现在比以往任何时候都更需要准确、高效的多语言内容制作。人工智能技术的融合与发展在这一领域发挥了关键作用。
时间轴中概述的这一历程展示了从2021年到2025年的预期进展。下面我们就来看看神经机器翻译(NMT)和大语言模型(LLM)是如何改变整个行业的。
90年代至2021年:利用 NMT打好基础
机器翻译是一项相对”古老”的技术,早在20世纪90年代末就开始用于翻译，不过神经机器翻译的出现要追溯到2016年谷歌翻译的推出。在2021年之前，通过翻译管理系统(TMS)将NMT整合到翻译工作流程中奠定了基础。这种整合提高了翻译的效率和准确性，简化了内容制作者的工作流程.通用NMT也被用作基本翻译应用程序，为进一步改进提供了坚实的起点。
2023:通过整合 NMT 和 LLM 拓展视野
到2023年，随着人们对GenAl的认识不断提高,NMT的使用开始超越传统的翻译任务。它们开始被整合到非翻译服务中,如客户体验(CX),凸显了这些技术的多功能性。
通过TMS 将LLM与NMT翻译工作流程相结合，标志着向前迈进了一大步。这种组合提高了翻译质量，并在某些情况下实现了用LLM 替代 NMT。
此外，LLM开始被用于试验新的服务,如内容创建，从而突破了这些技术所能实现的极限。
2024-2025:多语言内容制作的未来预计
2024年和 2025年将有几项重要进展。随着架构和模型越来越接近LLM所用的架构和模型，NMT的性能有望大幅提高。这一改进可能会使更多的NMT模型集成到多语言用户体验中。LLM在与 NMT一起制作内容时，可以执行更复杂的语言任务。我们将使用定制的NMT引擎生成内容，在交由人工进行最终检查之前，由LLM对其进行改进或检查，从而缩小人工翻译与机器翻译之间的差距。
此外,预计低成本大语言模型的成本效益也会提高，使其能够取代用于特定目的的NMTs。成本的降低可以使先进翻译技术的使用更加民主化，使较小的机构也能从这些进步中受益。此外，人工智能服务预计将嵌入语言服务提供商内部,提高翻译流程之外的流程效率，并将这些技术更无缝地集成到现有工作流程中。
为什么对LanguageLine客户很重要
对于LanguageLine的客户来说，了解这些进步是至关重要的，原因有以下几点:
1.提高质量和准确性:随着人工智能技术的进步，翻译的质量和准确性将不断提高。这意味着客户可以期待更精确、更符合文化习惯的翻译，这对于在不同市场进行有效沟通和保持品牌完整性至关重要。
2.经济高效的解决方案:预计与法律硕士和非法律硕士相关的费用会降低，这意味着客户可以以更低
廉的价格获得高质量的翻译服务。这种技术的民主化确保了即使是较小的组织也能从最先进的翻译工具中获益，而无需破费。
3.效率和速度:将人工智能融入多语种内容制作可简化工作流程，缩短项目周转时间。客户可以期待
更快地交付翻译内容，这在竞争激烈的商业环境中至关重要，因为时间就是生命。
4.扩展服务:人工智能在翻译服务中的应用不仅仅局限于文本翻译。客户可将这些技术用于各种应用,包括客户服务、内容创建和用户体验增强,为其多语言需求提供全面的解决方案。
5.可扩展性:随着企业的发展和进入新市场，快速高效地扩展翻译服务的能力变得至关重要。人工智能驱动的解决方案提供了满足日益增长的需求所需的可扩展性，同时又不影响质量。
展望未来人工智能在多语种内容制作方面的发展以不断改进和整合先进技术为标志。从近几年对NMT的基础性使用，到不久的将来有望取得的巨大进步，这段历程展示了人工智能的变革潜力，以及我们的行业是如何迅速应对这些机遇的。
在我们前进的道路上，NMT和LLM的结合，同时不忘人类专家，无疑将继续塑造内容制作的未来，为全球传播提供更高效、更准确、更具成本效益的解决方案。
对于LanguageLine的客户来说，这意味着更好的服务、更好的结果,以及能够自信而轻松地满足他们对多语言内容的需求。
咨询总结：
从2021年到2025年，人工智能在多语言内容制作领域取得显著进展。NMT和LLM技术的发展，提高了翻译的效率和准确性，简化了工作流程。2023年，NMT开始超越传统翻译任务，与LLM结合用于客户体验等非翻译服务。预计到2024-2025年，NMT性能将大幅提升，LLM将执行更复杂的语言任务，推动低成本大语言模型的普及。这些进步对LanguageLine客户意味着更高质量的翻译、经济高效的解决方案、更快的交付速度、扩展服务和可扩展性。未来，NMT和LLM的结合将继续推动内容制作行业的发展，为客户提供更优质的多语言服务。
