Wie übersetzt man „Künstliche Intelligenz“ auf Spanisch? Die Antwort lautet „Inteligencia Artificial“, aber darum geht es in diesem Artikel eigentlich gar nicht. Es geht darum, wie man mit Hilfe von KI bzw. genauer noch Large Language Models (LLMs) Texte in andere Sprachen übersetzen kann, um so neue Softwarefeatures schneller und in mehr Sprachen bereitzustellen.
Denn wir bei d.velop arbeiten daran, dass unsere Software für alle Menschen in ihrer bevorzugten Sprache verfügbar ist. Ganz gleich, ob Spanisch, Chinesisch oder eine der vielen anderen Sprachen, die unsere Kund:innen sprechen. Produkte wie d.velop invoices liefern wir bereits heute in 14 Sprachen, von Tschechisch über Spanisch bis hin zu Chinesisch. Da wir fast täglich neue Features und Verbesserungen ausrollen, war es bisher eine Herausforderung, alle Texte zeitnah in allen Sprachen bereitzustellen.
Aktuell sieht der Prozess für den Release neuer Features grob wie folgt aus:
Wie man hier sehen kann, nimmt der Part des Übersetzungsbüros einen Großteil der Zeit ein.
Unsere Evaluationsphase: KI-gestützte Übersetzungen
Wir testen jetzt, wie LLMs uns dabei helfen könnten. Wie der Name dies bereits impliziert, sind diese Sprachmodelle KI-Systeme, die auf das Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache spezialisiert sind. LLMs basieren auf sogenannten Transformer- bzw. Transformatoren-Modellen, um aus den unstrukturierten Daten wie Fließtexten oder Bildern für die KI verwertbare Werte herzustellen. Die eingegebenen Prompts bzw. zu übersetzenden Texte werden in Token umgewandelt. Jedes Token umfasst dabei einen Wortbestandteil. Das LLM kann nun statistische Verbindungen erstellen und somit Muster zwischen den Token erkennen. Die Ausgabe der LLMs basiert auf der gleichen Logik. Es werden hier Token generiert und dann die Token ausgewählt, deren Wahrscheinlichkeit am höchsten ist. Diese Token werden dann wieder in natürliche Sprache umgewandelt. Vereinfacht könnte man sagen, dass die Häufigkeit der Kombination in dem aus dem Internet aufgebauten Datensatz von dem Satz „Die Hauptstadt von Schleswig-Holstein ist Lübeck“ niedrig ist. Dagegen ist die Wahrscheinlichkeit, dass auf „Die Hauptstadt von Schleswig-Holstein ist“ „Kiel“ folgt, hoch. Diese Funktionalität machen wir uns zunutze, indem wir dem LLM unsere bereits übersetzten Texte als Grundlage geben. Dadurch entstehen Texte, die sich im unternehmerischen Kontext bspw. im Wording der Digitalen Rechnungsverarbeitung (d.velop invoices) befinden, statt im normalen Sprachgebrauch.
Vorteile durch den Einsatz KI-gestützter Übersetzungen für d.velop Software User
Sollten die Tests erfolgreich verlaufen, würden sich folgende Vorteile ergeben:
- Neue Features und Verbesserungen wären deutlich schneller in der bevorzugten Sprache verfügbar
- Die Übersetzungen würden durch den Kontext besser zur bestehenden Software passen
- Perspektivisch könnten wir weitere bisher nicht unterstützte Sprachen anbieten.
Qualität und Verantwortung stehen an oberster Stelle im Prozess
Aktuell binden wir das LLM in unseren automatisierten Prozess zu Testzwecken ein. Dabei bleibt die Qualität der Übersetzungen unser oberstes Gebot. Deshalb werden die vom Modell erzeugten Übersetzungsvorschläge mehrfach validiert.
In erster Instanz durchlaufen die von LLMs erzeugten Übersetzungen mehrere Prüfschritte und werden stichprobenartig mit Muttersprachler:innen validiert, um die hohen Standards zu halten. Durch Nutzerfeedback und mit Hilfe der professionellen Übersetzer:innen werden wir kontinuierlich den Prozess der KI-gestützten Übersetzungen verbessern.
Um außerdem über die einzelnen Softwareprodukte hinweg ein konsistentes Nutzererlebnis zu kreieren, wird das d.velop-weite Glossar stetig erweitert und dem LLM mitgegeben.
Wichtig ist uns auch, dass wir alle Menschen mit unseren Texten ansprechen. Deshalb evaluieren wir zusätzlich, ob LLMs uns dabei unterstützen können, Texte vollständig gendergerecht zu gestalten. Damit sieht der grobe Prozess dann wie folgt aus:
Als Veranschaulichung wurde dieser Text mit Claude Sonnet 4.5 ins Rumänische übersetzt und von unseren geschätzten Kolleg:innen in Rumänien direkt validiert.
LLM-uri ca acceleratori de traducere: Când dezvoltatorii nu mai trebuie să aștepte localizarea
Cum se traduce „Inteligență Artificială“ în spaniolă? Răspunsul este „Inteligencia Artificial“, dar acest articol nu se referă cu adevărat la asta. Este vorba despre cum poți traduce texte în alte limbi cu ajutorul AI sau, mai precis, al modelelor lingvistice mari (LLM-uri), pentru a livra mai rapid funcționalități noi de software în mai multe limbi.
La d.velop lucrăm pentru ca software-ul nostru să fie disponibil pentru toți oamenii în limba lor preferată. Indiferent dacă este vorba de spaniolă, chineză sau una dintre multele alte limbi pe care le vorbesc clienții noștri. Produse precum d.velop invoices le livrăm deja astăzi în 14 limbi, de la cehă și spaniolă până la chineză. Deoarece implementăm aproape zilnic funcționalități noi și îmbunătățiri, până acum a fost o provocare să oferim toate textele la timp în toate limbile.
În prezent, procesul pentru lansarea de noi funcționalități arată în mare parte astfel:
Cum se poate vedea aici, partea biroului de traduceri ocupă o mare parte din timp.
Faza noastră de evaluare: traduceri asistate de AI
Testăm acum cum ne-ar putea ajuta LLM-urile. Așa cum sugerează și numele, aceste modele lingvistice sunt sisteme AI specializate în înțelegerea și generarea limbajului natural. LLM-urile se bazează pe așa-numitele modele Transformer pentru a transforma date nestructurate precum texte curente sau imagini în valori utilizabile pentru AI. Prompturile introduse sau textele de tradus sunt convertite în token-uri. Fiecare token cuprinde o parte a unui cuvânt. LLM-ul poate acum să creeze conexiuni statistice și astfel să recunoască tipare între token-uri. Rezultatul LLM-urilor se bazează pe aceeași logică. Aici sunt generate token-uri și apoi sunt selectate token-urile cu cea mai mare probabilitate. Aceste token-uri sunt apoi reconvertite în limbaj natural. Simplificat, s-ar putea spune că frecvența combinației în setul de date construit din internet pentru propoziția „Capitala landului Schleswig-Holstein este Lübeck“ este scăzută. Pe de altă parte, probabilitatea ca după „Capitala landului“
Schleswig-Holstein este“ să urmeze „Kiel“ este mare. Folosim această funcționalitate oferind LLM-ului textele noastre deja traduse ca bază. Astfel rezultă texte care se încadrează în contextul corporativ, de exemplu în terminologia Procesarea Digitala a Facturilor (d.velop invoices), în loc de limbajul comun.
Avantajele utilizării traducerilor asistate de AI pentru utilizatorii software-ului d.velop
Dacă testele se vor desfășura cu succes, ar rezulta următoarele avantaje:
- Funcționalitățile noi și îmbunătățirile ar fi disponibile semnificativ mai rapid în limba preferată
- Traducerile s-ar potrivi mai bine cu software-ul existent datorită contextului
- În perspectivă, am putea oferi și alte limbi care nu sunt suportate momentan
Calitatea și responsabilitatea sunt prioritare în proces
În prezent, integrăm LLM-ul în procesul nostru automatizat în scop de testare. Calitatea traducerilor rămâne prioritatea noastră principală. De aceea, sugestiile de traducere generate de model sunt validate de mai multe ori.
În prima instanță, traducerile generate de LLM-uri trec prin mai multe etape de verificare și sunt validate prin sondaj cu vorbitori nativi pentru a menține standardele ridicate. Prin feedback-ul utilizatorilor și cu ajutorul traducătorilor profesioniști, vom îmbunătăți continuu procesul traducerilor asistate de AI.
Pentru a crea, de asemenea, o experiență de utilizare consistentă în toate produsele software, glosarul d.velop la nivel corporativ este extins continuu și furnizat LLM-ului.
Este important pentru noi să ne adresăm tuturor oamenilor prin textele noastre. De aceea evaluăm suplimentar dacă LLM-urile ne pot ajuta să concepem textele într-un mod complet neutru din punct de vedere al genului. Astfel, procesul în linii mari arată după cum urmează:
Dein Job bei der d.velop wartet auf Dich!
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