Die Evolution der Künstlichen Intelligenz und die Bedeutung von Large-Language-Models für technische Übersetzungen

Die Anfänge: Regelbasierte Systeme und maschinelles Lernen

In den ersten Jahrzehnten nach Turings Pionierarbeit konzentrierte sich die KI-Forschung hauptsächlich auf regelbasierte Systeme. Diese frühen Ansätze versuchten, menschliche Intelligenz durch fest programmierte Logik nachzubilden. In den 1980er Jahren wurde dann das maschinelle Lernen (ML) zu einem entscheidenden Durchbruch. Maschinen konnten nun aus Daten lernen, anstatt nur vorgegebene Regeln auszuführen.

Mit dem Aufkommen neuronaler Netze in den 1990er Jahren nahm die KI-Entwicklung richtig Fahrt auf. Neuronale Netze basieren auf der Idee, das menschliche Gehirn nachzubilden, indem sie Informationen durch mehrere Schichten von Knotenpunkten verarbeiten. Diese Netzwerke wurden immer größer und leistungsfähiger, und der Begriff „Deep Learning“ gewann an Bedeutung. Deep Learning ermöglichte es, komplexe Datenstrukturen wie Bilder, Sprache und Text besser zu verstehen und darauf basierend Vorhersagen zu treffen.

Der nächste Schritt: Generative Künstliche Intelligenz

Die Entwicklung führte schließlich zur Entstehung der generativen KI, deren prominenteste Vertreter die heutigen Large-Language-Models (LLMs) sind. Ein Meilenstein in dieser Entwicklung war die Veröffentlichung des Transformer-Modells durch Google im Jahr 2017 mit dem Paper „Attention is All You Need“. Diese Architektur ermöglichte es, Beziehungen zwischen Wörtern gleichzeitig zu analysieren, anstatt sequenziell vorzugehen – eine Revolution für die Verarbeitung von natürlicher Sprache.

LLMs wie GPT-4 von OpenAI oder LLaMA von Meta bestehen aus mehreren Milliarden Parametern und werden mit gigantischen Textmengen trainiert. Ein beeindruckendes Beispiel ist das Training von Modellen mit bis zu 10 Terabyte Text, was Millionen von Seiten aus Büchern und Artikeln entspricht​​.

Die Bedeutung von LLMs für technische Übersetzungen

Für international tätige Unternehmen der technischen Branche, insbesondere in den Bereichen Marketing und technische Dokumentation, bieten LLMs wie ChatGPT große Chancen. Diese Modelle haben das Potenzial, Übersetzungsprozesse zu optimieren, indem sie spezifische Terminologie und vorhandene Übersetzungsdatenbankformate wie TMX (Translation Memory Exchange) nutzen. Eine besondere Stärke liegt in der Anpassungsfähigkeit von LLMs: Sie können über API-Integrationen mit firmenspezifischen Daten gespeist werden, sodass sie die unternehmensinterne Terminologie und vorhandene Übersetzungen übernehmen und konsistente Ergebnisse liefern.

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen verfügt über Translation Memories, die alle bisherigen Übersetzungen enthalten, sowie eine Terminologiedatenbank. Ein LLM kann diese Daten verwenden. Dadurch wird ermöglicht, dass jede neue Übersetzung vom Stil her den bisherigen entspricht und die Firmenterminologie verwendet, was Konsistenz und Qualität garantiert – ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die auf genaue und einheitliche Kommunikation angewiesen sind.

Die Integration von ChatGPT in den Übersetzungsprozess

Eine praktische Möglichkeit, LLMs in Übersetzungsprozesse einzubinden, ist die Nutzung von ChatGPT oder ähnlichen Modellen über APIs. Diese API-Integrationen ermöglichen es, Übersetzungsaufgaben schnell und effizient durchzuführen, wobei die Modelle die firmenspezifische Terminologie berücksichtigen. Technische Übersetzungen erfordern oft präzise und konsistente Formulierungen, und ChatGPT kann so angepasst werden, dass es nicht nur generische Übersetzungen liefert, sondern auch auf das Vokabular und die speziellen Anforderungen eines Unternehmens eingeht.

Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit von LLMs, schnell zwischen verschiedenen Sprachen zu wechseln. Sie können Marketing-Inhalte zeitnah und in hoher Qualität in verschiedenen Sprachen marktspezifisch generieren, was für Unternehmen, die global agieren, einen enormen Wettbewerbsvorteil darstellt.

LLMs und Datensicherheit: Der Open-Source-Ansatz

Ein häufiger Kritikpunkt an der Nutzung von Cloud-basierten KI-Systemen, insbesondere in sicherheitsrelevanten Projekten, ist die Sorge um den Datenschutz. Für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, ist es wichtig, dass diese Informationen nicht nach außen dringen. Hier bieten Open-Source-LLMs eine interessante Alternative. Unternehmen können diese Modelle auf ihren eigenen Servern betreiben, was ihnen volle Kontrolle über die Daten und den gesamten Prozess gibt.

Solche Lösungen sind besonders für Firmen relevant, die strenge Datenschutzvorgaben einhalten müssen, wie etwa in der Luft- und Raumfahrt oder im Finanzwesen. Durch den Einsatz von Open-Source-LLMs lassen sich maßgeschneiderte, datensichere Übersetzungslösungen entwickeln, die den hohen Sicherheitsanforderungen gerecht werden.

Menschliche Überprüfung bleibt entscheidend

Trotz der beeindruckenden Fähigkeiten der LLMs sollte der generierte Output nicht ungeprüft übernommen werden. Es ist essenziell, dass Muttersprachler, idealerweise durch spezialisierte Dienstleister wie die PRODOC Translations GmbH oder durch lokale Niederlassungen eines Unternehmens, die Übersetzungen prüfen. Dies stellt sicher, dass nicht nur grammatische Korrektheit, sondern auch kulturelle Nuancen und fachliche Genauigkeit gewährleistet sind.

Fazit und Ausblick

Die Entwicklung der KI von den Anfängen in den 1950er Jahren bis hin zur heutigen generativen KI ist beeindruckend und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für die technische Übersetzung und die Anpassung von Marketinginhalten. Die Fähigkeit, firmenspezifische Terminologien zu integrieren und lokal betriebene Modelle für Datenschutzanforderungen zu nutzen, machen LLMs zu einer wertvollen Ressource für global agierende Unternehmen. Dennoch bleibt der menschliche Faktor unerlässlich, um die Qualität und kulturelle Relevanz der generierten Inhalte sicherzustellen.