DeepL 推出新一代 LLM,在翻譯品質和流暢度方面優於競爭對手

全新語言 AI 解決方案為企業帶來卓越的翻譯服務

德國科隆2024年7月18日 /美通社/ — 全球領先的語言人工智能公司 DeepL 宣布推出下一代語言模型,此模型採用專為翻譯和編輯打造的高度專業 LLM 技術支援。最新更新代表了 DeepL 為企業的語言 AI 平台提供突破性的進展,並為翻譯品質和表現定下新的業界標準。 

新的解決方案結合了三大功能,在此領域無可匹敵: 

  • 專業 LLM-DeepL 解決方案 ─ 利用專為語言進行獨特調整的 LLM,從而為各種使用案例提供更類似人類的翻譯和寫作,同時降低出現幻覺和錯誤資訊的風險。
  • 專有資料 ─ 與只在公共互聯網上訓練的一般用途模型不同,DeepL 模型運用超過七年的專有資料,特別針對內容創作和翻譯進行調整。 
  • 人類模型輔導 ─ DeepL 模型專注於質量,DeepL 模組利用數千位經過特別訓練的語言專家來「輔導」模組,以達到同級最佳的翻譯效果。 

這項新解決方案的最新結果顯著提高了 AI 翻譯品質的標準,盲目測試表明 DeepL 翻譯被語言專家喜歡的頻率高於主要 AI 競爭對手的 2.3 倍。DeepL 行政總裁兼創辦人 Jarek Kutylowski 表示:「為企業提供卓越的 LLM 支援語言 AI 解決方案,對 DeepL 而只是開始罷了。」「我們是一間以研究為導向的公司,大力投資於推動翻譯和寫作的品質、效率和適應性。我們的目標是為全球客戶提供領先業界的技術,讓其能夠在沒有語言障礙的情況下,茁壯成長並進軍全世界。

「將我們的新 LLM 推出市場,是我們研究團隊的重要里程碑,但在測試我們的新模型時專業翻譯人員留意到,要提升譯文品質,DeepL 翻譯所需的人工編輯數量遠少於競爭對手,這是我們能夠為客戶帶來實質影響的真正證明。對於翻譯大量文件的企業來說,這真正能夠提升其效率和生產力,讓團隊成員可以專注於具有高商業價值的任務,」副研究總裁 Stefan Mesken 表示。 

自 2017 年成立以來,DeepL 已成為全球企業的首選語言 AI 供應商,提供尖端的翻譯和寫作解決方案,這是國際業務成長至關重要的投資,可解決各領域的溝通難題,包括內部運作和客戶支援。與一般用途 AI 系統不同,DeepL 的尖端翻譯和寫作解決方案依賴於專為語言調整的專門 AI 模型,從而為各種使用案例提供更精確的翻譯,同時降低出現幻覺和錯誤資訊的風險。在商業翻譯和寫作中,精確度是重中之重,這使得專門的 AI 模型成為最可靠、最優先的解決方案 

DeepL 新的下一代模型推出,代表 DeepL 已經領先業界的翻譯服務,再來一次重大改進。與領先的語言學家進行的盲目測試發現,對於英語到日語和簡體中文的組合而言,新的 LLM 與舊模式相比,翻譯質素顯著改善了 1.7 倍。此外,英語和德語的組合也有 1.4 倍的改進。準確度的顯著提高,將節省企業用戶在手動編輯上的寶貴時間,能夠更有效率地跨團隊、跨市場溝通。

由下一代模型支援的翻譯現可供 DeepL Pro 客戶使用,用於英語、日語、德語和簡體中文翻譯,並且即將推出其他語言。新的 LLM  可以通過選擇「下一代模型」在 Web 翻譯器中激活,讓用戶進一步控制翻譯體驗。DeepL Pro 用戶還受到企業級安全性和合規標準(ISO 27001 認證,GDPR/SOC 2 類型 2 合規性)的保護,並且從未使用 Pro 翻譯來訓練其模型。

這款新發布的模型,是 DeepL 的最新產品,也是此公司迄今為止最具轉型性的產品之一。本月早些時候,DeepL 推出了 DeepL for Enterprise,這是一種語言技術,旨在滿足希望整合 AI 解決方案的企業不斷變化的需求。DeepL 在全球範圍內的快速增長和需求,也反映出其迅速擴張的客戶網絡,現包括全球超過 100 萬間企業、政府和其他組織,包括 50% 的《財富》世界 500 強企業。公司還宣布,它在 2024 年 5 月以 20 億美元的估值籌集了 3 億美元的新投資,由著名的後期投資公司 Index Ventures 領投。 

DeepL 簡介  

DeepL 的使命,是打破各地企業的語言樊籬。 全球 63 個市場擁有超過 100,000 家企業、政府和其他組織,以及數百萬個人信任 DeepL 的語言 AI 平台,提供類似人類的翻譯和更流暢的寫作。世界各地的公司利用 DeepL 的 AI 解決方案,因其專門針對語言進行調整,以改變企業通訊、拓展市場及提高生產力。DeepL 於 2017 年由行政總裁 Jaroslaw (Jarek) Kutylowsk 創立,目前擁有超過 900 名充滿熱誠的員工,並獲得包括 Benchmark、IVP 和 Index Ventures 等世界知名投資者的支持。

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