On-Premise-LLMs für Post-Editing & Quality Estimation: sicherer, besser, messbar & kosteneffizient.
- Presentation
- Terminology, Translation and Language Technologies
- 11. November
- 09:00 AM (CET) - 09:45 AM (CET)
- Plenum 2
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Marc Mittag
- translate5 Konsortium
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Juliane Schwab
- oneword GmbH
Contents
On-Premise-LLMs sind 2026 eine echte Alternative zu Cloud-KI in professionellen Übersetzungsprozessen. (Nicht nur) für Datensouveränität und wasserdichten Datenschutz sind on-Premise LLMs bzw. LLMs auf Servern europäischer Unternehmen absolut ratsam.
Der Vortrag zeigt, wie sich LLMs für KI-Übersetzungen, automatisiertes Post-Editing, Translation Quality Assessment und Quality Estimation sicher, messbar und kosteneffizient einsetzen lassen – mit Human-in-the-Loop und voller Datenkontrolle.
Im Fokus stehen Modellwahl, Benchmarking und produktive Toolchains: Welche Modelle eignen sich für welche Sprachen und Textsorten? Warum reichen allgemeine Internet-Benchmarks oft nicht aus? Welche Rolle spielen Terminologie, Translation Memories, Prompting, RAG, eigene Entwicklung und Systemintegration? Außerdem beleuchten wir, wann Fine-Tuning sinnvoll ist – und wann es Flexibilität kostet oder zusätzliche Hardware erfordert.
Takeaways
Im Enterprise Übersetzungsumfeld mit AI müssen Qualität & Kosten gemessen und kontrolliert, die Datensicherheit hergestellt und Prozesse organisiert werden. Wir zeigen und diskutieren erprobte Praxis.
Prior knowledge
Folgende Kenntnisse werden vorausgesetzt:
- übliche Einsatzszenarien von AI in der Übersetzung in Unternehmen (Post-Editing, Raw-MT, Quality Estimation ...)
- Kenntnisse darüber, wie LLMs funktionieren und eingesetzt werden
- Kenntnisse über Übersetzungsprozesse und deren Herausforderungen
KEIN Anfängervortrag