DeepL: Hohe Qualität – aber begrenzte Anpassung
DeepL überzeugt mit beeindruckenden Übersetzungen, besonders bei gängigen Sprachkombinationen. Der Stil wirkt flüssig, die Wortwahl sitzt oft überraschend gut. Für viele Standardanwendungen ist das ideal, solange die Anforderungen nicht über das hinausgehen, was die Engine von Haus aus kann.
Denn dort, wo unternehmensspezifische Terminologie, branchenspezifische Sprache oder dynamische Inhalte ins Spiel kommen, gerät die Flexibilität eines geschlossenen Systems schnell an ihre Grenzen.
LLMs: Übersetzen auf Augenhöhe – und deutlich mehr
Spätestens seit ChatGPT ist klar: Große Sprachmodelle wie die von OpenAI bieten eine neue Dimension an Qualität und Anwendungsbreite. Richtig trainiert liefern sie nicht nur überzeugende Übersetzungen. Sie lernen Fachbegriffe, passen sich Sprachstilen an und lassen sich gezielt für neue Aufgaben einsetzen.
Ob automatische Qualitätssicherung, Zusammenfassungen oder Abkürzungsgenerierung: LLMs sind weit mehr als nur Übersetzungsmaschinen.
Und die Kosten? Ein klarer Pluspunkt von LLMs
Was viele überrascht: LLMs sind in der Regel deutlich kostengünstiger als DeepL, besonders bei regelmäßigem oder großvolumigem Einsatz.
Warum?
Ein eigenes oder gemietetes LLM lässt sich einmal gezielt auf Fachsprache, Terminologie und Stil trainieren. Das ist der initiale Aufwand. Danach entstehen selbstverständlich weiterhin Nutzungskosten, ähnlich wie bei DeepL. Der entscheidende Unterschied: Die laufenden Kosten bei LLMs sind deutlich geringer und skalieren effizienter mit wachsendem Volumen.
Besonders bei regelmäßigem Übersetzungsbedarf oder automatisierten Prozessen rechnet sich das schnell. Vor allem, wenn das Modell mehrfach im Unternehmen genutzt wird, etwa in verschiedenen Abteilungen oder Anwendungsbereichen.
Kurz gesagt: Was sich anfangs wie ein technischer Mehraufwand anhört, rechnet sich schnell.
Unsere Stärke: Das Training – mehr als nur Daten einspeisen
Training ist nicht gleich Training. Gerade bei Übersetzungen handelt es sich um eine komplexe und hochindividuelle Herausforderung – und das für jede Sprache separat.
Es reicht nicht, ein Sprachmodell einfach mit Daten zu füttern. Um wirklich präzise und kontextgerechte Übersetzungen zu erzielen, müssen sprachliche Nuancen, Fachterminologie und branchenspezifische Besonderheiten sorgfältig berücksichtigt werden.
Ein wichtiger Bestandteil unseres Trainingsansatzes ist der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei greifen die Modelle bei der Übersetzung gezielt auf firmenspezifische Terminologiedatenbanken und Wissensquellen zurück. So wird sichergestellt, dass Fachbegriffe korrekt und konsistent verwendet werden – auch bei komplexen und sich ständig ändernden Inhalten.
Aus einem einfachen Prompt entsteht dabei eine umfangreiche Bibliothek an gezielt entwickelten Prompts, die für verschiedene Situationen und Anforderungen verwendet werden. Dieses Wissen fließt in die kontinuierliche Verbesserung des Modells ein: Das Training wird immer wieder durchgeführt, wodurch sich die Übersetzungsqualität stetig erhöht.
Unsere Expertise liegt darin, diese komplexen Anforderungen zu verstehen und für jede Sprache das optimale Training zu gestalten – so holen wir aus jedem Modell das bestmögliche Ergebnis heraus.
Wir kennen die sprachlichen Herausforderungen in Technik, Recht, Marketing, Vertrieb und weiteren Abteilungen wie Produktmanagement, HR oder Kundenservice – und bringen dieses Wissen gezielt in das Training ein.
Flexibel, skalierbar, unabhängig
Unsere Lösungen wie MultiSearch und der TranslationHub bringen die Vorteile eines durch Schmieder gezielt trainierten LLMs direkt in Ihren Arbeitsalltag.
- MultiSearch bietet Ihnen im Self-Service Zugriff auf qualitativ hochwertige maschinelle Übersetzungen – abgestimmt auf Ihre Inhalte, Fachsprache und Anforderungen.
- Der TranslationHub integriert sich nahtlos in Ihre bestehenden Systeme und stellt dort ein intelligentes, kontinuierlich lernendes LLM bereit.
Und weil wir technologieoffen arbeiten, können wir jederzeit neue, leistungsfähige Sprachmodelle einbinden – schnell, flexibel und ohne Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
Für besonders wichtige oder sensible Texte bieten wir selbstverständlich weiterhin professionelles Post-Editing an, um höchste Qualität und Sicherheit zu gewährleisten.
Nutzung und Training vorhandener Unternehmens-LLMs
Viele Unternehmen verfügen bereits über eigene Sprachmodelle, etwa in der Azure-Cloud oder anderen Umgebungen. Bei Schmieder Übersetzungen können wir diese firmeneigenen LLMs übernehmen und gezielt weitertrainieren – speziell mit Blick auf professionelle Übersetzungen und Ihre unternehmensspezifische Terminologie.
Das trainierte Modell stellen wir anschließend über unsere Plattform MultiSearch bereit. So erhalten alle Ihre Mitarbeitenden weltweit Zugriff auf eine hochqualitative, konsistente Übersetzungsressource, die speziell für Ihre Anforderungen optimiert ist.
Der große Vorteil: Die aufwendige und komplexe Aufgabe, ein Sprachmodell für präzise Übersetzungen zu trainieren und kontinuierlich zu verbessern, übernehmen wir für Sie. Das ermöglicht Ihnen, die Stärken Ihres eigenen LLMs voll auszuschöpfen – ohne selbst die nötige Infrastruktur und Expertise aufbauen zu müssen.
Fazit: Wer heute schon an morgen denkt, setzt auf trainierte LLMs
DeepL ist ein starker Standard – aber LLMs bieten die nächste Entwicklungsstufe:
Mehr Qualität durch Anpassung. Mehr Funktionen durch KI. Und messbar geringere Kosten bei regelmäßigem Einsatz.
Schmieder Übersetzungen verbindet KI-Technologie mit Sprachverstand und hilft Ihnen dabei, aus jeder Sprache das Beste herauszuholen. Heute. Und in Zukunft.
