Sprache, das oft übersehene Herzstück einer digitalen Kundenerfahrung, bietet Marken die Möglichkeit, ihre Produkte und Dienstleistungen für den globalen Markt zu skalieren. Durch die Nutzung von KI für die Lokalisierung können Unternehmen qualitativ hochwertige Texte mit höherer Effizienz erstellen – eine Ressource für Unternehmen jeder Größe und Branche.
In unserem jüngsten KI-Tag-Webinar beleuchten unsere Experten für KI und Lokalisierung das Geheimnis um LLM und kontextbezogene KI. Die 90-minütigen KI-Sitzungen von LILT überbrückten die Lücke zwischen modernster KI-Technologie, erfahrenen Linguisten und Ihren Geschäftsanforderungen und stellten einige Referenten vor, die die Branche revolutioniert haben.
Ganz gleich, ob Sie sich die 90-minütige Sitzung ansehen oder diese Zusammenfassung erkunden, Sie erhalten eine konkrete Grundlage für die KI-Übersetzung, die Ihnen hilft, die Art und Weise zu verändern, wie Sie die Lokalisierung durchführen.
Sitzung 1: Begeisterung für GPT4 + KI-Übersetzungen
In der ersten Sitzung wurden die Referenten Andy Jolls (CMO von LILT), Spence Green (Mitbegründer und CEO von LILT) und Sarah Sandberg (LILT Senior Product Manager). Green gab einige Informationen über die bescheidenen Anfänge der KI für die Lokalisierung von LILT vor, wie es hieß:
„—LILT kam vor vielen Jahren aus dem KI-Labor von Stanford. Wir hatten zwei grundlegende Ziele: Zum einen wollten wir die fortschrittlichste KI-Technologie in die Hände der Geschäftsanwender geben, damit sie einen Mehrwert daraus ziehen können.“
Green hob hervor, wie LILT aufgrund der frühen Markteinführung dieser Systeme eine KI entwickeln konnte, die Unternehmen eine sofortige Kapitalrendite bietet.
Sandberg demonstrierte die kontextbezogene KI-Engine von LILT und stellte die drei wichtigsten Produktfunktionen vor:
• Anpassung
• Vorhersage
• Vergleich.
Green erläuterte, wie GPT-4 bestehende Lokalisierungs-Workflows verändern wird:
„Ich denke, dass die Leute wirklich begeistert sein werden, wie viel flüssiger das System geworden ist. Außerdem wird es dasselbe Maß an Verbesserungen geben, das wir 2016 und 2017 gesehen haben, als wir auf die Ansätze neuronaler Netzwerke umgestiegen sind. Ich finde auch, dass das Spannende daran ist, dass diese Systeme für viele andere interessante Aufgaben in der Unternehmenssprache verwendet werden können, wie z. B. Qualitätssicherung und Textgenerierung von Grund auf. Wir arbeiten an einigen Produkten in einem Maße, die die Workflows grundlegend verändern werden – den Workflow zum Erstellen, Übersetzen und Veröffentlichen, der seit vielen, vielen Jahren existiert.“
Während der Fragen und Antworten bot Green eine wichtige Erkenntnis, wie das KI-System von LILT im Vergleich zu Chat-GPT abschneidet. Er sagte:
„Ich möchte die Menschen wirklich dazu ermutigen, die Effektivität von In-Context-Learning zwischen verschiedenen Systemen zu vergleichen und sich nicht so auf die Unterschiede zwischen verschiedenen Anbietern zu konzentrieren, denn wenn Sie dies in der Praxis operationalisieren, müssen Sie In-Context-Learning verwenden, um den maximalen Nutzen zu erzielen.“
Green definierte auch In-Context-Learning:„...die Grundidee des In-Context-Learnings ist, dass Sie in Echtzeit anhand von Daten lernen... Sie möchten ein System haben, das aus [jeder Demonstration]
lernt, damit die nächste Vorhersage besser ist.“
Mit In-Context-Learning hat Ihre KI-Strategie für die Lokalisierung den Vorteil eines Systems, das während des Trainings aus dem Feedback der Linguisten lernt.
Sitzung 2: Enträtseln großer Sprachmodelle + die Auswirkungen der Verwendung von Konnektoren zur Beschleunigung Ihres Geschäfts
In der zweiten Sitzung wurden Brittney Benchoff (LILT Head of Product) von Joern Wuebker (LILT Director of Research) und Tim Gallant (LILT Senior Staff Engineer) unterstützt.
Wuebker erklärte in der zweiten Sitzung, wie kontextbezogene KI funktioniert und warum sie für das Training von LLMs wichtig ist: „Es
handelt sich um eine Klasse von Systemen für künstliche Intelligenz, die den Kontext jeder Situation oder Abfrage verstehen und interpretieren können und die Antworten so anpassen können, dass sie der Situation entsprechen und sie kontextualisiert werden. Wenn wir uns unseren Workflow für menschliche Linguisten ansehen, der hier visualisiert wird, können Sie feststellen, dass wir die kontextbezogene KI-Engine von LILT haben, bei der es sich im Grunde um ein großes Sprachmodell handelt, das GPT-4 ähnelt.“
Wuebker stellte einige Fakten zur kontextbezogenen KI-Engine von LILT bereit, darunter:
• Es befindet sich unter der Haube einer sogenannten Encoder-Decoder-Transformator-Architektur, die GPT-4 ähnelt.
• Das Modell von LILT ist mehr als 1000 x kompakter als GPT-4, was bedeutet, dass es für Echtzeit-In-Kontext-Learning bereitgestellt werden kann, wenn es sofort in Echtzeit mit geringer Latenz in Echtzeit durch Linguisten abgeschlossen wird und auf der eigenen Computerinfrastruktur des Kunden bereitgestellt werden kann.
• Das kontextbezogene Lernen wird durch Adapterschichten erreicht, eine Technologie, die 2019 von Google-Forschern eingeführt oder erfunden wurde, wodurch manuelle Nachtrainingszyklen überflüssig werden.
Wuebker stellte ein Transformer-Modell zur Verfügung und erklärte die Bedeutung der Visualisierung wie folgt:
„Die Aufgabe des Endes [auf der linken Seite] besteht darin, einen Satz in der Ausgangssprache zu nehmen und ihn im Grunde in eine Liste von Zahlen zu transformieren. Anhand der Zahlen wird die Bedeutung eines Satzes vom Modell interpretiert und versteht... Der Decoder befindet sich auf der rechten Seite, er nimmt diese Zahlen auf, interpretiert ihre Bedeutung als die Bedeutung eines Satzes und wandelt sie in einen lesbaren, menschlichen Satz in der Zielsprache um.“
Wuebker stellte Statistiken zur Leistung der KI für die Lokalisierung von LILT bereit. Es hieß: „...mit der Genauigkeit der Wortvorhersage von 85 % ...was die Finanzen
betrifft, bedeutet das im Grunde, dass Sie dasselbe übersetzen können oder wir die doppelte Datenmenge oder das doppelte Volumen mit demselben Budget übersetzen können oder dass sogar größere Mengen an Inhalten noch schneller übersetzt werden können.“
Gallant demonstrierte eine weitere Demonstration der LILT-Plattform, von der Kunden wie Figma und Shopify profitieren.
Sitzung 3: Die Zukunft der Arbeit mit KI-Technologie
In der dritten Sitzung wurden Andreas Laursen (LILT Director of Program Management) und Jesse Rosenbaum (LILT Security and Compliance Specialist) begrüßt. Laursen spricht einige der Bedenken und Ängste an, die mit der neuen Technologie einhergehen könnten, sowie die Angst, dass die Qualität durch die Effizienz der KI-Technologie geopfert werden
könnte.Laursen bietet Trost in Bezug auf die Bedeutung kontextbezogener KI für Linguisten:
„Bei Linguisten stellt KI eine Technologie dar, in die sie tatsächlich lernen und in die sie investieren können, auf die sie sich wirklich spezialisieren und sehr schnell arbeiten können. Und das gibt ihnen die Kontrolle, um ihre eigenen Bedingungen festzulegen. Sie können sehr gut in der KI werden und sehr produktiv sein, was für die Kunden einen enormen Mehrwert bietet. Und das macht sie noch mehr gefragt.“
Rosenbaum kommentiert den hohen Sicherheitsstandard, den das KI-System von LILT hat: „Die Regierung hat einige der höchsten Standards,
die man sich in Bezug auf Sicherheit und Compliance vorstellen kann. Wenn wir also in der Lage sind, diese wirklich sensiblen und sicheren Systeme bereitzustellen, erfüllt es die kommerziellen Anforderungen auf ganzer Linie.“
Während der Fragen und Antworten unterstützte CEO Green die allgemeine Sicherheit von LILT und fügte hinzu:
„Wir entwickeln und besitzen die gesamte Software, die verwendet wird, einschließlich der Art, wie wir Daten in unserer Übersetzungslieferkette verteilen. So können unsere Unternehmenskunden sicher sein, dass sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und deren Verwendung haben.“
Revolutionieren Sie Ihre KI für die Lokalisierung mit LILT
Angesichts der vielen KI-Technologien müssen Unternehmen ihre Sorgfaltspflicht erfüllen und die richtige KI-Lösung auswählen. Ganz gleich, in welcher Rolle Sie tätig sind, ob Sie Programme verwalten oder Übersetzer sind, wir hoffen, dass Sie mehr über die Zukunft der KI und der Sprache erfahren haben.
Viele Leute haben darauf gewartet, dass sie den Sprung in die KI-Tools wagen, und jetzt ist der beste Zeitpunkt, dies zu tun. LILT ist der Partner, der Ihnen bei der KI-Übersetzung für alle Ihre Inhalte und Medienanforderungen hilft. Wir haben die meiste Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Systemen, um die neueste Technologie in die Unternehmenssprache zu bringen.
Ganz gleich, ob Sie einen KI-Ansatz im Unternehmen implementieren möchten oder den Prozess bereits begonnen haben, in diesem Webinar werden alle Themen zusammengefasst, die Sie bei der Auswahl Ihres Partners berücksichtigen sollten.
LILT macht die Verbesserung Ihrer KI-Strategie für die Lokalisierung zu einem reibungslosen Übergang. Fordern Sie noch heute eine Demo an und sehen Sie die KI-Plattform von LILT in Aktion. Wir helfen Ihnen, den Business Case für Ihr Führungsteam zu erstellen, und verfügen über ein strukturiertes Change-Management-Programm, das Sie bei allen internen Änderungen an Ihren Systemen und Prozessen unterstützt.
