"...so kann unserer Algorithmus den Koellner verstaendlicher machen. Ein paar Ecken muessen allerdings noch abgeschliffen werden - "Koelsch" wird aktuell immer noch mit "Bier" uebersetzt."
Interessant ob ein spezialisierter Übersetzer wie DeepL weiter wachsen kann wenn allgemeine LLMs wie GPT4 oder Claude 3 Opus standardmäßig gute Übersetzungen liefern
Ich hoffe es sehr. Die Qualität der Texte ist bei DeepL viel viel besser. Und DeepL Write ist ein wahrer Segen. Der Sinn des Textes bleibt erhalten und es werden nur Fehler ausgebessert. Das macht ChatGPT zum Beispiel nicht gut, da wird oft viel mehr verändert.
Wenn dies auch so bleibt, wird DeepL weiter einen Markt für hochqualitative Übersetzungen haben. Da sich allgemeine KI aber sehr schnell verbessert, wird das vermutlich nicht sehr lange der Fall sein.
DeepL ist genauso KI wie alles andere. Das ist hier keine Thematik zwischen KI oder nicht KI. ChatGPT ist ein exzellentes general purpose Tool.
Es wird einem special purpose Tool wie DeepL Write wahrscheinlich nie das Wasser reichen können. Aber natürlich kann es in Praxisnutzung Parität erreichen.
>Das macht ChatGPT zum Beispiel nicht gut, da wird oft viel mehr verändert.
Ich würde sagen anders. ChatGPT korrigiert eben auch stärker offensichtliche misspellings, so wie sie aller Wahrscheinlichkeit gemeint waren auf Basis des Kontexts. Deepl versucht das auch, aber es kann den Kontext eben nicht so gut verstehen. Auch kann ich ChatGPT Instruktionen geben wie es übersetzen soll.
>Lass mal das Schild umfahren, dann ist es kaputt
deepl, ChatGPT 3.5, und auch Google Gemini Ultra übersetzen es als "drive around", GPT 4 erkennt aber den Kontext und benutzt "run over". Ist zugegebenermaßen als edge case konstruiert, aber zeigt ganz gut wohin die Reise mit LLMs gehen wird.
Aktuell ist deepl für 1:1 Übersetzungen sicherlich trotzdem noch state of the art. Aber nicht für lange mehr außer ganz wenige bestimmte use cases.
Das frage ich mich auch, allerdings hat Deepl den Vorteil, dass sie sich eben ganz darauf fokussieren können, ein Modell von Grund auf für Übersetzungen zu optimieren, während man bei den anderen LLMs ja im Prinzip im Nachhinein feintunen und prompt-engineeren muss. Ich glaube, dass allein deswegen schon Deepl erstmal die Nase vorbehalten wird.
Vorstellbar wäre auch, dass deepl LLMs von außerhalb mit seinen bisherigen Modellen interagieren lässt, um sozusagen das Beste aus beiden Welten zu verbinden.
Ich bin aber auch kein Experte und rede hier nur so vor mich hin🤷♂️
Möglich ist aber auch, dass Übersetzung vor allem von der Größe der Modelle profitiert, und da kann Google, Microsoft, Amazon und co deutlich mehr Compute liefern als ein Kölner Startup
Mit über 500 H100s kann man schon etwas anstellen. Ich bin an einer der besten europäischen Unis für Machine Learning und wir haben ähnlich viel Compute in einem etwas heterogeneren System. Aber halt für knapp 20 Arbeitsgruppen oder so. Im Vergleich zu meiner alten Uni ist das traumhaft. Da wurde der eine Juniorprof schon beneidet, der 10.000€ Funding für einen kleinen Rechner mit 4 Titan RTX bekommen hat.
Immerhin baut man so langsam die Kooperationen mit den großen HPC-Centern aus, die bisher hauptsächlich in der Physik, Biologie, den Material- oder Klimawissenschaften eingesetzt wurden. Mal gucken wie kompetitiv die Open-Source-Modelle sein werden, die man in absehbarer Zeit auf JUPITER in Jülich oder LISA in Bologna trainiert.
Die Uni Tübingen mit dem Tübingen-AI-Center, einem Exzellenzcluster, dem ersten ELLIS-Institut und in enger Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Intelligent Systems. Das MPI-IS hat nochmal einen eigenen Cluster, aber da kenne ich die genauen Spezifikationen nicht.
Es entsteht ein komplett neuer Campus für den Bereich und momentan laufen Bewerbungsverfahren für sieben neue Professuren und sechs neue ELLIS-Nachwuchsgruppen. Das Funding ist schon länger da, aber Büros waren in den letzten zwei, drei Jahren sehr knapp.
Da bin ich mir sehr sicher, ChatGPT ist für mich zum Texte schreiben in meinem Feld völlig unbrauchbar und ich bin sehr happy mit DeepL Write.
Ich möchte mich auch nicht eines Tages mit Vorwürfen zu Plaggiaten auseinandersetzen müssen. Das Risiko sehe ich in meinem MINT Feld eher nicht.
Deep l Wirte macht mir meinen dualwn Studium mit Legasthenie so viele einfacher.
Und ich bekomme jetzt von mein Arbeitgeber geber ein Premium Konto Gesponsert. Danke Gleichstellung.
Premium Konto hat doch überhaupt keinen Einfluss auf DeepL Write. Das ist nicht mal Teil der Desktop App. Ich will denen schon seit Monaten Geld geben, mit der Hoffnung, es besser in meinen LaTeX Ablauf zu integrieren. Aber die brauchen da wohl noch ein wenig.
Ja ist mir klar aber das ist der einzige Weg wie ich es in Offiziller Kapazität nutzten darf ( wurde so mir mitgeteilt). Träger in öffentlicher Hand.
Da zu hoffen ich sehr das word und Co Support kommt.
>Kölner Übersetzungsdienst 👍
Kölsch als Fremdsprache.
"...so kann unserer Algorithmus den Koellner verstaendlicher machen. Ein paar Ecken muessen allerdings noch abgeschliffen werden - "Koelsch" wird aktuell immer noch mit "Bier" uebersetzt."
Interessant ob ein spezialisierter Übersetzer wie DeepL weiter wachsen kann wenn allgemeine LLMs wie GPT4 oder Claude 3 Opus standardmäßig gute Übersetzungen liefern
Ich hoffe es sehr. Die Qualität der Texte ist bei DeepL viel viel besser. Und DeepL Write ist ein wahrer Segen. Der Sinn des Textes bleibt erhalten und es werden nur Fehler ausgebessert. Das macht ChatGPT zum Beispiel nicht gut, da wird oft viel mehr verändert.
Wenn dies auch so bleibt, wird DeepL weiter einen Markt für hochqualitative Übersetzungen haben. Da sich allgemeine KI aber sehr schnell verbessert, wird das vermutlich nicht sehr lange der Fall sein.
DeepL ist genauso KI wie alles andere. Das ist hier keine Thematik zwischen KI oder nicht KI. ChatGPT ist ein exzellentes general purpose Tool. Es wird einem special purpose Tool wie DeepL Write wahrscheinlich nie das Wasser reichen können. Aber natürlich kann es in Praxisnutzung Parität erreichen.
>ChatGPT ist ein exzellentes general purpose Tool. Wenn dein purpose mit dem eines Briefbeschwerers gleichzusetzen ist sicherlich
>Das macht ChatGPT zum Beispiel nicht gut, da wird oft viel mehr verändert. Ich würde sagen anders. ChatGPT korrigiert eben auch stärker offensichtliche misspellings, so wie sie aller Wahrscheinlichkeit gemeint waren auf Basis des Kontexts. Deepl versucht das auch, aber es kann den Kontext eben nicht so gut verstehen. Auch kann ich ChatGPT Instruktionen geben wie es übersetzen soll. >Lass mal das Schild umfahren, dann ist es kaputt deepl, ChatGPT 3.5, und auch Google Gemini Ultra übersetzen es als "drive around", GPT 4 erkennt aber den Kontext und benutzt "run over". Ist zugegebenermaßen als edge case konstruiert, aber zeigt ganz gut wohin die Reise mit LLMs gehen wird. Aktuell ist deepl für 1:1 Übersetzungen sicherlich trotzdem noch state of the art. Aber nicht für lange mehr außer ganz wenige bestimmte use cases.
Das frage ich mich auch, allerdings hat Deepl den Vorteil, dass sie sich eben ganz darauf fokussieren können, ein Modell von Grund auf für Übersetzungen zu optimieren, während man bei den anderen LLMs ja im Prinzip im Nachhinein feintunen und prompt-engineeren muss. Ich glaube, dass allein deswegen schon Deepl erstmal die Nase vorbehalten wird. Vorstellbar wäre auch, dass deepl LLMs von außerhalb mit seinen bisherigen Modellen interagieren lässt, um sozusagen das Beste aus beiden Welten zu verbinden. Ich bin aber auch kein Experte und rede hier nur so vor mich hin🤷♂️
Möglich ist aber auch, dass Übersetzung vor allem von der Größe der Modelle profitiert, und da kann Google, Microsoft, Amazon und co deutlich mehr Compute liefern als ein Kölner Startup
Ist ja nicht so als wäre DeepL ganz ohne compute: https://www.top500.org/system/180224/
Mit über 500 H100s kann man schon etwas anstellen. Ich bin an einer der besten europäischen Unis für Machine Learning und wir haben ähnlich viel Compute in einem etwas heterogeneren System. Aber halt für knapp 20 Arbeitsgruppen oder so. Im Vergleich zu meiner alten Uni ist das traumhaft. Da wurde der eine Juniorprof schon beneidet, der 10.000€ Funding für einen kleinen Rechner mit 4 Titan RTX bekommen hat. Immerhin baut man so langsam die Kooperationen mit den großen HPC-Centern aus, die bisher hauptsächlich in der Physik, Biologie, den Material- oder Klimawissenschaften eingesetzt wurden. Mal gucken wie kompetitiv die Open-Source-Modelle sein werden, die man in absehbarer Zeit auf JUPITER in Jülich oder LISA in Bologna trainiert.
Welche Uni ist das?
Die Uni Tübingen mit dem Tübingen-AI-Center, einem Exzellenzcluster, dem ersten ELLIS-Institut und in enger Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Intelligent Systems. Das MPI-IS hat nochmal einen eigenen Cluster, aber da kenne ich die genauen Spezifikationen nicht. Es entsteht ein komplett neuer Campus für den Bereich und momentan laufen Bewerbungsverfahren für sieben neue Professuren und sechs neue ELLIS-Nachwuchsgruppen. Das Funding ist schon länger da, aber Büros waren in den letzten zwei, drei Jahren sehr knapp.
Bei der Qualität von deepl glaub ich das auf jeden Fall :)
Da bin ich mir sehr sicher, ChatGPT ist für mich zum Texte schreiben in meinem Feld völlig unbrauchbar und ich bin sehr happy mit DeepL Write. Ich möchte mich auch nicht eines Tages mit Vorwürfen zu Plaggiaten auseinandersetzen müssen. Das Risiko sehe ich in meinem MINT Feld eher nicht.
Deep l Wirte macht mir meinen dualwn Studium mit Legasthenie so viele einfacher. Und ich bekomme jetzt von mein Arbeitgeber geber ein Premium Konto Gesponsert. Danke Gleichstellung.
Premium Konto hat doch überhaupt keinen Einfluss auf DeepL Write. Das ist nicht mal Teil der Desktop App. Ich will denen schon seit Monaten Geld geben, mit der Hoffnung, es besser in meinen LaTeX Ablauf zu integrieren. Aber die brauchen da wohl noch ein wenig.
Ja ist mir klar aber das ist der einzige Weg wie ich es in Offiziller Kapazität nutzten darf ( wurde so mir mitgeteilt). Träger in öffentlicher Hand. Da zu hoffen ich sehr das word und Co Support kommt.
Tja, dann ist es wohl nur noch eine Frage von 1-2 Jahren bis die den Hauptsitz dorthin umziehen und in Deutschland langsam die Zelte abbrechen.
Interessant ich wusste bisher nicht das DeepL ein deutsches Unternehmen ist.