Mistral vs Llama vs DeepSeek – Eine Vergleichsstudie für Exolynk Daten Übersetzungen
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Inhaltsübersicht
Kurzfassung
In eine Vergleichsstudie testeten wir fünf grosse Sprachmodelle (LLMs) auf Qualität, Geschwindigkeit und Kosten für die mehrsprachige Datenübersetzungen mit der Exolynk-Plattform. DeepSeek-V3 lieferte die besten Übersetzungen, war aber zu langsam. Mixtral-8x7B bot ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, während Llama 3.3 70B die beste Kombination aus Qualität und Geschwindigkeit erreichte. Daher entschieden wir uns für Llama 3.3 70B als bevorzugtes Modell. Die Studie zeigt, dass effiziente KI-Übersetzungen entscheidend für internationale, kollaborative Plattformen sind.
Die Notwendigkeit von mehrsprachigen Daten
Die Exolynk-Plattform wurde von Anfang an als eine mehrsprachige Softwarelösung entwickelt, die nicht nur die Benutzeroberfläche (UI) und Systemtexte, sondern auch die Daten im System selbst berücksichtigt. Diese Funktionalität ist in der Softwarebranche noch immer eine Besonderheit und stellt einen wesentlichen Vorteil dar, insbesondere in internationalen, kollaborativen Arbeitsumfeldern, in denen Sprachbarrieren überwunden werden müssen. In mehrsprachigen Ländern wie der Schweiz, aber auch für global agierende Unternehmen, ist diese Art der mehrsprachigen Datenunterstützung unerlässlich.
Mehrsprachigkeit bietet in zahlreichen Anwendungsbereichen entscheidende Vorteile:
- Kundensupport: Globale Unternehmen müssen in der Lage sein, Supportanfragen in verschiedenen Sprachen zu bearbeiten – ohne manuelle Übersetzungen.
- Manufacturing: In Fabriken und deren Fertigungsanlagen arbeiten oft internationale Teams zusammen. Damit jeder Arbeitsschritt genau und richtig durchgeführt wird, ist eine native Übersetzung der Konstruktionsdaten unerlässlich.
- Forschung und Zusammenarbeit: Internationale Forschungsprojekte erfordern Plattformen, die in der Lage sind, Daten in verschiedenen Sprachen zu erfassen und auszuwerten.
Beispiel: Übersetzung Exolynk Plattform (kanklicken um GIF abzuspielen)
Die Herausforderung: Erstellung mehrsprachiger Datensätze
Die Erstellung und Pflege mehrsprachiger Datensätze war in der Vergangenheit ein aufwändiger und teurer Prozess. Manuelle Übersetzungen waren kostspielig und berücksichtigt oft nicht den Kontext oder spezifische Fachterminologien. Maschinenübersetzungen, wie Google Translate, bieten eine schnelle Lösung, sind aber oft ungenau, insbesondere bei komplexen oder fachspezifischen Inhalten. Diese Lücken galt es zu schliessen, und hier kommen grosse Sprachmodelle (LLMs) ins Spiel.
LLM als Lösung: Fortschritte in der maschinellen Übersetzung
Die Verfügbarkeit von LLMs hat die maschinelle Übersetzung revolutioniert. Diese Modelle verstehen verschiedene Sprachen und können den Inhalt über reine Wort-für-Wort-Übersetzungen hinaus erfassen. Sie berücksichtigen den Kontext und bieten qualitativ hochwertigere Ergebnisse, da sie Fachsprache und Nuancen erkennen können. Ein weiterer Vorteil von LLMs: Sie lernen kontinuierlich, sodass ihre Übersetzungsfähigkeiten mit der Zeit immer präziser werden.
Modellwahl für Exolynk: Datenschutz und Effizienz im Fokus
Bei der Auswahl eines geeigneten Modells für Exolynk galt es nicht nur, ein leistungsstarkes Übersetzungsmodell zu finden, sondern auch strenge Datenschutzanforderungen zu erfüllen. In Zusammenarbeit mit Together.ai, einem Anbieter von Open-Source-Modellen, der keine Daten für Trainingszwecke verwendet, haben wir mehrere Modelle getestet, um die besten Übersetzungsresultate zu erzielen, ohne auf Datenschutz und Effizienz zu verzichten.
Die folgenden Modelle wurden für unsere Tests verwendet:
| Modellname | Parameteranzahl | Quantisierung | Kosten pro 1 million Tokens |
|---|---|---|---|
| Mixtral-8x22B Instruct | 141B | FP16 | $1.20 |
| Mixtral-8x7B Instruct | 46.7B | FP16 | $0.60 |
| DeepSeek-V3 | 671B | FP8 | $1.25 |
| Llama 3.3 70B Instruct Turbo | 70B | FP8 | $0.88 |
| Llama 3.1 8B Instruct Turbo | 8B | FP8 | $0.18 |
Die Parameteranzahl eines Modells hat direkten Einfluss auf dessen Leistung: Je mehr Parameter, desto schneller und präziser kann das Modell arbeiten, was jedoch zu höheren Kosten führt. Für eine effiziente Übersetzung ist es daher entscheidend, ein Modell zu wählen, das das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
Prompt-Design: Automatisierte Übersetzungen mit Kontext
Exolynk ermöglicht Benutzern das manuelle Übersetzen von Daten, strebt jedoch eine Automatisierung des Übersetzungsprozesses an. Das Ziel ist es, das Modell in einer strukturierten JSON-Datenformat zu füttern und eine korrekte Übersetzung in mehreren Sprachen zu erhalten.
Beispiel für ein JSON-Datenformat:
{
"de": "Hallo Welt",
"en": "",
"fr": "",
"it": ""
}
System-Prompt:
You are a translator who is translating an input JSON structure to all given languages inside the JSON. You return a JSON with all languages correctly translated. It is super important that you only reply with the valid JSON and no other text or descriptions.
Diese präzise Vorgabe sorgt dafür, dass das Modell ausschliesslich die übersetzte JSON-Struktur liefert, ohne zusätzliche Erklärungen oder Texte.
Ergebnisse: Die Leistungsfähigkeit der Modelle im Vergleich
Im Rahmen unserer Tests haben wir die Modelle anhand von Qualität, Geschwindigkeit und Kosten bewertet. Die Qualität wurde durch den Vergleich mit manuellen Übersetzungen überprüft, während die Geschwindigkeit anhand der Tokens pro Sekunde (Tokens/s) und der Kosten pro 1.000.000 Tokens beurteilt wurde.
| Modellname | Qualität (%) | Preis pro 1 million Tokens | Tokens/s | Gesamtbewertung (%) |
|---|---|---|---|---|
| Mixtral-8x22B Instruct | 78,21% | $1.20 | 67,49 | 65,22% |
| Mixtral-8x7B Instruct | 98,57% | $0.60 | 119,61 | 60,11% |
| DeepSeek-V3 | 99,29% | $1.25 | 10,92 | 66,43% |
| Llama 3.3 70B Instruct Turbo | 95,71% | $0.88 | 207,41 | 79,32% |
| Llama 3.1 8B Instruct Turbo | 83,21% | $0.18 | 266,67 | 61,07% |
Auswertung Chart:
Schlüssel-Ergebnisse
- DeepSeek-V3: Höchste Qualität, aber langsamste Performance.
- Mixtral-8x22B Instruct: Schwächste Leistung im Test, sowohl in der Qualität als auch in der Geschwindigkeit.
- Mixtral-8x7B Instruct: Gute Qualität, aber bei komplexen Übersetzungen sind leichte Fehler erkennbar. Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.
- Llama 3.1 8B Instruct Turbo: Niedrige Qualität aufgrund der kleinen Modellgrösse. Günstig und schnell, aber nicht für anspruchsvolle Übersetzungsaufgaben geeignet.
- Llama 3.3 70B Instruct Turbo: Bestes Modell in Bezug auf Qualität und Geschwindigkeit. Ideal für schnelle, präzise Übersetzungen.
Fazit: Die Wahl des richtigen Modells für Exolynk
Nach eingehender Analyse und Testung haben wir uns entschieden, für die Exolynk-Übersetzungsfunktionen künftig das Llama 3.3 70B Instruct Turbo Modell zu verwenden. Es bietet die beste Kombination aus Übersetzungsqualität, Geschwindigkeit und Kosten – und erfüllt somit ideal die Anforderungen unserer mehrsprachigen Plattform. Trotz der sehr guten Leistung von DeepSeek-V3, das die beste Qualität lieferte, war die langsame Verarbeitungsgeschwindigkeit ein entscheidender Faktor für unsere Entscheidung.
Die Auswahl des richtigen Modells ist entscheidend für eine nahtlose Nutzererfahrung, insbesondere in einem internationalen und mehrsprachigen Kontext, und Llama 3.3 70B hat sich als das optimale Modell herausgestellt.
