modeller som OpenAI's GPT-4 og GPT-4o, Anthropics Claude, Googles Gemini og open source-modeller som Metas Llama. Disse store sprogmodeller kan generere flydende oversættelser og tilpasse tone eller stil mere naturligt end traditionelle maskinoversættelsessystemer i visse sammenhænge.

Imidlertid løser direkte brug af disse modeller ikke de operationelle udfordringer ved virksomhedslokalisering. Selvom en LLM kan oversætte en tekstpassage, administrerer vedkommende ikke oversættelseshukommelse, håndhæver terminologi, forbinder til indholdssystemer eller koordinerer arbejdsgange på tværs af teams og markeder.

Derfor er virksomheder ikke udelukkende afhængige af LLM'er. De bruger oversættelsesstyringssystemer til at operationalisere AI-oversættelse på tværs af hele deres lokaliseringsprogram.

LLM'er erstatter ikke oversættelsesstyringssystemer

Der findes et oversættelsesstyringssystem til det, som virksomheder ikke kan improvisere: at forbinde oversættelse til din teknologiske stak, eliminere manuel filoverdragelse og understøtte konsistens i takt med at teams og markeder udvider sig.

De bedste resultater opnås ved at bruge LLM-oversættelse som et trin i oversættelsesprocessen, ledsaget af:

Smartlings AI-oversættelsesmetode er designet til at udnytte sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at understøtte ensartede oversættelser på tværs af markeder og reducere afvigelser over tid.

Det inkluderer også QA-procedurer til at opdage terminologiproblemer, formateringsfejl og andre problemer, før indhold sendes, plus automatiserings- og styringskontroller, der sender forskellige indholdstyper gennem den rigtige arbejdsgang og anvender det rette niveau af tilsyn.

Hvad Smartling tilbyder

Smartlings AI-hub giver virksomheder fleksibiliteten til at få adgang til mere end 20 LLM'er og MT-motorer, alt sammen ét sted. AI Hub-brugere kan sikkert skifte mellem eller teste forskellige LLM'er, f.eks. Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft eller Google-modeller, uden at forstyrre arbejdsgange eller integrationsinfrastruktur. Brugere får også adgang til sikkerheds- og kvalitetsfunktioner, såsom automatisk fallback og hallucinationsreduktion.

AI Hub understøtter også hentningsforstærkede prompts, der refererer til ordlister og oversættelseshukommelse kontekst på oversættelsestidspunktet for at holde outputtet on-brand i skala.

Smartlings TMS er positioneret omkring skalering af flersprogede programmer med automatiserede arbejdsgange og integrationer, så det inkluderer kvalitetsværktøjer som f.eks. LQA Suite og dashboards af høj kvalitet.

Hvad er forskellen mellem LLM-oversættelse og maskinoversættelse?

Både LLM-oversættelse og maskinoversættelse kan være værdifulde. For virksomhedsteams handler valget normalt mindre om, hvilken metode der er "bedre", og mere om, hvad man skal optimere for: størrelsen og strukturen af inputtet, kravene til outputtet (præcision, konsistens, tone) og det kontrolniveau, man har brug for for at håndtere risiko.

Hvor LLM-oversættelse har tendens til at fungere bedst

LLM-oversættelse er et godt valg, når du har brug for, at indholdet læses naturligt, matcher din tone og føles menneskeligt. Det bruges ofte til kundevendt indhold, markedsføring og aktivering, og til udvalgt hjælpeindhold, hvor flydende indhold er vigtigt, og en vis variation er acceptabel.

Styrker

• Mere naturlig frasering og bedre tonetilpasning
• Fleksibel stil til hurtig iteration og omskrivning

Typiske risici

• Sikkerhedsfejl
• Inkonsistens eller oversættelsesforskydning uden begrænsninger, især på tværs af gentagne sætninger

Hvor maskinoversættelse har tendens til at fungere bedst

Maskinoversættelse (MT) er et godt valg, når du har en stor mængde input og har brug for forudsigeligt output med ensartet terminologi og sproglig præcision. Det bruges almindeligvis til struktureret indhold med stor volumen, gentagne strenge og store sæt af lignende sider.

Styrker

• Forudsigeligt output og høj nøjagtighed til gentagen eller struktureret tekst
• Konsistens i stor skala, når præcision og terminologikontrol er vigtig

[FARTBUMP]
Klar til at modernisere din oversættelsesstrategi med AI?
Hent e-bogen →

Brugssagskabelon

LLM-oversættelse bliver mest værdifuld, når du anvender den i en styret arbejdsgang. Nedenstående use cases holder fokus på virksomhedens virkelighed: skaleringsproblemet, hvad LLM'er forbedrer, og hvordan Smartlings platform understøtter kvalitet og kontrol.

Kundesupportindhold og hjælpecentre

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med at fremskynde oversættelsen af hjælpeartikler, fejlfindingstrin og opdateringer af vidensbasen, især når indholdet opdateres ofte, og læsbarheden er vigtig.

2. Hvordan Smartling muliggør kundesupport

Smartling hjælper kundesupportteams med at oversætte hjælpe- og supportindhold med LLM'er i kontrollerede arbejdsgange, så du kan forbedre flydende tekst og tone uden at miste konsistens. Smartling kombinerer AI-oversættelse med sproglige aktiver som oversættelseshukommelse, stilguider og ordlister for at holde terminologi og branding ensartet på tværs af alle markeder. Det tilføjer også QA-trin og styring, så supportindhold med stor effekt følger den rigtige gennemgangssti, før det går live.

For at gøre dette nemt for supportteams, forbinder Smartling sig direkte til almindelige kundesupportplatforme, så du kan oversætte indhold, hvor det allerede findes. For eksempel tilbyder Smartling kundesupportintegrationer som Salesforce Service Cloud og Intercom, plus forbindelser til værktøjer som Zendesk, ServiceNow og CXone Expert, hvilket hjælper teams med at automatisere flowet af supportindhold til oversættelse og tilbage igen.

Marketingkampagner og lanceringsbudskaber

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan hjælpe med tilpasning af tone i kampagnetekster, landingssider og livscyklusbudskaber, så output i første omgang er tættere på kildens intention.

2. Hvordan Smartling muliggør marketingkampagner

Smartling positionerer AI Human Translation som en mulighed for oversættelser af høj kvalitet med et kulturelt nuanceret præg og bemærker, at den er bedst egnet til indholdstyper som f.eks. marketingindhold.

Intern træning og oplæring

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er er velegnede til understøttende og træningsindhold, fordi de kan oversætte store mængder af ofte opdaterede materialer, samtidig med at de bevarer klarhed, tone og undervisningsflow. Dette er især nyttigt, når du ofte arbejder med decks, guider og playbooks og har brug for dem tilgængelige på tværs af mange sprog uden at miste læsbarhed eller ende med for bogstavelig formulering.

2. Hvordan Smartling muliggør intern træning

Marriotts brug af Smartling er et tydeligt eksempel på, hvorfor platformkontrol er vigtig i denne use case: de rapporterer en udvidelse af sprogdækningen fra syv sprog til så mange som 38, med en ekspeditionstid, der går fra uger til dage, og en reduktion af oversættelsesomkostningerne med cirka 40 %.

Som en lokaliseringsleder fra Marriott udtrykte det:

"Menneskelig oversættelse var alt, hvad vi kendte til." Men da oversættelsesomkostningerne optog næsten halvdelen af vores projektbudgetter, blev det sværere at retfærdiggøre yderligere udvidelse, både for os selv og vores interessenter.”

• Lynnette Glaze, Direktør, Associate Development Strategies + Solutions, Marriott International

Opdateringer af hjemmeside- og produktindhold i høj volumen

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan fremskynde oversættelsen af opdateringer med stort volumen, især når dit teams båndbredde til gennemgang af færdige oversættelser er begrænset til sider med højere synlighed.

2. Hvordan Smartling muliggør opdateringer af hjemmeside og indhold

IHG beskriver skalering af hjemmesideoversættelse på tværs af 20 sprog og oversættelse af over 600 millioner ord via Smartlings platform. IHG lægger også vægt på resultater, der afhænger af automatisering af arbejdsgange og løbende opdateringer, herunder opdateringer i realtid og automatisering, der strømlinede arbejdsgange.

I casestudiet bemærker IHG:

"Ved at gøre det muligt for os at skalere vores oversættelsesindsats på tværs af 20 sprog, har vi sikret, at vores internationale gæster modtager præcist og relevant indhold"

• Jake Isaac, Vicedirektør, gæsteprodukt, digitale og direkte kanaler, IHG Hotels & Resorts

Reguleret, lovligt og brandkritisk indhold

1. Hvordan LLM'er hjælper

LLM'er kan tilføre værdi ved at fremskynde oversættelsesprocessen med næsten øjeblikkeligt output, men indhold bør stadig gennemgå streng gennemgang og kvalitetssikring.

2. Hvordan Smartling håndhæver gennemgang og kvalitetssikring

Smartling positionerer virksomhedsoversættelseskvalitet omkring platformsbaserede LQA-værktøjer og kvalitetsdashboards (bygget op omkring MQM) for at evaluere og forbedre kvaliteten på en struktureret måde. For indholdstyper med højere risiko tilbyder Smartling også AI Human Translation, som tilføjer et lag af menneskelig gennemgang til AI-drevet output for at sikre kvalitet.

Hvornår LLM-oversættelse fungerer bedst (og hvornår den ikke gør)

LLM'er fungerer godt til:

• Kundeorienteret indhold, hvor flydende og tone er vigtig, i en kontrolleret arbejdsgang
• Som et trin i en bredere oversættelsesworkflow, der kan gennemgås og kvalitetssikres

LLM'er har brug for rækværk til:

• Juridisk indhold
• Lovgivningsmæssigt indhold
• Brandkritisk budskab

Smartlings AI-hub giver brugerne mulighed for at opsætte sikkerhedsforanstaltninger på platformen, herunder brugerdefinerede prompts, sikkerhed og databeskyttelse samt funktioner som automatisk fallback og hallucinationsreduktion. Den understøtter også RAG-drevne prompts, der refererer til ordliste og oversættelseshukommelse under oversættelsen for at holde outputtet på mærket i skala.

Smartling gør LLM-oversættelse brugbar i virksomhedsskala

Selvom LLM'er er effektive oversættelsesværktøjer, er de kun én del af en oversættelsesworkflow. Virksomheder har stadig brug for en platform, ikke punktløsninger.

Smartling integrerer LLM-oversættelse i skalerbare lokaliseringsworkflows og kombinerer workflowstyring med de kontroller og kvalitetstrin, der er nødvendige for at holde oversættelser ensartede på tværs af sprog og berøringspunkter.

Hvis du er forbi stadiet "LLM'er er imponerende" og prøver at få AI-oversættelse til at fungere i den virkelige verden, er det næste spørgsmål altid det samme: Hvor passer AI egentlig ind, og hvad skal der være på plads for at stole på den?

Hent e-bogen for en praktisk guide til at implementere AI-oversættelse i en virksomhedssammenhæng, herunder hvor den fungerer bedst, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der er mest vigtige, og hvordan man implementerer den uden at miste kontrollen over kvalitet, terminologi eller brandstemme.

Tags: Sproglige tjenester Cloudbaseret oversættelse Maskinoversættelse