Inside DeepL Как стартап соперничает с гигантами машинного перевода
TNW провела интервью с основателем и генеральным директором Джареком Кутыловским, чтобы выяснить, чем DeepL отличается от других крупных платформ машинного перевода.
Инсайд DeepL: как стартап соперничает с гигантами машинного перевода
Искусственный интеллект в переводе совершил революцию в общении, сокрушая языковые барьеры, как никогда раньше. Ожидается, что объем глобального рынка этого сектора к 2026 году достигнет $12.3 млрд (€11.3 млрд), и как крупные игроки, так и небольшие стартапы стремятся получить свою долю пирога.
В 2017 году родился коллектив DeepL, выросший из онлайн-словаря Linguee, и внес новые стандарты в индустрию, опережая гигантов технологий, таких как Google Translate и Microsoft Translator. Ярек Кутивоськи, ученый-компьютерщик и генеральный директор DeepL, создал компанию, которая может сравниться с крупными игроками в этой сфере. Он понимает важность языка на собственном опыте, ведь в 12 лет он переехал в Германию, не зная ни слова по-немецки.
Когда Кутивоськи начал работу над DeepL в 2017 году, он увидел потенциал нейронных сетей для изменения машинного перевода. Он понял, что эта новинка может быть чрезвычайно полезной в решении проблем коммуникации на языковом уровне. Именно так и появился DeepL.
Нейронный машинный перевод: Игровой чейнджер
Нейронный машинный перевод (NMT) стал самым успешным методом машинного перевода на сегодняшний день. По сравнению с предшественниками, NMT работает быстрее, точнее, требует меньше ресурсов и легче масштабируется. DeepL использует технологию NMT для предоставления бесплатных и премиальных переводческих услуг, с особым акцентом на продукты B2B. С момента своего появления более 1 миллиарда пользователей воспользовались услугами перевода через DeepL, и на данный момент он обслуживает более 20 тысяч клиентов-компаний, включая известные бренды, такие как Elsevier, Fujitsu и Mastodon.
Перевод играет ключевую роль в бизнесе, который стремится расшириться на новые рынки. По мере международного развития компаний возникает необходимость в услугах перевода. Кутивоськи объясняет, что большой спрос на высококачественный перевод обычно наблюдается в текстовых профессиях, таких как юридические услуги.
- План по захвату углерода электростанции Drax игровой-изменитель или...
- Европейская комиссия запрашивает информацию от технологических плат...
- Все, что вам нужно знать о привлечении первого раунда финансировани...
В настоящее время DeepL предлагает перевод на 31 языке Европы и Азии. В 2023 году компания представила своего писательского помощника на основе искусственного интеллекта и стала “единорогом”. Несмотря на сложную ситуацию с финансированием, DeepL смогла привлечь сумму в размере в €100 млн, что привело к оценке ее стоимости в €1 млрд.
“Лучший в мире” машинный перевод
DeepL смело утверждает, что предлагает “лучший в мире” перевод на ИИ, похваставшись продуктом, который в 3 раза точнее и более нюансированный, чем у конкурентов. Эти утверждения подтверждаются “слепыми тестами”, в которых профессиональные переводчики несознательно выбирают самый точный перевод, не зная, какая компания его создала.
Чтобы проверить DeepL на практике, я провел собственные эксперименты. Я перевел отрывки из “Чужестранца” Альбера Камю с французского на английский с помощью переводчика DeepL и Google Translate. Хотя литературный перевод не является основной функцией этих инструментов, перевод DeepL превзошел перевод Google. Хотя было незначительные ошибки, DeepL ближе передал оригинальный смысл.
Я повторил эксперимент с использованием своей статьи и перевел ее с английского на греческий, мой родной язык. И вновь DeepL превзошел Google Translate. Несмотря на несколько незначительных ошибок, перевод DeepL оказался более точным, естественным и сохранил оригинальное значение.
Кутивоськи подчеркивает, что достижение точного перевода без потери его сути требует баланса между точностью и гладкостью, в зависимости от задачи. Техническая документация требует высокой точности, а маркетинговые тексты – гладкости.
Преимущества DeepL
Кутивоськи не беспокоится о конкуренции и говорит, что DeepL всегда соперничал с крупными компаниями, такими как Google Translate. Он считает, что успех DeepL обусловлен сочетанием трудолюбия, отличной команды и фокусировки на цели.
Технологический прорыв стартапа заключается в архитектуре его нейронных сетей, участии человеческих редакторов и тренировочных данных. DeepL обучает свои модели на огромных объемах данных, в основном полученных из интернета. Он использует веб-сканеры для поиска переводов и автоматической оценки их качества. Компания также применяет методы обучения с подкреплением, чтобы обеспечить положительную обратную связь, гарантируя высокое качество переводов, созданных искусственным интеллектом.
Успех DeepL также зависит от достижения баланса между переводческими возможностями модели и ее способностью формировать связные предложения на целевом языке. Кутыловски объясняет, что команда вкладывает значительные усилия в обучение моделей с использованием как монолингвальных данных, так и переводов.
Машинный перевод: новые вызовы и возможности
<p"ai-бум, (llm),="" deepl="" p="" академическими="" больших="" в="" внедряет="" впереди,="" достигаемый="" другими="" за="" и="" инновации,="" исследованиями.
Как говорит Кутыловски, машинный перевод стал гонкой. Чтобы успешно конкурировать, DeepL фокусируется на адекватных инвестициях, обеспечении необходимого капитала и создании опытной команды. Быстро развивающаяся технология искусственного интеллекта также открывает новые возможности. Кутыловски считает, что ИИ может изучать даже самые сложные языки при правильном количестве переведенного материала.
DeepL разрабатывает персонализированные переводы, адаптированные к стилю компании, и стремится создать более интерактивный опыт перевода. Стартап также исследует перевод счетов и тренировку своих собственных LLM с нуля с использованием своего нового суперкомпьютерного кластера DeepL Mercury. Эти LLM будут улучшать качество перевода и обеспечивать новые интерактивные рабочие процессы для пользователей, с дальнейшими возможностями и применениями, которые будут представлены в 2024 году.
Будущее изучения языков
Хотя машинный перевод позволяет преодолеть языковые барьеры, возникает вопрос: станем ли мы в конечном итоге переставать изучать иностранные языки, поскольку ИИ может делать это за нас. Кутыловски считает, что изучение языков постепенно будет менее необходимым для выживания в иностранных странах по мере улучшения технологии ИИ. Однако он подчеркивает, что значение изучения языков не уменьшится.
Как и изучение сложных уравнений в математике, которое нас учит рациональному мышлению, даже если мы редко применяем их в реальной жизни, изучение языков способствует формированию мыслей и ясному изложению идей. Кутыловски видит изучение иностранных языков как неотъемлемую часть личностного развития.
Изучение второго языка оказывает глубокое влияние на личность и общество. Исследования показывают, что это повышает плотность серого вещества в мозге, улучшает его функционирование, память, внимание, концентрацию и другие когнитивные способности. Изучение языков связано с улучшенной успеваемостью в учебе, более высокой трудоустройством, улучшенным творческим потенциалом, коммуникативными навыками и межкультурным пониманием.
Как верно говорит Кутыловски: “Даже если у вас есть лучший переводчик на вашем телефоне, если вы женитесь на человеке из другой страны, вы не будете общаться через телефон. По крайней мере, такая надежда”.
Дополнительный контент Q&A:
В: Как DeepL определяет точность своих переводов? A: DeepL проводит слепые тесты, в которых профессиональные переводчики слепо выбирают наиболее точный перевод, не зная, какая компания его произвела.
В: Как DeepL соперничает с крупными игроками, такими как Google Translate? A: Преимуществом DeepL является его фокус. В то время как для компаний, таких как Google, перевод может быть одной из многих побочных задач, DeepL целиком фокусируется на революционизации машинного перевода.
В: Какие будущие разработки ожидают DeepL? A: DeepL работает над персонализированными переводами, переводом счетов и обучением своих собственных больших языковых моделей (LLMs) с нуля. Эти нововведения улучшат качество перевода и предоставят новые интерактивные рабочие процессы для пользователей.
В: Может ли ИИ в конечном итоге заменить необходимость изучения иностранных языков? A: Хотя технология ИИ может уменьшить необходимость изучения языков в иностранных странах, значение изучения языков останется важным для личностного развития, рационального мышления и коммуникации в реальных ситуациях.
Для получения дополнительной информации о машинном переводе и связанных темах, пожалуйста, ознакомьтесь с этими ссылками:
- Tech Palestine Launches to Provide Tools to Help Support Palestinians (TechCrunch)
- Ukrainian Startup Astrology App Nebula Thriving Despite War
- EV Fast-Charging Networks Face Challenging 2024
- Timekettle’s $69.9 translation hardware handles multiple languages
- Meet Mammoth 2: The app that aims to make Mastodon easier than ever to use
- Another Proptech Startup Crashes and Burns, Citing Current Interest Rate Environment
- Alivecor Praises Apple Watch Ban Amid Health Tech Patent Dispute with Apple
- Tired of being tested, Onēra raises $32M to help clinicians conduct sleep studies at patients’ homes (TechCrunch)
Мы надеемся, что вам понравился этот всесторонний обзор DeepL и развивающегося мира машинного перевода. Не забудьте поделиться этой статьей на своих любимых платформах социальных сетей и продолжить дискуссию с нами!
