Verity Hartley, Marketing Specialist, LanguageWire ||°Lesedauer:°3 Minuten
Angesichts der rasanten Zunahme der Nutzung von generativer KI und Large Language Models (LLM) wie ChatGPT in diesem Jahr hatten unsere Kunden viele Fragen dazu, wie sich diese neuen technologischen Entwicklungen auf die Zukunft der Übersetzungsdienstleistungen auswirken werden.
LanguageWire ist seit Langem ein Vorreiter bei technologischen Fortschritten in diesem Bereich und ein starker Befürworter der Vorteile von Tools wie maschineller Übersetzung und Automatisierung.
Wir haben ein Customer Advisory Board (CAB) veranstaltet, um die Fragen unserer Kundinnen und Kunden direkt zu beantworten und das Bewusstsein für LLMs und ihre Auswirkungen auf die Sprachbranche zu schärfen und gleichzeitig Feedback und Ideen für zukünftige Möglichkeiten der Arbeit mit LLMs zu sammeln.
Die Veranstaltung erwies sich mit Vertretern von 28 Unternehmen mit unterschiedlichen KI-Erfahrungen als großer Erfolg, regte viele Gespräche an und bot einen umfassenden Einblick in die Möglichkeiten und Bedenken aller hinsichtlich der Zukunft der Technologie.
Das CAB bestand aus zwei von unserem Chief Product & Technology Officer°Roeland Hofkens geleiteten Sitzungen, in denen untersucht wurde, was LLMs sind, wie die Zukunft der Technologie innerhalb des LanguageWire-Ökosystems aussieht und wie sie zur Verbesserung unserer Serviceangebote eingesetzt wird. Eine Podiumsdiskussion mit Experten befasste sich eingehend mit dem aktuellen Stand der LLMs und wie diese den Stand der maschinellen Übersetzung in der Branche beeinflussen.
In den moderierten Sitzungen haben wir erfahren, dass Large Language Models eine neue Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens sind, die die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen, um die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine menschlicher erscheinen zu lassen. LLMs können mit großen textbasierten Quellen trainiert werden, die sie analysieren, aber, was noch wichtiger ist, nutzen können, um mithilfe von vorausschauender Technologie brandneue Inhalte zu erstellen.
Viele unserer Kunden wollten sich gerne von der neuen Technologie und den Möglichkeiten, sie zur Verbesserung und Rationalisierung ihrer Geschäftsabläufe zu nutzen, inspirieren lassen. Insgesamt war das Interesse groß, wie LLMs genutzt werden könnten, um die Dienstleistungen von LanguageWire zu verbessern und dem Kunden ein höheres Maß an Automatisierung und Autonomie zu geben.
Durch die Integration dieser neueren Technologie können Nutzer mit unseren Systemen in einer natürlicheren Sprache interagieren, indem sie Eingabeaufforderungen verwenden, die das LLM trainieren, individuelle Inhalte zu erstellen. LLMs werden in der Lage sein, benutzerdefinierte Datenquellen wie Termbases zu verwenden, um unter Verwendung der individuellen Terminologie eines Unternehmens noch präzisere Inhalte zu erstellen.
Unsere Kunden hatten mehrmals die Gelegenheit, in Sitzungen mit Kleingruppen, in denen ein breites Themenspektrum besprochen wurde, ihre Erkenntnisse und Bedenken zu äußern. Die größten Bedenken betrafen Datensicherheit und Datenschutz, ein Thema, das für uns hier bei LanguageWire immer im Vordergrund steht.
LLMs wie ChatGPT bieten wenig Datenschutz und erfüllen einige der gesetzlichen Anforderungen der Europäischen Union zur Gewährleistung des Datenschutzes noch nicht. Ihre Daten werden bei Verwendung der LanguageWire-Plattform in Einklang mit zahlreichen Branchenstandards bearbeitet. Alle zukünftigen Entwicklungen bei der Verwendung eines LLM müssten weiterhin innerhalb dieser Parameter funktionieren.
Eine Herausforderung für alle LLMs ist zudem derzeit die Gefahr von Halluzinationen. Eine Halluzination ist eine falsche Antwort eines LLM, die so dargestellt wird, dass sie korrekt erscheint. Halluzinationen können durch Vor- und Nachschulung des Modells und Sicherstellung einer möglichst sauberen Datenbereitstellung behoben werden.
Unser CPTO Roeland Hofkens versicherte unseren Kunden, dass Sicherheit bei der Integration zukünftiger Technologien in unsere Systeme immer unsere oberste Priorität sein wird.
LanguageWire wird seinen Technologie-Stack mit den neuen Entwicklungen von LLMS weiter optimieren und erweitern. Darüber hinaus sollte KI mit einer Feinabstimmung sowohl am Anfang als auch am Ende des Prozesses in der Lage sein, noch größere Vorteile in Bezug auf Datenpersonalisierung, Workflow-Geschwindigkeit und Datenqualität zu erzielen.
In unserem Blog finden Sie weitere Updates und Beiträge zu generativer KI und den Auswirkungen, die LLMs in Zukunft auf die Sprachdienstleistungsbranche haben werden.
Ihr Weg zu einem leistungsstarken, integrierten Sprachmanagement beginnt hier! Nennen Sie uns Ihre Anforderungen und wir finden die optimale Lösung für Ihr Unternehmen.
