5 use cases voor een LLM-vertaaltool

Grote taalmodellen (LLM's) hebben merken over de hele wereld geholpen om klanten gepersonaliseerde ervaringen te bieden met recordbrekende snelheden.

LLM vertaling is onlangs toegankelijker, schaalbaarder en betaalbaarder geworden dankzij technologieën zoals Open AI's ChatGPT, PaLM, LLaMa en Anthropic. Door deze vooruitgang is het gemakkelijker dan ooit om doelgroepen die verschillende talen spreken effectief te bereiken.

Machinevertalingen (MT) zoals Google Translate en DeepL zijn de go-to voor het snel produceren van basisvertalingen. LLM's zijn echter krachtig voor het bijhouden van de toon, humor en idiomatische uitdrukkingen die belangrijk zijn voor het behouden van een consistente merkidentiteit in alle talen.

Het is waardevol om de sterke punten van beide technologieën te benutten. Door LLM's in de vertaalworkflow te integreren, kan de output van traditionele machinevertalingen worden verbeterd, waardoor ze vloeiender en merknauwkeuriger worden.

Navigeren door grote volumes vertalingen met LLM's

Vertaling moet een onderdeel zijn van de lokalisatie- en groeistrategie van een bedrijf. Als u in deze geglobaliseerde markt geen doelgroepen bereikt die andere talen spreken dan Engels, zoals Chinees, Frans, Spaans, Portugees en meer, loopt u miljarden sprekers en potentiële klanten mis.

Het vertalen van grote hoeveelheden tekst is echter een uitdaging op zich. Er zijn verschillende complexiteiten waarmee rekening moet worden gehouden, waaronder de noodzaak om branchetermen en culturele nuances op te nemen en tegelijkertijd de stem en boodschap van uw merk consistent te houden.

Jarenlang was menselijke vertaling de meest nauwkeurige methode voor het vertalen van inhoud, maar het is vaak vervelend en vereist vele uren handmatig werk. Om tegemoet te komen aan de behoefte om content snel en op veel grotere schaal te vertalen, kwam machinevertaling (MT) naar voren als een oplossing.

Hoewel het waardevol is voor het produceren van nauwkeurige vertalingen, hebben LLM's gewonnen als het gaat om het vastleggen van merknuance en het verbeteren van de algehele kwaliteit. Hun sterke punten zijn onder andere:

• Vertalingen natuurlijker laten klinken
• Zorgen voor culturele geschiktheid
• Stijlvoorkeuren en domeinspecifieke terminologie toepassen

Het vinden van de juiste balans tussen efficiëntie en kwaliteit is cruciaal. Door LLM's te integreren met MT hebben we opmerkelijke verbeteringen gezien in zowel de kwaliteit als de merknauwkeurigheid van vertaalde content. In feite heeft de combinatie vertalingen opgeleverd met een MQM-score (Multidimensional Quality Metrics) van 95+ zonder enige menselijke tussenkomst.

De rol van grote taalmodellen in vertalingen

LLM's verhogen de kwaliteit van directe machinevertalingen en verminderen de menselijke inspanning die nodig is om maximale nauwkeurigheid en taalvaardigheid te bereiken aanzienlijk. Resultaten van geautomatiseerde vertaalprocessen die LLM's met MT combineren, kunnen dan direct worden gepubliceerd of kwaliteitscontrole ondergaan door een professionele linguïst.

Hoewel LLM's vooruitgang boeken in de richting van betere vertaalresultaten, kan een sterk vertaalbeheersysteem (TMS) met workflowfasen u helpen er het maximale uit te halen. Een TMS elimineert de noodzaak om zelf vertaaltechnologie te bouwen of workflows handmatig te orkestreren. Dit maakt u vrij om u te concentreren op het gebruik van inzichten uit LLM's (zoals het schatten van bewerkingsinspanningen) om inhoud dynamisch te routeren.

Het TMS van Smartling biedt bijvoorbeeld een centrale locatie voor al uw content en workflows en combineert de expertise van zowel menselijke vertalers als AI-vertaalmogelijkheden. Smartling's AI-Powered Human Translation (AIHT) maakt zelfs gebruik van LLM's om de kosten en doorlooptijd tot 50% te verlagen.

5 use cases voor een LLM-vertaaltool

Laten we eens kijken naar enkele directe gebruiksscenario's waarin u zou kunnen profiteren van LLM-vertaaltools:

Use case 1: Website, app en communicatiemateriaal

LLM's kunnen waarde toevoegen aan de vertalingen van uw producten, websites en ander marketing- en communicatiemateriaal. Nadat u uw inhoud met MT hebt vertaald, kunt u deze achteraf bewerken en aanpassen met LLM's om de inhoud nauwkeuriger te maken en af te stemmen op de stem van uw merk.

Het is echter essentieel om te erkennen dat grote taalmodellen soms nuances over het hoofd kunnen zien die menselijke taalkundigen gemakkelijker kunnen identificeren. Daarom is de expertise van menselijke taalkundigen nog steeds cruciaal voor het behoud van de kwaliteit en nauwkeurigheid van vertalingen. Bovendien kunnen taalteams bij het gebruik van bedrijfstools zoals Smartling meer inhoud vertalen binnen hetzelfde tijdsbestek, waardoor handmatig werk wordt verminderd zonder meer mankracht te krijgen.

Het AI-ondersteunde menselijke vertaalproces stroomlijnt uw vertaalinspanningen en zorgt ervoor dat u uw merkboodschap nauwkeurig overbrengt aan uw doelpubliek in verschillende talen en culturen.

Use Case 2: Contractvertaling en -beheer

Het nauwkeurig vertalen van juridische overeenkomsten is van cruciaal belang voor bedrijven die actief zijn op internationale markten. Juridische vertaalfouten kunnen aanzienlijke gevolgen hebben. Zuid-Korea moest bijvoorbeeld drie keer een vrijhandelsovereenkomst herzien vanwege meer dan 200 fouten, ondanks het feit dat het meer dan $ 27.000 aan de vertaling had uitgegeven.

LLM's spelen een cruciale rol bij het stroomlijnen van het vertaal- en beheerproces van contracten. Het TMS van Smartling levert bijvoorbeeld directe, hoogwaardige juridische vertalingen via Smartling Translate, een GPT-enabled vertaalportaal . Bovendien zorgt Smartling Auto Select voor vertalingen van hoge kwaliteit door de inhoud te evalueren en door te sturen naar de beste MT-engine voor uw project, terwijl uw merkstem behouden blijft en uw merkwoordenlijst wordt gebruikt.

Met Smartling kunt u snel en nauwkeuriger kwaliteitscontroles initiëren door middel van meerstaps menselijke en AI-gestuurde vertaalbeoordelingen. Het vertaalgeheugen van Smartling verbetert ook de consistentie tussen al uw documenten, naast het verlagen van de kosten.

Use case 3: Inhoud voor sociale media

Lokalisatie houdt veel meer in dan statische webpagina's en documenten. Het kan ook het vertalen van sociale media-inhoud omvatten. Elk marketingteam weet dat sociale media snel evolueren en dat het behouden van een consistente merkstem in alle talen cruciaal is voor succes.

Door grote taalmodellen te trainen in de specifieke terminologie, toon en stijlrichtlijnen van uw merk, kunt u ervoor zorgen dat uw berichten, opmerkingen en berichten op sociale media resoneren met uw doelgroep, terwijl de merkconsistentie in alle talen behouden blijft.

Het is echter van cruciaal belang om rekening te houden met de mogelijke uitdagingen die gepaard gaan met het gebruik van grote taalmodellen voor vertaaltaken op sociale media. De inhoud van sociale media maakt vaak gebruik van spreektaal, jargon en culturele verwijzingen, die voor LLM's moeilijk te vertalen kunnen zijn zonder de juiste training en menselijk toezicht.

Hoe kunt u LLM's het meest effectief gebruiken voor het vertalen van sociale media? Overweeg het gebruik van een TMS dat LLM's combineert met menselijke beoordeling om de nauwkeurigheid en culturele relevantie van vertaalde inhoud te verifiëren en fouten en inconsistenties op te lossen. Het is ook slim om de betrokkenheid van sociale media en de feedback van een meertalig publiek te monitoren om aspecten van uw huidige vertaalkwaliteit te identificeren die verbetering behoeven.

Use Case 4: Hulpmiddelen voor klantenondersteuning

Stelt u zich eens voor dat u uw product, marketingmateriaal en online communicatie hebt vertaald voor een wereldwijd publiek. Gebruikers zijn dol op uw inhoud. Maar zodra ze je product gaan gebruiken, hebben ze vragen of willen ze er meer over weten. Hiervoor zijn honderdduizenden woorden aan vertaalde hulpdocumentatie nodig, wat een tijdrovende en arbeidsintensieve taak kan zijn.

Het gebruik van MT met LLM's maakt het vertalen van bronnen voor klantenondersteuning, waaronder veelgestelde vragen, gebruikershandleidingen en artikelen in het helpcentrum, veel sneller. Met behulp van AI-technologie kunnen bedrijven in een mum van tijd aanzienlijke hoeveelheden ondersteunende content vertalen, zodat hun internationale klanten de informatie hebben die ze nodig hebben in hun moedertaal.

Bovendien kan real-time vertaling met behulp van MT en LLM's heel nuttig zijn voor supporttickets. Wanneer de klant een ticket in zijn taal aanmaakt, kan het systeem dit vertalen in de taal van het ondersteuningsteam, waardoor het probleem snel kan worden begrepen. Het ondersteuningsteam kan dan in hun eigen taal reageren, en het systeem vertaalt het antwoord in realtime terug in de taal van de klant.

Use Case 5: Geautomatiseerde nabewerking

Het automatiseren van routinematige of aangeleerde taken om de weg te bereiden voor experts zal altijd de efficiëntie van uw uitvoer verhogen en vertalingen van hogere kwaliteit opleveren. LLM's kunnen vertalingen verbeteren door:

• Vertaalde tekst gladstrijken
• Debiasing inhoud
• Noodzakelijke formaliteiten toevoegen

LLM's kunnen ook helpen bij verschillende pre-editing taken, zoals:

• Identificeren en corrigeren van grammaticale fouten en inconsistenties in de broninhoud
• Vereenvoudiging van complexe zinsstructuren en het elimineren van ambiguïteit
• Zorgen voor consistent terminologiegebruik en merkstem in de hele inhoud
• Signaleren van mogelijke culturele of taalkundige problemen die van invloed kunnen zijn op de vertaalkwaliteit

Bovendien levert Smartling AutoSelect binnen enkele seconden tot 350% betere vertalingen. Daarna kan NMT de vertaalde tekst blijven verbeteren en kan een met AI uitgerust team snel het eindproduct produceren.

Effectieve tactieken voor het verwerken van bulkvertalingen

Van juridische contracten tot klantenservicemiddelen, bedrijven in verschillende bedrijfstakken staan voor de uitdaging om grote hoeveelheden inhoud efficiënt en nauwkeurig te vertalen. Het beheren van bulkvertalingen is echter geen gemakkelijke taak.

Hier zijn een paar tactieken die u zullen helpen grote hoeveelheden tekst effectiever te vertalen:

• Prioriteer inhoud: Evalueer de noodzaak en relevantie van uw inhoud en concentreer u alleen op wat het meest cruciaal is voor uw bedrijf of de meest rigide deadlines heeft.
• Gebruik domeinspecifieke grote taalmodellen: Kies LLM's die domeinspecifieke trainingsgegevens gebruiken, zoals juridische terminologie of branchespecifiek taalgebruik. Dit zorgt ervoor dat de vertalingen correct zijn en voldoen aan de specifieke behoeften van uw branche.
• Maak gebruik van automatisering: Gebruik een TMS dat integreert met LLM's om een deel van de vertaalworkflow te automatiseren. Deze tools stroomlijnen processen zoals projectbeheer en kwaliteitsborging (QA).
• Implementeer een robuust QA-proces: Ontwikkel een grondig QA-systeem dat naast menselijke beoordeling ook geautomatiseerde controles omvat. Gebruik QA-tools die veelvoorkomende fouten kunnen detecteren, waaronder hiaten in de vertaling of inconsistenties.
• Bevorder de samenwerking tussen linguïsten en deskundigen op het gebied van het onderwerp (MKB): Stimuleer samenwerking tussen uw vertaalteam en KMO's. Deze experts kunnen inzicht verschaffen in industriespecifieke terminologie, culturele nuances en wettelijke vereisten.

Hoe Smartling LLM's optimaliseert voor uitmuntende vertalingen

Het AI-aangedreven TMS van Smartling combineert LLM's met menselijke vertaaltools om efficiënt nauwkeurige vertalingen van hoge kwaliteit te leveren. Ons platform vereenvoudigt het vertaalproces, verlaagt de kosten en verbetert de time-to-market voor meertalige content.

Ervaar de geoptimaliseerde LLM-vertaaloplossingen van Smartling en til uw lokalisatiestrategie naar een hoger niveau. Plan vandaag nog een demo om te zien hoe uw bedrijf kan profiteren van onze AI-aangedreven vertaaloplossingen.