Skillnad mellan NMT och LLM-översättning – Terminologikontroll och efterlevnad
- för 3 dagar sedan
- 15 min läsning
Att välja rätt översättningsteknologi är ingen enkel fråga för dig som lokaliseringschef. Med komplexa krav på terminologikontroll och regelefterlevnad i Europeiska läkemedelsprojekt står valet mellan Neural Machine Translation och Large Language Models i centrum. Dessa tekniker skiljer sig markant i utformning och resultat, och valet påverkar säkerheten i dina regulatoriska workflow. Artikeln guidar dig genom dessa skillnader så att du kan balansera konsekvent terminologi med nödvändig flexibilitet.
Innehållsförteckning
Viktiga punkter
Punkt | Detaljer |
NMT och LLM har olika tillämpningar | NMT fokuserar på specifik översättning medan LLM hanterar bredare kontext och fler uppgifter. |
Terminologikontroll är avgörande | Läkemedelsdokumentation kräver konsekvent terminologi för regelefterlevnad och kvalitet. |
Hybridlösningar erbjuder flexibilitet | Kombinera NMT och LLM för att optimera hastighet och noggrannhet i översättning. |
Regulatorisk efterlevnad är kritisk | Säkerställ att val av översättningsteknik uppfyller specifika branschstandarder och lagkrav. |
Vad är NMT och LLM-översättning?
När du söker efter översättningslösningar för regulerad dokumentation inom läkemedels- och bioteknikindustrin stöter du snabbt på två centrala termer: NMT (Neural Machine Translation) och LLM-översättning (Large Language Model-baserad översättning). Dessa är inte samma sak, även om båda använder artificiell intelligens. Skillnaden är betydande för terminologikontroll och efterlevnad i din organisation.
NMT är en äldre neuralteknik som fokuserar specifikt på översättningsuppgiften. Den använder transformer-arkitekturer tränade på stora parallella språkpar – engelsk-svensk, tysk-svenska och så vidare. NMT kräver mycket träningsdata för att fungera bra, och den är designad med ett starkt fokus på just översättning. Du kan tänka på NMT som en specialiserad maskin som bara kan göra en sak: översätta från ett språk till ett annat.
LLM-modeller är helt annorlunda. De är massiva språkmodeller tränade på enorma mängder språkdata från internet, böcker, vetenskapliga artiklar och mycket annat. LLM-modeller är designade för många olika uppgifter – de kan skriva text, sammanfatta dokument, besvara frågor och ja, de kan också översätta. Stora språkmodeller kan hantera översättning av språk med få träningsresurser genom att dra nytta av sitt enorma förkunskapsbas. Det betyder att en LLM kan producera mer kontextuell och mänsklig-liknande output än en traditionell NMT-modell.
Här är en översikt över viktiga skillnader mellan NMT- och LLM-översättning:
Egenskap | NMT-översättning | LLM-översättning |
Kontextomfång | En mening åt gången | Hela dokumentet/brett sammanhang |
Terminologiupprepning | Extremt konsekvent vid bra data | Flexibel, kräver kontrollsystem |
Resurskrav | Lågt, standardservrar räcker | Högt, kraftfull hårdvara behövs |
Förklaringsbarhet | Enkelt att spåra val | Svårmotiverat, probabilistiskt val |
Anpassning små språk | Kräver mycket parallelldata | Bra, även med lite träningsdata |
Hur skiljer sig resultaten?
Det mest praktiska för dig som lokaliseringschef är hur dessa tekniker faktiskt beter sig när de möter dina dokument.
NMT är konsekvent när data finns. Om du har massa parallella exempel på hur medicinska termer ska översättas från engelska till svenska, kommer NMT att lära sig detta mönster väl och upprepa det. Men om språkparet är mindre vanligt eller data är begränsat, sjunker kvaliteten snabbt.
LLM-modeller är flexiblare men mindre förutsägbara. De förstår sammanhang på ett mycket djupare plan. En LLM kan läsa en instruktion om att “aldrig översätta ordet ‘contraindication’ som ‘motvisar’” och faktiskt följa den instruktionen genom många sidor text. Men precisionen varierar mer – ibland är output bättre än en NMT skulle producera, ibland är den värre.
Terminologikontroll är kritisk. Inom säkra branscher som läkemedel måste översättningsteknologier hantera specifik terminology utan avvikelser. En standard NMT eller en publik LLM (som de flesta företag har tillgång till) kan inte garantera att dina interna termbaserar följs konsekvent.
Din terminologikontroll är bara så bra som systemets förmåga att tillämpa den konsekvent på varje sida i ett 500-sidors dokumentsamling.
Vad betyder detta för regulerad dokumentation?
I läkemedels- och bioteknikindustrin är detta ingen akademisk övning. Du behöver översättningar som uppfyller MDR-krav, GDPR-efterlevnad och interna terminologistandarder samtidigt. En standard NMT från en publik tjänst eller en öppen LLM från en public SaaS-plattform kan helt enkelt inte leverera detta.
Det är därför som AI+HUMAN hybrid translation med ett proprietary LLM-baserat system som AD VERBUM är utformat för just denna situation. AD VERBUM använder ett eget språkoperationssystem som först integrerar dina Translation Memories och Term Bases innan något genereras, sedan låter proprietary LLM-modellen skapa output begränsat av din terminologi, och slutligen granskar certifierade ämnesexperter varje dokument för teknisk noggrannhet och regelefterlevnad.
Proffstips: Innan du väljer en översättningslösning, fråga leverantören specifikt: “Kan ni garantera att varje term från min termbase används konsekvent genom hela dokumentet utan avvikelser?” Det svaret skiljer verklig regelefterlevnad från bara att hoppas på det.
Tekniska egenskaper och arbetsflöden jämfört
När du börjar utvärdera vilken översättningsteknologi som passar din organisation behöver du förstå de konkreta skillnaderna i hur NMT och LLM-system faktiskt fungerar. Det handlar inte bara om kvalitet – det handlar om hastighet, kostnader, flexibilitet och hur de integreras i ditt arbetsflöde.
NMT-system är optimerade för snabbhet och låga kostnader. De behandlar text på meningsnivå, vilket betyder att systemet läser en mening, översätter den och går vidare till nästa. Eftersom NMT är designat specifikt för översättning och tränat på parallella språkpar kan det köras relativt effektivt utan enorma datorkraftskrav. Det gör NMT kostnadseffektivt för stora volymer och snabba leveranser. Men detta kommer med en kostnad: meningsnivåbearbetning betyder att systemet inte alltid förstår hur en mening hänger ihop med den före eller efter.
LLM-system arbetar på dokumentnivå och kräver betydligt mer kraft. En LLM läser hela kontexten – tidigare meningar, senare meningar, hela avsnittet – innan den genererar en översättning. Detta ger djupare förståelse och bättre hantering av ordlekar, kulturella referenser och ambiguiteter. Men denna makt kommer till priset av högre latens och högre beräkningskostnader. En LLM är långsammare än NMT, och det kostar mer per token som processas.
När ska du använda vilken teknik?
Det verkar rimligt att alltid välja LLM eftersom det är bättre, men så enkelt är det inte. Hybrid arbetsflöden kan selektivt anropa LLM-översättning för komplexa eller tvetydiga inmatningar medan NMT hanterar enklare meningar, vilket balanserar hastighet med kvalitet. Med andra ord: du behöver inte välja mellan det ena eller det andra.
Här är hur detta ser ut i praktiken:
NMT för volymöversättning av repeterande innehål. Om du har ett 2000-sidors produktöversättning med konsekvent struktur och terminologi, kan NMT åstadkomma detta snabbt och kostnadseffektivt. Det är perfekt för enkla, återkommande texter.
LLM för komplex regulerad dokumentation. Medicinska användarinstruktioner, farmakovigilansrapporter eller säkerhetsdatablad kräver kontextuell förståelse. En LLM hanterar nuanser och subtila meningsskillnader som en NMT skulle missa.
Hybrid arbetsflöden för det bästa av båda världarna. Ett intelligent system kan analysera varje inmatning, bestämma komplexiteten, och skicka den till rätt motor. Denna flexibilitet ger både hastighet och noggrannhet.
AD VERBUM-differentialen
Det är här det proprietary LLM-baserade systemet från AD VERBUM skiller sig från både traditionell NMT och offentliga LLM-tjänster. AD VERBUM använder sitt eget språkoperationssystem som inte är beroende av offentlig molninfrastruktur. Det betyder:
Du behöver inte välja mellan hastighet och säkerhet. AD VERBUM kan leverera LLM-kvalitet inom 3 till 5 gånger snabbare än traditionella översättningsarbetsflöden, utan att exponera dina medicinska termer eller källdokument för offentliga molntjänster.
Terminologikontroll är inbyggd från början. Innan någon LLM-generering startar integreras dina Translation Memories och Term Bases. Systemet genererar output som är konstränerat av din terminologi, inte bara hoppfull om att följa den.
Certifierade ämnesexperter granskar varje dokument. Teknisk dokumentation kräver precision och säkerhet som ingen enbart automatisk process kan garantera. AD VERBUM-systemet slutför arbetsflödet med en granskning av en medicinsk eller teknisk expert som kontrollerar för både noggrannhet och regelefterlevnad.
En hybrid arbetsflödes sanna kraft ligger inte bara i att välja rätt motor för varje text – det ligger i att se till att terminologi, sammanhang och mänsklig granskning samarbetar.
Proffstips: Innan du implementerar någon ny översättningsteknologi, mät din nuvarande arbetsflödesgenomströmning (dokument per vecka) och felfrekvensen (korrigeringar per 1000 ord) för att etablera en baslinje. Använd sedan denna data för att utvärdera om en NMT-enkel lösning, en LLM-only-lösning eller en hybrid approach faktiskt sparar tid och resurser i din organisation.
Risker med terminologi och regulatorisk styrning
Detta är där teorin möter verkligheten. En olämplig ordöversättning i ett medicinskt dokument är inte bara en stavfel – det kan få allvarliga konsekvenser. Som lokaliseringschef inom läkemedels- och bioteknikindustrin behöver du förstå exakt vilka risker som följer med var och en av dessa teknologier.
LLM-modeller genererar text probabilistiskt, vilket innebär att de aldrig är helt förutsägbara. De förstår sammanhang på ett sätt som NMT inte gör, men denna flexibilitet har ett pris: LLM:er är benägna att göra semantiska fel och hallucineringar som kan strida mot strikta terminologiska och regulatoriska krav. En hallucination är när en LLM “uppfinner” information som inte finns i källtexten. I en medicinskt dokument kan detta betyda att en LLM lägger till en biverkning som inte var listad, eller helt ändrar betydelsen av en säkerhetsinstruktion. Detta är inte en mindre risk – det är ett regelefterlevnadsproblem.
NMT är mer förutsägbar och lättare att granska. Eftersom NMT är tränat på parallella språkpar behöver det bara göra en en-till-en-mappning. Det är mycket svårare för NMT att “halluciner” eftersom det inte försöker generera ny innehål – det försöker bara matcha mönster. Men denna säkerhet kommer till priset av mindre flexibilitet. NMT kan missa sammanhang som en LLM skulle fånga upp, och det kan producera tekniskt korrekta men stilistiskt märkliga översättningar.
Så här illustreras konsekvenser av val mellan NMT och LLM i regulatorisk miljö:
Scenario | Risk vid NMT | Risk vid LLM |
Inkonsekvent termval | Liten risk vid stora datamängder | Högre, pga kontextuell variabilitet |
Granskningsbarhet | Klar, loggbar process | Mindre transparens för val av termer |
Felaktig översättning | Oftast bokstavliga fel | Potentiellt semantiska fel eller hallucinationer |
Regelefterlevnad | Lättare att styrka | Kräver extra manuell kontroll |
De verkliga riskerna i din organisation
Låt oss vara konkreta. Här är vad som kan gå fel och hur det påverkar dig:
Terminologistabilitet över många dokument. Om du har 50 medicinska översättningar och termen “adverse event” ibland blir “biverkning”, ibland “oönskad händelse” och ibland något helt annat, har du ett problem. Regulatorer förväntar sig konsekventhet. En NMT kan ofta hålla denna konsekventhet genom att upprepa samma mönster. En LLM kan ändra sitt val baserat på subtila sammanhangsförändringar som du inte anade fanns.
Granskning och auditerbarhet. Du måste kunna förklara till regulatorer exakt varför du valde varje ord. Med NMT kan du säga “meningsnivå översättning från denna parallella körpus”. Med en LLM kan du inte verkligen förklara varför modellen valde ordet det gjorde – det var en probabilistisk beslut baserat på miljontals träningsexempel. Detta skapar ett gransknings- och dokumentationsproblem.
Nedärvt innehål och märkliga utgångar. LLM:er kan ibland generera text som är grammatiskt perfekt men faktiskt inkorrekt i en medicinsk eller vetenskaplig mening. En NMT gör det inte ofta – den är för mekanisk för detta.
Regulatorisk efterlevnad är inte en skugga – den är helt konkret. En enda misstranslation i en farmakovigilansrapport kan resultera i auditfynd eller värre.
Hur AD VERBUM löser detta
AD VERBUM använder sitt proprietary LLM-baserade system tillsammans med strikta terminologiska kontroller. Det är inte bara ett val mellan NMT och LLM – det är en hybrid strategi som tar fördelarna med både och neutraliserar riskerna.
Systemet fungerar så här:
Dina Term Bases och Translation Memories integreras först. Innan någon LLM-generering sker låses din terminologi in i systemet.
LLM-generering sker under terminologiska begränsningar. Systemet instruerar LLM:en att endast använda godkända termer från din termbase. Det finns ingen friheten för hallucineringar här.
Certifierade ämnesexperter granskar varje dokument. En läkare eller vetenskapsman med domain-kunskap läser igenom allt för att fånga eventuella semantiska fel eller stilmässiga problem.
QA-processer är ISO 17100 och ISO 18587 anpassade. Denna nivå av granskning och dokumentation är vad regulatorer faktiskt söker efter.
Det finns ingen oändlig flexibilitet utan granskning. Det finns ingen mekanisk meningsnivå-oversättning utan kontext. Det finns ett balanserat system som ger dig både hastighet och säkerhet.
Proffstips: Innan du godkänner någon översättning av ett regulatoriskt dokument, ställ alltid två frågor: “Kan jag förklara varför varje kritisk term valdes?” och “Kan jag spåra denna term till min godkända termbase?” Om svaret på någon av dessa är nej, har du ett granskningsproblem som måste lösas innan dokumentet lämnar ditt kontor.
När passar vilken teknik bäst i läkemedelsprojekt?
Det rätta svaret är inte “alltid LLM” eller “alltid NMT”. Det beror på vad du faktiskt behöver göra. Som lokaliseringschef behöver du kunna svara på denna fråga konkret för dina projekt, och det kräver att du förstår de verkliga skillnaderna mellan användningsfall.
NMT är ofta förstahandsvalet för läkemedelsprojekt när du har rätt förutsättningar. Om du redan har stora mängder parallella träningsdata inom ditt domänområde – kanske 10 år av tidigare medicinska översättningar – kan NMT leverera konsekvent, korrekt terminologi med låg latens. NMT föredras ofta för läkemedelsprojekt som kräver konsekvent, korrekt terminologi särskilt när stora domän-specifika parallella körpusar finns tillgängliga. Det betyder att om du redan har gjort detta innan, kan NMT ofta göra det igen på samma sätt.
Det finns ett konkret praktiskt värde här: snabbhet och förutsägbarhet. En NMT-motor kan köra på en standardserver utan enorma beräkningsresurser. Du kan processa tusentals sidor per dag utan att kostnaden skjuter i höjden. Och granskningen är enklare – eftersom systemet är mekaniskt kan du förstå exakt varför det valde ett ord.
LLM passar bättre när komplexiteten ökar eller resurserna är begränsade. Om du måste översätta till ett mindre språk där du inte har massiva parallella körpusar, kan en LLM hantera detta bättre än en NMT. LLM:s massiva förkunskap låter den “gissa” rätt ofta även när specifik träningsdata saknas. LLM:er är också bättre på att hantera ambiga eller sammanhängande passager där meningsnivå-förståelse helt enkelt inte räcker.
Men detta kommer till ett pris. LLM:er kräver betydligt mer beräkningskraft. En sida kan ta längre tid att processa. Och du behöver mer granskning för att se till att den inte har gjort något oväntat.
En praktisk beslutsmatris
Här är hur du bör tänka om dina specifika läkemedelsprojekt:
Använd NMT om: Du har tidigare medicinska översättningar från engelska till svenska att träna på, du behöver extremt snabb bearbetning, terminologikonsekventhet är kritisk, och du har begränsad budget för beräkning.
Använd LLM om: Du översätter till ett mindre använt språk, dokumenten är mycket komplexa eller juridiskt svåra, du behöver kontextuell förståelse för att hålla innebörden rätt, eller du kräver högre kvalitet över snabbhet.
Använd hybrid (den smarta vägen): Analysera varje dokument före granskning, skicka enkla, repetitiva sidor till NMT för snabbhet, och komplexa eller nya dokumenttyper till LLM för noggrannhet. AD VERBUM:s system är designat för just denna flexibilitet.
Det verkliga världen i läkemedelsöversättning
I praktiken ser detta ut så här. Du har kanske ett produktöversättningsprojekt på 500 sidor: produktöversikt, användarinstruktioner, säkerhetsdatablad och farmakovigilansdata.
Produktkatalogen och användarinstruktionerna? De är repetitiva, väl strukturerade och använder samma terminologi igen och igen. NMT är perfekt här. Det kan processa dessa på några timmar.
Farmakovigilansrapporten eller den juridiska säkerhetsbeskrivningen? De är nya, unika och innehåller juridiska nycklar som måste översättas perfekt. LLM passar bättre här, eftersom den kan hantera det faktum att detta är första gången denna specifika text överförts till svenska.
Den bästa tekniken är inte den som är teoretiskt bäst – det är den som matchar din faktiska arbetsflöde, din terminologi, dina budget och dina tidsfrister.
AD VERBUM använder denna flexibilitet. Systemet analyserar dina dokument och routear varje del till rätt motor. Du får hastigheten från NMT när det är lämpligt och noggrannheten från LLM när du behöver det. Och allting granskas av certifierade medicinska och tekniska experter som ser till att resultatet är både korrekt och regelefterlevt.
Proffsråd: Innan du väljer en teknik, gör en pilotöversättning med båda systemen på ett representativt dokument från ditt projekt. Jämför inte bara slutprodukten – mät även genomströmningen (sidor per dag), antalet ändringar som granskar behövde göra, och om terminologin var konsekvent. De siffrorna säger dig mer än någon teori.
Fördelar med AI+HUMAN hybrid och EU-värd infrastruktur
Du behöver inte välja mellan AI:s snabbhet och mänsklig expertis. Du behöver inte heller välja mellan kostnadseffektivitet och dataskydd. AI+HUMAN hybrid translation löser båda dessa motsättningar, och när det paras med EU-värd infrastruktur får du något som faktiskt är utformat för regulerad läkemedelsindustri.
Här är det enkelt uttryckt: en hybrid arbetsflöde låter AI göra vad den är bra på – snabb, konsekvent grundöversättning – och sedan låter certifierade ämnesexperter göra vad de är bra på – fånga nyanser, verifiera noggrannhet och säkerställa regelefterlevnad. Det är inte ett dåligt kompromiss. Det är faktiskt det bästa av båda världarna.
Hybrid AI-mänsklig översättningsarbetsflöden kombinerar hastigheten och skalbarheten från AI-system tillsammans med expert mänsklig efterredigering för att säkerställa terminologisk noggrannhet och regelefterlevnad. En lösning kan selektivt använda LLM för svåra segment medan den förlitar sig på NMT för allmän översättning, reglerad av mänsklig övervakning. Detta betyder att du aldrig är låst till ett val – systemet är smart nog att veta när det behöver mänsklig hjälp och när det kan gå själv.
Vad är fördelarna med hybrid konkret?
Låt oss sluta prata abstrakt och börja prata om din organisation:
3 till 5 gånger snabbare än traditionell översättning. En mänsklig översättare kan producera kanske 2000 ord av högkvalitativ medicinsk översättning per dag. AD VERBUM:s AI+HUMAN hybrid-system kan producera detta på några timmar, med samma eller högre kvalitet. Det är inte att ersätta människor – det är att ta bort det repetitiva arbetet så att experta kan fokusera på verklig granskning och validering.
Terminologikonsekventhet garanterad. Systemet integrerar dina Term Bases och Translation Memories innan något genereras. Varje AI-output är konstränerat av din godkända terminologi. En mänsklig granskar kontrollerar sedan att denna terminologi användes rätt i sitt sammanhang. Du får inte bara konsekventhet – du får verifierbar konsekventhet.
Lägre kostnader utan att offra kvalitet. Eftersom AI gör en stor del av arbetet och experta fokuserar på granskning snarare än nygenerering, är kostnaden per ord långt lägre än traditionell översättning. Men eftersom mänsklig granskning är inbyggd är kvaliteten högre än ren AI.
Gransknings- och revisionsspår. Regulatorer älskar detta. Du kan visa exakt vilken term användes, varför den valdes, och att en certifierad expert granskade den. Med ren AI kan du inte göra detta. Med ren mänsklig översättning är det svårare att skalera till många dokument.
EU-värd infrastruktur – varför det spelar roll
EU-värd infrastruktur är inte bara ett nice-to-have. Det är en operativ nödvändighet för läkemedelsöversättning.
När du använder offentliga molnöversättningstjänster (tänk på vanliga SaaS-plattformar) skickas dina medicinska data genom Internetmolnet, potentiellt lagras det på servrar i olika länder och processas av modeller tränade på data från överallt. Om denna data innehåller patientinformation eller proprietär medicinskt innehål är du nu i en GDPR och potentiellt HIPAA-situation. Dina data är redan borta.
AD VERBUM använder privat, EU-värd infrastruktur. Detta betyder:
Dina data stannar i Europa. Ingen molnleverantör. Ingen outsourcad processering. Systemet körs på AD VERBUM:s egen infrastruktur inom EU-gränser.
GDPR-efterlevnad är inbyggd, inte ett tilläggsval. Du behöver inte fråga “är detta GDPR-kompatibelt?” – det är det redan.
Du behöver inte oroa dig för hallucineringar som läcker data. Eftersom systemet är kontrollerat och granskat av människor, och infrastrukturen är säker, finns det ingen väg för känslig information att läcka genom en LLM som råkade tränats på något publikt datasätt.
ISO 27001 och ISO 13485 compliance från början. AD VERBUM:s system är redan certifierat för informationssäkerhet och medicinska enheter. Du behöver inte bygga detta själv.
Hybrid AI+mänsklig översättning med EU-värd infrastruktur är inte en premium-feature. Det är det enda vettiga valet för regulerad medicin.
Hur AD VERBUM:s system faktiskt fungerar
Det är inte bara marknadsföring. Här är den verkliga arbetsflödet:
Du laddar upp dina medicinska dokument och dina Term Bases.
Systemet integrerar din terminologi och kontextualiserar dokumenten.
Proprietary LLM-modell genererar output begränsat av din terminologi.
En certifierad medicinsk eller teknisk expert granskar varje sida för noggrannhet, stilistisk konsistens och regelefterlevnad.
QA-processer alignerade med ISO 17100, ISO 18587 och eventuella bransch-specifika krav säkerställer att allt är korrekt.
Du får en helt granskad, regelefterlevande översättning tillsammans med ett detaljerat revisionsspår.
Detta är vad professionell AI-översättning ser ut för regulerad industri.
Proffstips: Innan du implementerar någon ny översättningsteknik, fråga leverantören explicit: “Var finns serverna? Vilka länder? Vem kan komma åt min data?” Om svaret är något annat än “EU-värd privat infrastruktur”, fortsätt letar. För medicinskt innehål är dataskydd och datasuveränitet inte förhandlingsbara.
Säkerställ terminologikontroll och regelefterlevnad med AD VERBUM:s AI+HUMAN hybridlösning
Utmaningen med regulerad dokumentation inom läkemedel och bioteknik är att översättningen måste vara både exakt och konsekvent från början till slut. Artikeln visar tydligt hur traditionell NMT och allmänna LLM-tjänster ofta missar terminologikontroll och auditspårning vilket kan hota din regulatoriska efterlevnad. Då krävs en lösning som kombinerar styrkan i kontextkänslig AI med rigorös mänsklig expertgranskning för att skydda dina medicinska termer och data.
AD VERBUM:s egenutvecklade LangOps System levererar denna balans genom att först integrera dina Translation Memories och Term Bases för strikt terminologisk styrning. Därefter genereras översättningen med vår proprietära LLM-baserade AI som sedan granskas av certifierade ämnesexperter för full teknisk och regulatorisk kontroll. Vår lösning är dessutom hostad på säker EU-infrastruktur med certifieringar som ISO 27001 och MDR. Det här är det smarta valet när du behöver hastighet, kvalitet och full spårbarhet i dina medicinska och tekniska översättningar.
100 procent AI+HUMAN hybrid översättning med ämnesexperter
3 till 5 gånger snabbare än traditionellt
EU-värd säkerhet och full GDPR-efterlevnad
Vill du ta reda på hur AD VERBUM kan säkra dina regulatoriska översättningar med perfekt terminologikontroll Besök vår hemsida och upplev skillnaden med vår Specialized AI Translation lösning. Kontakta oss idag för en kostnadsfri konsultation och pilotprojekt anpassat för just dina behov.
Vanliga Frågor
Vad är skillnaden mellan NMT och LLM-översättning?
NMT (Neural Machine Translation) är en teknik som specifikt fokuserar på översättningsuppgifter och använder stora parallella språkpar. LLM (Large Language Model) är en mer flexibel modell som kan hantera flera uppgifter, inklusive översättning, med hjälp av en djupare kontextuell förståelse.
Hur fungerar terminologikontroll i NMT och LLM-översättning?
I NMT är terminologikontrollen mer konsekvent om det finns mycket träningsdata, medan LLM är mer flexibel men kan variera i precision. Det är viktigt att ha robusta kontrollsystem för båda typerna för att säkerställa att specifika termer används korrekt.
Vilken teknik är bättre för regulerad dokumentation: NMT eller LLM?
För regulerad dokumentation där konsekvent terminologi är avgörande föredras ofta NMT, särskilt om det finns tillgång till riklig parallell data. LLM kan vara bättre när det gäller komplexa texter som kräver djupare förståelse.
Kan jag använda både NMT och LLM i mitt översättningsarbetsflöde?
Ja, en hybrid arbetslösning som kombinerar både NMT och LLM kan vara fördelaktig. Detta tillåter dig att använda NMT för snabb bearbetning av enkla texter och LLM för mer komplexa eller sammanhangsberoende översättningar.
Rekommendation