Einleitung Das Aufkommen der Transformer-Technologien markiert einen entscheidenden Moment im Bereich der KI-gestützten Übersetzung und verändert grundlegend, was möglich ist. Für viele Fachleute – wie Lokalisierungsmanager, Entwickler und CTOs – ist das Verständnis dieser Transformer-Übersetzungstechnologien von entscheidender Bedeutung. Die Transformer-Architektur mit ihrem bahnbrechenden Aufmerksamkeitsmechanismus hat die Fähigkeiten neuronaler Netzwerke neu definiert und bietet beispiellose Leistung, Kontextbewusstsein und Skalierbarkeit. Im Gegensatz zu seinen…

Grundlegendes zur traditionellen maschinellen Übersetzung Um den Wandel, den Large Language Models (LLMs) darstellen, zu verstehen, ist es wichtig, die Entwicklung ihrer Vorgänger zu verstehen. Die traditionelle maschinelle Übersetzung (MT) war keine einzelne Technologie, sondern eine Reihe von Weiterentwicklungen, die jeweils frühere Einschränkungen beseitigten und gleichzeitig neue Herausforderungen für die Lokalisierung auf Unternehmensebene aufdeckten. Die Reise begann mit der regelbasierten…

Die adaptive neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) stellt einen entscheidenden Wandel von statischen, einheitlichen Übersetzungsmodellen dar. Sie führt eine dynamische Fähigkeit für Systeme ein, in Echtzeit zu lernen und sich zu verbessern, eine Notwendigkeit für die heutigen schnelllebigen, kontextreichen Lokalisierungsumgebungen. An der Spitze dieser Entwicklung steht ModernMT, ein adaptives NMT-System für Unternehmen, das aus jeder Korrektur lernt. Dieser Artikel bietet einen…