Локальные LLM против традиционного машинного перевода: кто выигрывает в корпоративных проектах?

Представьте: ваш юридический отдел требует срочно перевести 500 страниц конфиденциального договора. Облачный переводчик вроде Google или DeepL отпадает сразу — данные утекут в секунду. Остается либо нанимать переводчиков (дорого и медленно), либо искать другой путь. Вот здесь и начинается настоящая битва технологий.

Проблема: корпоративный перевод — это минное поле

Традиционный машинный перевод (NMT) работает по принципу "отправь текст в облако, получи ответ". Для публичных документов — отлично. Для внутренних технических спецификаций, финансовых отчетов или переписки с клиентами — катастрофа. Каждый запрос к облачному API — это потенциальная утечка. Каждый перевод — риск искажения терминологии.

Традиционный NMT: быстрый, но глупый солдат

Нейронный машинный перевод (NMT) — это специализированные модели, обученные только на переводе. Они жрут параллельные корпуса текстов и выплевывают результат. Работают быстро, но с ограниченным контекстом. Если в вашей отрасли есть специфические термины (например, "квантовое туннелирование" в физике или "дериватив" в финансах), модель их либо переведет буквально, либо придумает абракадабру.

Главный плюс NMT — скорость и низкая стоимость для массовых переводов. Главный минус — нулевая гибкость. Модель не понимает, что она переводит. Она просто сопоставляет статистические паттерны.

Локальные LLM: универсал, который думает

Локальные большие языковые модели — это совсем другой зверь. Они не обучены специально для перевода. Они обучены понимать язык вообще. И это меняет все.

LLM вроде Llama 3.1, Qwen2.5 или Mistral могут переводить, потому что они "знают", как устроены языки. Они улавливают контекст, иронию, технические нюансы. Могут адаптироваться под ваш глоссарий, если дать им инструкцию. И все это работает на вашем сервере, без единого байта в интернете.

Сравнение в лоб: цифры против смысла

Видите разницу? NMT выигрывает в скорости и стоимости для открытых данных. LLM выигрывают в безопасности и качестве для всего, что сложнее новостной статьи.

Когда локальные LLM бьют NMT без вариантов

• Юридические документы: Точность терминов важнее скорости. LLM можно "скормить" глоссарий компании и получить перевод, который не осмелится оспорить даже придирчивый юрист.
• Техническая документация: Спецификации, API-документация, мануалы. NMT часто путает "framework" и "structure", а LLM понимает контекст разработки.
• Внутренняя коммуникация: Переписка между отделами в международных компаниях. Конфиденциальность — абсолютный приоритет.
• Креативные тексты: Маркетинговые материалы, слоганы, презентации. LLM сохраняют стиль и эмоциональную окраску, NMT делают текст плоским.

Шаги к внедрению: как не облажаться с локальными LLM

1 Выбор модели: не гонитесь за размером

Вам не нужна 70-миллиардная модель для перевода. Возьмите 7B или 13B параметров — их хватит для большинства задач. Проверьте рейтинги локальных LLM 2025 для перевода. Обращайте внимание не на общий бенчмарк, а на результаты именно в переводных задачах.

2 Инфраструктура: железо имеет значение

Локальные LLM жрут оперативку. Для 7B модели в 4-битной квантованности нужно минимум 8 ГБ RAM. Для 13B — 16 ГБ. Лучше брать с запасом. Если планируете несколько языков одновременно — умножайте. И не забудьте про GPU, если скорость критична. Выделение памяти под iGPU может серьезно ускорить процесс.

3 Выбор фреймворка: llama.cpp, Ollama или vLLM?

Здесь все зависит от вашего стека. Для простоты берите Ollama — установка в три команды. Для максимальной производительности — llama.cpp или vLLM. Если у вас Apple Silicon, посмотрите на MLX. Подробное сравнение есть в обзоре фреймворков для локального запуска LLM.

# Пример запуска модели через Ollama
ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b --prompt "Переведи на английский: Договаривающиеся стороны обязуются соблюдать конфиденциальность."

4 Промптинг: искусство задавать правильные вопросы

LLM не переводчик по умолчанию. Им нужно четко сказать, что вы хотите. Плохой промпт: "Переведи этот текст". Хороший промпт: "Ты профессиональный переводчик юридических текстов с русского на английский. Переведи текст ниже, сохранив все термины и формальный стиль. Не добавляй комментарии."

5 Тестирование: не верьте на слово

Перед внедрением проведите слепое тестирование. Возьмите 100 предложений из вашей реальной документации. Разделите на три группы: перевод человеком, NMT, локальная LLM. Дайте оценить носителям языка из разных отделов. Если LLM проигрывает — возможно, вы выбрали не ту модель или плохой промпт.

Подводные камни, о которых молчат энтузиасты

• Скорость все-таки имеет значение: LLM переводят в 5-10 раз медленнее NMT. Для пакетной обработки тысяч документов это может быть критично.
• Ресурсный голод: Одна модель работает — хорошо. Десять параллельных запросов — сервер ложится. Нужно тщательно планировать нагрузку.
• Нестабильность качества: LLM могут "генерировать" вместо перевода. Особенно на редких языковых парах (например, финский-японский). Всегда нужен человеческий контроль.
• Обновление моделей: Мир LLM меняется каждый месяц. Сегодняшняя лучшая модель через квартал может устареть. Будьте готовы к миграции.

Гибридный подход: когда нельзя выбирать одно

Умные компании не выбирают "или-или". Они используют гибрид. Открытые, неконфиденциальные тексты (новости сайта, описания продуктов) идут через быстрый и дешевый NMT. Конфиденциальные документы, технические спецификации, юридические тексты — через локальные LLM. А для сверхкритичных переводов (договоры на миллионы) все равно нанимают человека-переводчика для финальной проверки.

Технически это реализуется через роутинг на уровне приложения. Определяете классификатором тип документа и его чувствительность — отправляете в соответствующий конвейер.

# Упрощенный пример роутинга
from enum import Enum

class DocType(Enum):
    PUBLIC = 1
    CONFIDENTIAL = 2
    HIGHLY_SENSITIVE = 3

def route_translation(text, doc_type, language_pair):
    if doc_type == DocType.PUBLIC:
        return cloud_nmt_api(text, language_pair)
    elif doc_type == DocType.CONFIDENTIAL:
        return local_llm_translate(text, language_pair)
    else:
        # Отправляем человеческому переводчику через тикет-систему
        create_translation_ticket(text, language_pair)
        return "Translation in progress"

FAQ: вопросы, которые вы постеснялись задать

А если у нас нет своего AI-инженера?

Не проблема. Современные инструменты вроде LM Studio или Ollama позволяют запускать модели через графический интерфейс или простые API. Ваш DevOps или даже сисadmin справится. Главное — четкая инструкция и тестовый период.

LLM действительно лучше переводят технические тексты?

Да, но с оговоркой. Если LLM "скормили" техническую документацию на этапе обучения (например, CodeLlama или специализированные научные модели), то их перевод будет точнее. Универсальные модели могут проигрывать NMT в узкоспециализированных областях. Всегда тестируйте на своих данных.

Сколько это стоит в деньгах?

Сервер с 64 ГБ RAM и хорошим GPU обойдется от 3000$ разово. Плюс электричество и охлаждение. Сравните с подпиской на корпоративный облачный переводчик за 1000$ в месяц. Окупаемость — 3-4 месяца, если объемы большие. И это без учета стоимости потенциальных утечек.

Можно ли дообучить LLM на наших документах?

Можно, но сложно. Fine-tuning требует экспертизы и вычислительных ресурсов. Чаще используют более простой метод — RAG (Retrieval-Augmented Generation). Встраиваете свои документы в векторную базу, и LLM ищет там аналогичные фрагменты перед переводом. Это улучшает консистентность терминологии.

Итог: кто выигрывает в 2025?

Локальные LLM выигрывают по безопасности и качеству для сложных текстов. Традиционный NMT выигрывает по скорости и стоимости для массовых открытых переводов. Умные компании строят гибридные системы, которые автоматически выбирают инструмент под задачу.

Через год-два, когда LLM станут быстрее и дешевле, баланс сместится. Но сегодня выбор зависит от трех факторов: конфиденциальность данных, сложность текстов и бюджет. Если первые два пункта критичны — локальные LLM уже сейчас лучшее решение.

И последнее: не пытайтесь заменить всех переводчиков. Замените рутину. Пусть LLM обрабатывают черновой перевод, а люди занимаются тонкой шлифовкой и творческими задачами. Так вы и сэкономите, и не потеряете в качестве.