Was bedeutet die neue Trainingsfunktion von Google Translate für die Übersetzungsbranche?

In einem Blog-Beitrag vom 24. Juli 2018 hat Google bekannt gegeben, dass nun die Betaversion von AutoML Translation öffentlich verfügbar ist. AutoML Translation ergänzt Googles Angebot für Cloud-basiertes maschinelles Lernen (Machine Learning, ML).

Die neue Funktion AutoML Translation basiert auf dem NMT-System von Google Translate. NMT steht für „Neural Machine Translation“, auf Deutsch neuronale maschinelle Übersetzung. Die Nutzer von AutoML Translation laden eigenen Content – etwa Inhalte mit Wortschatz ihrer Branche – hoch, um das NMT-System von Google Translate zu trainieren. So entsteht eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Version von Google Translate.

Was bedeutet die neue Funktion für die Übersetzungs- und Lokalisierungsbranche? Ist sie – wie Google im genannten Blog-Beitrag schreibt – ein weiterer Schritt zur „Demokratisierung“ von Machine Learning, da ML jetzt zusätzlichen Branchen zur Verfügung steht? Oder bedeutet sie „Goodbye Sprachdienstleistungsbranche“, wie Slator jüngst geschrieben hat?

Unser Realitätscheck

Googles Release von AutoML Translation ist ein wichtiger Schritt für die Branche. Google Translate ist das meistgenutzte Machine-Translation-System weltweit. Jede Funktion, die Google einführt, wirkt sich auf die Sprachdienstleistungsbranche aus. Bislang konnten Kunden von Google keine maßgeschneiderten Versionen von Google Translate erstellen.

Doch Google hat nicht als erstes Unternehmen Cloud-basiertes Training von MT-Systemen im Angebot. Microsoft bietet seit über sechs Jahren Cloud-basiertes Training von Systemen an, die auf statistischer maschineller Übersetzung (Statistical Machine Translation, SMT) basieren. Im Mai hat Microsoft eine vergleichbare Funktion für seine NMT-Plattform bekannt gegeben. Von Amazon ist eine ähnliche Ankündigung zu erwarten.

Alle drei Akteure führen bedeutende Cloud-Computing-Einheiten, haben im großen Stil in die Entwicklung der neuronalen maschinellen Übersetzung investiert und bieten ihre Deep-Learning-/NMT-Tools als Open-Source-Software an.

Die neue Funktion von Google klingt für mich nicht nach „Goodbye Sprachdienstleistungsbranche“. Sie bedeutet für mich mehr Auswahl und Vielfalt.

Mehr Möglichkeiten für unsere Kunden

Ab jetzt besteht eine weitere großartige Möglichkeit, ein maßgeschneidertes NMT-System zu erstellen. Wie bisher können Sie ein Open-Source- oder ein kommerzielles NMT-Tool, Ihre eigene Hardware (die Hardware-Anforderungen sind übrigens nicht zu unterschätzen) und Ihr eigenes Netzwerk nutzen.

Oder Sie setzen auf das Machine-Learning-Wissen und die Hardware eines Cloud-Services-Anbieters, den Sie für das Trainieren und Hosten der MT-Systeme bezahlen. Wenn Sie sich für die zweite Möglichkeit entscheiden, steht Ihnen nun Google als Anbieter zur Verfügung.

Sie entscheiden, welches Angebot Ihnen und Ihrem Unternehmen am meisten bringt. Bei Lionbridge stellen wir unseren Kunden das bestmögliche MT-System zur Verfügung. Also das MT-System, das perfekt passt – zum Kunden, aber auch zu einzelnen Projekten und Sprachrichtungen.

Seit über 16 Jahren entwickeln wir maßgeschneiderte MT-Systeme, die helfen, erstklassige Übersetzungen anzufertigen. Auch in Zukunft werden wir unsere Kunden mit individualisierten MT-Systemen unterstützen. Die Ankündigung von Google bedeutet mehr Möglichkeiten für uns – und für unsere Kunden.

Ein paar Worte zu den Kosten

Das Trainieren eines Google-NMT-Modells kostet nach den ersten zwei Stunden Rechenzeit USD 76 pro Stunde. Um mithilfe des trainierten Modells Texte zu übersetzen, bezahlt der Nutzer USD 80 pro Million Zeichen. Der Preis pro übersetztem Zeichen ist folglich viermal höher als bei einer Übersetzung mit der Standardversion von Google Translate.

Verglichen mit den Kosten für die Anschaffung erstklassiger GPU-Server klingt das akzeptabel. Anders sieht die Rechnung aus, wenn man von der x-fachen Nutzung trainierter MT-Modelle und der Übersetzung von mehreren Millionen Wörtern pro Monat ausgeht. In letzterem Fall ist zu überlegen, ob sich die Investition lohnt, wenn man sie mit den Kosten für die Standardversion von Google Translate und anderen Angeboten vergleicht.

Läutet das trainierbare NMT-System von Google das Ende der Sprachdienstleistungsbranche ein? Nein, ganz im Gegenteil.

Jay Marciano, Director of Machine Translation, ist seit 2010 bei Lionbridge tätig. Hier leitet er ein globales Team, das erstklassige Machine-Translation-Lösungen entwickelt. Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung in maschineller Übersetzung.