Qwen vs ChatGPT: Watter KI-model vertaal beter?

ChatGPT se huidige generasie en Qwen is albei deel van die poel modelle wat MachineTranslation.com op elke vertaling gebruik, nie twee buitestaander-uitdagers wat teen die platform self beoordeel word nie. Laat loop dieselfde teks deur albei op identiese segmente, en ChatGPT wen oor die algemeen die grootste deel van die taalpare. Verdeel die resultate volgens rigting, en die prentjie vernou skerp op een spesifieke plek: vertaling na Engels, waar die twee byna gelykop is.

Is daar enige KI beter as ChatGPT vir vertaling?

Algemene belangstelling in alternatiewe vir ChatGPT het toegeneem namate mededingende modelle verbeter het, hoewel die redes baie verskil volgens gebruiksgeval en daar geen enkele verduideliking is nie. Vir vertaling spesifiek is die nuttiger vraag watter model werklik beter presteer op 'n gegewe taalpaar, 'n toetsbare vraag eerder as 'n kwessie van sentiment.

Oor MachineTranslation.com se afgelope 28 dae se verkeer het albei modelle identiese bronteks oor 98 taalpare vertaal. ChatGPT het hoër punte in 77 van daardie pare behaal; Qwen het hoër punte in 21 behaal. Die geweegde gemiddelde oor ooreenstemmende uitset plaas ChatGPT op 9.10 uit 10 en Qwen op 8.98, 'n werklike dog beskeie gaping gemiddeld wat 'n veel skerper verdeling verberg sodra rigting in ag geneem word.

Waarom verdwyn die gaping byna wanneer daar na Engels vertaal word?

Die data toon waar die skeiding plaasvind, nie hoekom nie. Wat duidelik is, is dat Qwen se mededingendheid nie eweredig versprei is nie. Uit 27 pare waar die doeltaal Engels is, wen Qwen 13—basies 'n muntgooi. Uit die oorblywende 71 pare, beide vertalings uit Engels en tussen twee nie-Engelse tale, wen ChatGPT 63, oftewel 89% daarvan. 'n Span wat aanneem dat Qwen se prestasie na Engels oorgedra word na uitgaande of nie-Engelse paarvertalings, sal die verkeerde les uit die verkeerde rigting trek.

Is Qwen 'n Chinese maatskappy, en maak dit saak vir vertaling?

Qwen word ontwikkel deur Alibaba Cloud, gebaseer in China. Op sigself verander dit nie hoe goed die model 'n gegewe sin vertaal nie; die bostaande data weerspieël werklike uitsetgehalte ongeag waar 'n model gebou word. Waar dit wel kan saak maak, is datahantering: besighede wat gereguleerde of sensitiewe inhoud vertaal (kontrakte, mediese rekords, persoonlike inligting) behoort die vraag oor waar 'n AI-verskaffer daardie inhoud verwerk en stoor as 'n werklike omsigtigheidskwessie te hanteer, afsonderlik van die vertaalgehalte self. Dit is van toepassing op enige AI-verskaffer, nie net Qwen spesifiek nie, en dit is deels waarom MachineTranslation.com sy eie datahanterings- en sekuriteitspraktyke direk publiseer eerder as om die vraag onbeantwoord te laat.

Is enige van die modelle meer betroubaar vir regs- en besigheidsvertaling?

Nie konsekwent nie, en die verskil gaan nie altyd oor watter model hoër punte behaal nie. MachineTranslation.com se toetse oor werklike kontraktaal het twee afsonderlike gevalle gevind wat die moeite werd is om te weet voordat enige van die modelle met regsteks vertrou word. Idiomatiese taal loop soms andersom: 'n afsonderlike kop-aan-kop-toets het bevind dat ChatGPT 'n Duitse idioom letterlik en verkeerd vertaal het, terwyl Qwen die korrekte idiomatiese betekenis gevind het, 'n herinnering dat geeneen van die modelle se algehele voorsprong in die saamgevoegde data sin vir sin geld nie.

Geeneen van die modelle wen konsekwent oor hierdie drie gevalle heen nie: 'n enkele model se saamgevoegde telling voorspel nie sy gedrag op enige spesifieke term of frase nie. Dit is ook waarom regs- en kontraktuele teks baat vind by 'n menslike verifikasiestap, ongeag watter model die eerste konsep geproduseer het.

Wat van taaldekking?

Nòg ChatGPT nòg Qwen publiseer 'n geverifieerde, onafhanklik bevestigde lys van taalpare waar vertaalgehalte afneem. Albei is algemenedoel-modelle met breë meertalige opleiding, wat 'n ander aanspraak is as gemete vertaalprestasie oor 'n spesifieke stel tale. MachineTranslation.com toets en beoordeel vertaalgehalte oor 330+ tale direk, eerder as om staat te maak op 'n model se algemene taalvermoë as 'n plaasvervanger vir hoe goed dit werklik vertaal.

Wat behoort jy nie in ChatGPT of Qwen te plak vir besigheidsvertaling nie?

Nòg ChatGPT nòg Qwen is gebou as 'n toegewyde vertaalplatform, en om sensitiewe besigheidsinhoud direk in 'n algemenedoel-kletskoppelvlak te plak, bring dieselfde datahanteringsvrae mee as om dit in enige ander verbruikers-KI-nutsding te plak: waar die toevoer verwerk word, of dit behou word, en wie toegang daartoe het. Kontrakte, mediese rekords, immigrasiedokumente en finansiële state is presies die soort inhoud waar daardie vraag die moeite werd is om te beantwoord vóór jy vertaal, nie daarna nie. Dit is 'n werklike rede waarom 'n toegewyde vertaalplatform met gepubliseerde, verifieerbare datahanteringspraktyke 'n ander saak is as 'n algemenedoel-kletskoppelvlak, ongeag watter model onderliggend aan enigeen van hulle is.

Hoe MachineTranslation.com werklik albei modelle gebruik

MachineTranslation.com laat ChatGPT, Qwen en meer as 20 ander KI-modelle op elke vertaling loop, en bring dan die weergawe na vore waaroor daardie modelle die meeste saamstem. Gegewe hoe skerp Qwen en ChatGPT se prestasie volgens rigting verskil, sou die keuse van een model as 'n vaste verstek beteken dat daar op 'n voorspelbare deel van taalpare verkeerd geraai word. Dieselfde rigtingafhanklike patroon kom voor in MachineTranslation.com se Qwen teenoor DeepSeek-vergelyking. Vir die volledige prentjie van hoe huidige modelle teen mekaar getoets word, sien MachineTranslation.com se volledige modelvergelykingstoetsing.

Gereelde vrae