5 use cases for et LLM-oversættelsesværktøj

Store sprogmodeller (LLM'er) har hjulpet brands over hele verden med at give kunderne personlige oplevelser med rekordhøje hastigheder.

LLM-oversættelse er for nylig blevet mere tilgængelig, skalerbar og overkommelig takket være teknologier som Open AI's ChatGPT, PaLM, LLaMa og Anthropic. Disse fremskridt har gjort det nemmere end nogensinde at nå ud til målgrupper, der taler forskellige sprog.

Maskinoversættelsesmotorer (MT) såsom Google Translate og DeepL er det rigtige valg for hurtigt at producere basisoversættelser. Men LLM'er er kraftfulde til at holde styr på tonen, humoren og de idiomatiske udtryk, der er vigtige for at opretholde en konsistent brandidentitet på tværs af sprog.

Der er værdi i at udnytte styrkerne ved begge teknologier. Integrering af LLM'er i oversættelsesworkflowet kan forbedre outputtet af traditionelle maskinoversættelsesmotorer, hvilket gør dem mere flydende og varemærkepræcise.

Navigering i højvolumen oversættelse med LLM'er

Oversættelse skal være en del af en virksomheds lokaliserings- og vækststrategi. Hvis du på dette globaliserede marked ikke når ud til et publikum, der taler andre sprog end engelsk – såsom kinesisk, fransk, spansk, portugisisk og mere – så går du glip af milliarder af talere og potentielle kunder.

Men at oversætte store mængder tekst er udfordrende i sig selv. Der er flere kompleksiteter at tage højde for, herunder behovet for at inkorporere brancheudtryk og kulturelle nuancer, samtidig med at dit brands stemme og budskab holdes konsekvent.

I mange år var menneskelig oversættelse den mest præcise metode til at oversætte indhold, men det er ofte kedeligt og kræver mange timers manuelt arbejde. For at imødekomme behovet for at oversætte indhold hurtigt og i meget større skalaer, dukkede maskinoversættelse (MT) op som en løsning.

Selvom det er værdifuldt for at producere nøjagtige oversættelser, har LLM'er vundet frem med hensyn til at fange mærkenuancer og forbedre den overordnede kvalitet. Deres styrker omfatter:

• At få oversættelser til at lyde mere naturligt
• Sikring af kulturel hensigtsmæssighed
• Anvendelse af stilpræferencer og domænespecifik terminologi

At finde den rette balance mellem effektivitet og kvalitet er afgørende. Ved at integrere LLM'er med MT har vi set bemærkelsesværdige forbedringer i både kvaliteten og varemærkets nøjagtighed af oversat indhold. Faktisk har kombinationen produceret oversættelser med MQM (Multidimensional Quality Metrics) score på 95+ uden nogen menneskelig indgriben.

Store sprogmodellers rolle i oversættelsen

LLM'er hæver kvaliteten af øjeblikkelige maskinoversættelser, hvilket væsentligt reducerer den menneskelige indsats, der er nødvendig for at opnå maksimal nøjagtighed og sproglige flydende. Output fra automatiserede oversættelsesprocesser, der kombinerer LLM'er med MT, kan derefter publiceres direkte eller gennemgå kvalitetssikring af en professionel lingvist.

Mens LLM'er gør fremskridt i retning af bedre oversættelsesresultater, kan et stærkt oversættelsesstyringssystem (TMS) med workflow-stadier hjælpe dig med at få mest muligt ud af dem. Et TMS eliminerer behovet for selv at bygge oversættelsesteknologi eller orkestrere arbejdsgange manuelt. Dette frigør dig til at fokusere på at bruge indsigt fra LLM'er (som f.eks. at redigere estimering af indsats) til dynamisk at dirigere indhold.

For eksempel giver Smartlings TMS en centraliseret placering til alt dit indhold og arbejdsgange og kombinerer både menneskelige oversætteres ekspertise og AI-oversættelseskapaciteter. Faktisk udnytter Smartlings AI-Powered Human Translation (AIHT) LLM'er til at reducere omkostninger og ekspeditionstid med op til 50 %.

5 use cases for et LLM-oversættelsesværktøj

Lad os undersøge nogle øjeblikkelige brugssager, hvor du kan drage fordel af LLM-oversættelsesværktøjer:

Use case 1: Website, app og kommunikationsmateriale

LLM'er kan tilføje værdi til dit produkt, din hjemmeside og andre oversættelser af marketing- og kommunikationsmateriale. Når du har oversat dit indhold ved hjælp af MT, kan du efterredigere og justere det ved hjælp af LLM'er for at gøre det mere nøjagtigt og tilpasset dit brands stemme.

Det er dog vigtigt at erkende, at store sprogmodeller nogle gange kan overse nuancer, som menneskelige lingvister lettere kan identificere. På grund af dette er menneskelige lingvisters ekspertise stadig afgørende for at opretholde oversættelseskvalitet og nøjagtighed. Når man bruger virksomhedsværktøjer som Smartling, kan sproglige teams desuden oversætte mere indhold inden for samme tidsramme, hvilket reducerer manuelt arbejde uden at øge arbejdskraften.

Den AI-assisterede menneskelige oversættelsesproces strømliner din sprogoversættelsesindsats og sikrer, at du præcist formidler dit brandbudskab til dine målgrupper på tværs af forskellige sprog og kulturer.

Use case 2: Kontraktoversættelse og styring

Nøjagtig oversættelse af juridiske aftaler er afgørende for virksomheder, der opererer på internationale markeder. Juridiske oversættelsesfejl kan føre til betydelige konsekvenser. For eksempel måtte Sydkorea revidere en frihandelsaftale tre gange på grund af mere end 200 fejl, på trods af at de brugte over 27.000 USD på oversættelsen.

LLM'er spiller en afgørende rolle i at strømline kontraktoversættelses- og administrationsprocessen. For eksempel leverer Smartlings TMS øjeblikkelige juridiske oversættelser af høj kvalitet via Smartling Translate, en GPT-aktiveret oversættelsesportal . Derudover sikrer Smartling Auto Select oversættelser af høj kvalitet ved at evaluere indhold og dirigere det til den bedste MT-motor til dit projekt, samtidig med at du bevarer din brandstemme og bruger din brandordliste.

Med Smartling kan du igangsætte kvalitetstjek hurtigt og mere præcist gennem flertrins menneskelige og AI-aktiverede oversættelsesanmeldelser. Smartlings oversættelseshukommelse forbedrer også sammenhængen på tværs af alle dine dokumenter, udover at reducere omkostningerne.

Use case 3: Socialt medieindhold

Lokalisering involverer meget mere end statiske websider og dokumenter. Det kan også omfatte oversættelse af indhold på sociale medier. Ethvert marketingteam ved, at sociale medier bevæger sig hurtigt, og at opretholde en konsistent brandstemme på tværs af alle sprog er afgørende for succes.

Ved at træne store sprogmodeller i dit brands specifikke terminologi, tone og stilretningslinjer, kan du sikre, at dine opslag på sociale medier, kommentarer og beskeder får genklang hos din målgruppe, mens du bevarer brandkonsistens på tværs af alle sprog.

Det er dog afgørende at overveje de potentielle udfordringer, der er forbundet med at bruge store sprogmodeller til oversættelsesopgaver på sociale medier. Indhold på sociale medier bruger ofte talemåder, slang og kulturelle referencer, hvilket kan være svært for LLM'er at oversætte uden ordentlig træning og menneskelig overvågning.

Hvordan kan du mest effektivt bruge LLM'er til oversættelse af sociale medier? Overvej at bruge et TMS, der kombinerer LLM'er med menneskelig gennemgang for at verificere oversat indholds nøjagtighed og kulturelle relevans og rette fejl og uoverensstemmelser. Det er også smart at overvåge engagement på sociale medier og feedback fra flersprogede målgrupper for at identificere aspekter af din nuværende oversættelseskvalitet, der skal forbedres.

Use case 4: Kundesupportressourcer

Forestil dig, at du har oversat dit produkt, marketingmateriale og onlinekommunikation til et globalt publikum. Brugere elsker dit indhold. Men når de først begynder at bruge dit produkt, har de spørgsmål eller ønsker at lære mere om det. Dette vil kræve hundredtusindvis af ords oversat hjælpedokumentation, hvilket kan være en tidskrævende og ressourcekrævende opgave.

Brug af MT med LLM'er gør oversættelse af kundesupportressourcer- inklusive ofte stillede spørgsmål, brugervejledninger og hjælpecenterartikler - meget hurtigere. Ved hjælp af AI-teknologi kan virksomheder oversætte betydelige mængder supportindhold på ingen tid, så deres internationale kunder har den information, de har brug for, på deres modersmål.

Desuden kan realtidsoversættelse ved hjælp af MT og LLM'er være ret nyttig til supportbilletter. Når kunden rejser en billet på deres sprog, kan systemet oversætte den til supportteamets sprog, hvilket giver mulighed for en hurtig forståelse af problemet. Supportteamet kan derefter svare på deres eget sprog, og systemet vil oversætte svaret tilbage til kundens sprog i realtid.

Use case 5: Automatiseret efterredigering

Automatisering af rutinemæssige eller indlærte opgaver for at sætte scenen for eksperter vil altid øge dit outputs effektivitet og give oversættelser af højere kvalitet. LLM'er kan stryge oversættelser ved at:

• Udglatter oversat tekst
• Nedbrydende indhold
• Tilføjelse af nødvendige formaliteter

LLM'er kan også hjælpe med forskellige forhåndsredigeringsopgaver, såsom:

• Identifikation og rettelse af grammatiske fejl og uoverensstemmelser i kildeindholdet
• Forenkling af komplekse sætningsstrukturer og eliminering af tvetydighed
• Sikring af ensartet terminologibrug og brand stemme gennem hele indholdet
• Markering af potentielle kulturelle eller sproglige problemer, der kan påvirke oversættelseskvaliteten

Derudover giver Smartling AutoSelect op til 350 % højere kvalitet oversættelser på få sekunder. Bagefter kan NMT fortsætte med at forbedre den oversatte tekst, og et AI-udstyret team kan hurtigt producere det endelige produkt.

Effektiv taktik til håndtering af masseoversættelser

Fra juridiske kontrakter til kundesupportressourcer står virksomheder på tværs af flere brancher over for udfordringen med at oversætte store mængder indhold effektivt og præcist. Det er dog ikke let at administrere masseoversættelser.

Her er et par taktikker, der vil hjælpe dig med at oversætte store mængder tekst mere effektivt:

• Prioriter indhold: Vurder dit indholds nødvendighed og relevans og fokuser kun på det, der er mest afgørende for din virksomhed eller har de mest rigide deadlines.
• Brug domænespecifikke store sprogmodeller: Vælg LLM'er, der bruger domænespecifikke træningsdata, såsom juridisk terminologi eller branchespecifikt sprog. Dette vil sikre, at oversættelserne er korrekte og vil følge din branches specifikke behov.
• Udnyt automatisering: Anvend et TMS, der integreres med LLM'er for at automatisere noget af oversættelsesarbejdsgangen. Disse værktøjer strømliner processer som projektledelse og kvalitetssikring (QA).
• Implementer en robust QA-proces: Udvikl et grundigt QA-system, der involverer automatiserede kontroller ud over menneskelig gennemgang. Anvend QA-værktøjer, der kan opdage almindelige fejl, herunder oversættelseshuller eller uoverensstemmelser.
• Fremme samarbejde mellem lingvister og fageksperter (SMV'er): Tilskynd til samarbejde mellem dit oversættelsesteam og SMV'er. Disse eksperter kan give indsigt i branchespecifik terminologi, kulturelle nuancer og lovgivningsmæssige krav.

Hvordan Smartling optimerer LLM'er til oversættelseskvalitet

Smartlings AI-drevne TMS kombinerer LLM'er med menneskelige oversættelsesværktøjer for effektivt at levere nøjagtige oversættelser af høj kvalitet. Vores platform forenkler oversættelsesprocessen, reducerer omkostningerne og forbedrer time to market for flersproget indhold.

Oplev Smartlings optimerede LLM-oversættelsesløsninger, og tag din lokaliseringsstrategi til næste niveau. Planlæg en demo i dag for at se, hvordan din virksomhed kan drage fordel af vores AI-drevne oversættelsesløsninger.