Brug af GPT til oversættelse: Sådan får du de bedste resultater

ChatGPT – et naturligt sprogbehandlingsværktøj og AI chatbot – tog verden med storm i slutningen af 2022. Det er stadig et varmt emne mere end halvvejs ind i 2023.

På tværs af brancher har der været megen snak om de bedste anvendelsestilfælde, begrænsningerne ved GPT, og hvilken indflydelse det vil have, efterhånden som teknologien udvikler sig. Disse samtaler finder også sted i lokaliseringsindustrien. Her er hvad du behøver at vide om GPT-oversættelse som udbyder af maskinoversættelse.

Kan GPT-4 oversætte indhold?

GPT (Generative Pre-trained Transformer), er en type grundlæggende LLM (Large Language Model), der kan generere indhold på over 90 sprog, samt maskinoversætte tekst til snesevis af forskellige sprog. Den seneste version af GPT-familien er GPT-4.

Hvad er GPT-4's muligheder?

GPT-4 er OpenAIs mest avancerede sprogmodel til dato. Det er blevet trænet i massive datasæt og bruger 1,7 billioner parametre, så det har bred generel viden, der gør det nyttigt for mange industrier. Den reagerer på prompter med større nøjagtighed end de tidligere versioner og er også bedre til at lære og efterligne forskellige skrivestile. Derudover kan den håndtere over 25.000 ord tekst, hvilket gør den bedre egnet til at arbejde med indhold i lang form.

Ikke alene er GPT-4 bedre til generelle opgaver end sin forgænger GPT-3.5, men den er også bedre til sprogoversættelse. Som med alt andet har denne kunstig intelligens-teknologi dog sine begrænsninger.

Tre begrænsninger af GPT

Før du går i gang med GPT-oversættelse, skal du være opmærksom på nogle af dens begrænsninger.

1. Potentiale for unøjagtighed

I vores episode i Reality Series om GPT og store sprogmodeller forklarede Olga Beregovaya, vores VP for AI og maskinoversættelse, nogle begrænsninger for LLM'er. ”Modellerne kan nogle gange hallucinere. Vi har observeret faktuelle unøjagtigheder og irrelevante sætninger skabt eller afsluttet af store sprogmodeller."

Derudover påpegede Olga, at LLM'er "ofte mangler bevidsthed om, hvad der sker i virkeligheden af andre sprog end engelsk." Der er en betydelig ubalance i, hvor mange engelsksprogede data disse modeller har versus fremmedsprogsdata. Resultatet er ikke-engelsk tekst eller oversættelser, der ikke er så kulturelt relevante, som de kunne og burde være."

På trods af dette understregede Olga, at dette ikke er grunde til helt at undgå at implementere store sprogmodeller som GPT. Så længe du er opmærksom på disse begrænsninger og kompenserer for dem, kan du stadig bruge GPT til din fordel. Vi taler om hvordan lidt senere.

2. Sikkerhedsproblemer

GPT-4 lærer af brugerinput (dvs. din chathistorik træner modellen). Selvom der nu er en indstilling til at fravælge dette, kan OpenAI stadig gennemgå din chathistorik. GPT-4 uden autoværn er ikke en sikker måde at oversætte tekst, der indeholder følsomme oplysninger. Du er meget bedre stillet ved at bruge en GPT-aktiveret oversættelsesportal som Smartling Translate, som er drevet af Smartlings LanguageAI ™ platform og behandler oversættelser i et privat, sikkert miljø.

3. AI bias

Store sprogmodeller som GPT er trænet i datasæt, der afspejler menneskers skævheder og derfor kan påvirke de svar og indhold, de genererer. For eksempel er maskinoversættelsesmaskiner historisk forudindtaget i forhold til det mandlige køn, og skævheder relateret til politik, race, erhverv og mere findes også.

Der er dog løsninger på dette problem, og de vil kun blive bedre, efterhånden som hold som vores fortsætter med at gøre fremskridt med at overvinde dem. I øjeblikket udnytter vi målrettet prompt engineering til at afbøde skævhed i store sprogmodeller. Dette giver os mulighed for at rette det i oversættelsesoutputtet til specifikke brugstilfælde, hvilket gør oversættelseskvaliteten mere relevant.

Hvordan GPT påvirker oversættelsesindustrien

Bortset fra begrænsninger, har GPT slået igennem i oversættelsesbranchen. Men det er ikke, hvad mange forventede. Nogle frygtede, at fremkomsten af kunstig intelligens - LLM'er og maskinoversættelsesmaskiner inkluderet - ville sætte menneskelige oversættere uden arbejde. I virkeligheden har deres rolle ændret sig.

Traditionelt har oversættere udført det meste af arbejdet selv ved hjælp af oversættelsesværktøjer. Nu kan LLM'er som GPT, en del af Smartlings Neural Machine Translation Hub, udføre hovedparten af arbejdet, hvor oversættere udfører mere hurtig konstruktion og efterredigering. Med Olgas ord er der nu et "gensidigt kammeratskab [mellem oversættere og AI]. Oversætteren er lige dele "prompts creator" og "validator of AI outputs."

Men det er ikke kun oversætternes rolle, der ændrer sig. Flere virksomheder end nogensinde udnytter AI-teknologiens kraft i deres oversættelsesstyringsløsninger.

Hvordan Smartlings LanguageAI bruger GPT-4 til at øge kvaliteten med 350 %

Smartlings LanguageAI-platform leverer højkvalitetsoversættelser øjeblikkeligt ved at bruge GPT-teknologi til at transformere kilde- og måltekst. I GPT-webinaret viste vores Senior Director of Product, hvordan man bruger det til at rette tekniske fejl såsom uoverensstemmende tags, pladsholdere eller hvide mellemrum og justere formaliteten i kildeteksten. Men Smartlings værktøjer rækker langt ud over forhåndsredigeringer.

Olga Beregovaya forklarede, "Hvor vi har set LLM'er skinne er i automatiseret efterredigering og forbedring af maskinoversat output. Så du lader NMT gøre det, den er god til – tilpasningsmulighederne er så meget højere med NMT, end det er med LLM'er. Ved at bruge LLM'erne til udjævning afbøder du derefter risikoen for grammatisk unøjagtighed, morfologiske uoverensstemmelser og så videre. At kombinere det bedste fra to verdener er virkelig vejen for os til at afbøde potentielle problemer."

Det er præcis, hvad Smartlings Neural Machine Translation Hub gør. NMT-hubben bruger Auto Select til at vælge den bedste maskinoversættelsesmaskine til dit indhold og dit lokalitetspar. GPT vil håndtere udjævningen af dine oversættelser. Som et resultat vil du få oversættelser, der er op til 350 % højere kvalitet, end hvad en enkelt MT-motor alene kunne producere. Og disse oversættelser vil være mere relevante for dit brand. Vores præsident og grundlægger, Jack Welde, opsummerede det på denne måde i vores LanguageAI-webinar:

“Smartling kan inkorporere en kundes stilguide, deres tonefald, deres præferencer omkring køn og andre inkluderende termer og deres termbase og ordliste. [Det kan] sikre, at disse termer er korrekt brugt og konjugeret i maskinoversættelsesoutput."

For et nærmere kig på, hvordan Smartling opnår dette, se denne korte demo af vores oversættelsesstyringssystem. Det blev bedømt som #1 Enterprise TMS i 15 på hinanden følgende kvartaler på G2!