Как стартап DeepL конкурирует с гигантами машинного перевода

«Мы всегда конкурировали с большими компаниями»

DeepL появился на базе онлайн-словаря Linguee в 2017 году, и быстро рос под управлением информатика Ярослава Кутыловского, основателя и CEO стартапа.

Кутыловский родился в Польше и в 12 лет переехал в Германию, где ему приходилось посещать школу, не говоря ни слова по-немецки. Так он понял, насколько важно знание языков.

В 2017 году, начав работать над DeepL, он заметил, что нейросети могут предложить прорыв, который бы позволил решить проблему.

«Мы знали, что машинный перевод будет двигаться в этом направлении. И мы знали, что это будет невероятно полезно. Увидев возможность, мы подумали: „Эй, давай-ка сделаем что-то классное“» — рассказывает Кутыловский.

Нейронный машинный перевод (англ. Neural Machine Translation, NMT) — самый успешный метод машинного перевода, который есть на сегодняшний день. Он быстрее и точнее, чем его предшественники, использует меньше ресурсов и его легче масштабировать.

DeepL предлагает услуги по переводу с фокусом на B2B-продукты. Как сообщают в компании, с запуска они получили запросы от более чем 1 млрд пользователей, и сейчас у них более 20 тысяч бизнес-клиентов, в том числе Elsevier, Fujitsu и Mastodon.

«Перевод очень важен для бизнеса, — объясняет Кутыловский. — Сейчас компании становятся международными и быстро выходят на новые рынки, поэтому они получают клиентов из разных регионов».

Читайте по теме:

Интернет состоит из плохих машинных переводов — исследование

Новая версия Midjourney 6.0: как составлять запросы с пользой для бизнеса

Арабские ученые создали нейросеть, которая имитирует почерк человека

По его словам, больше всего переводы требуются в сферах, как используется много текстов, например в области юридических услуг.

На данный момент в арсенале DeepL 31 язык, используемый в странах Европы и Азии. В 2023 году стартап внедрил ИИ-ассистента для составления текстов и приобрел статус единорога. Несмотря на то, что сейчас финансирование получить сложнее, в январе компания привлекла неназванную сумму (оценивается в €100 млн) и достигла оценки в €1 млрд.

DeepL заявляет, что предлагает «лучший в мире» перевод при помощи ИИ, а также, что его продукт учитывает нюансы и в 3 раза точнее, чем у конкурентов. Такие результаты они получили по итогу «слепых тестов», в которых профессиональные переводчики выбирали наиболее точный вариант перевода, не зная, какая компания его выполнила.

В чем преимущество DeepL?

«Мы всегда конкурировали с большими компаниями» — отмечает Кутыловский, добавляя, что основным соперником стартапа на рынке остается Google Translate.

По его словам, одно из преимуществ стартапа — специализация: «Перевод — не ключевой бизнес Google, а всего лишь один из сотни побочных проектов. То же самое, если взглянуть на LLM и OpenAI как нашего конкурента; перевод — лишь один из примеров того, что они делают… Мы концентрируемся на одной конкретной области».

С точки зрения технологии успех DeepL основан на архитектуре нейросетей, вкладе людей-редакторов и обучающих данных.

Стартап обучает свои модели на огромном количестве данных, преимущественно собранных из интернета. Для это используются специальные программы-кролеры, которые автоматически находят переводы и оценивают их качество. Такие методы, как обучение с подкреплением, позволяют предоставлять ИИ позитивную обратную связь, чтобы он и дальше давал результаты желаемого качества.

Задача также состоит в том, чтобы найти баланс между возможностью модели переводить и способностью образовать предложения на языке перевода. «Есть много деталей, которыми занимается команда математиков» — добавляет Кутыловский.

Машинный перевод: новые вызовы и возможности

CEO DeepL признает, что недавний бум интереса к ИИ ускорил динамику в секторе и добавил сложностей.

Теперь команде нужно следить за множеством изменений: выходом новых моделей, open-source проектами, научными исследованиями и работой других компаний.

Какая стратегия для нее подойдет? По мнению Кутыловского, один аспект — постоянные иннновации и их правильное внедрение. Второй — правильные инвестиции. Важно получить нужный капитал и соответствующую команду.

В то же время развитие ИИ и интерес к нему открывает новые возможности: «Есть вещи, о которых мы думали 2-3 года назад, но технологий для их воплощения еще не было».

Будущее изучения языков

Машинный перевод оказал нам огромную помощь в преодолении языковых барьеров. Но при этом возникает вопрос: не достигнем ли мы точки, в которой не придется учить иностранные языки, потому что ИИ может сделать это за нас?

По мере того, как совершенствуется технология, нам все меньше нужно будет учить языки, чтобы освоиться за рубежом. Но это не значит, что они станут менее ценными. В качестве примера основатель DeepL приводит математику: в реальной жизни мы не используем сложные вычисления из школьной программы. Однако эта наука по-прежнему необходима, ведь она учит нас рациональному мышлению.

Тот же принцип применим и к языкам, считает он. Осваивая язык, мы узнаем, как формировать мысли и выражать идеи — и это невероятно важно для нашего развития.

Источник.

Обложка снегерирована нейросетью Midjourney