DeepL - Probleme bei LLM Next Gen modell 'model_type=latency_optimized'

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Hallo Zusammen,

der Step DeepL Translate funktionierte immer sehr gut.

Jetzt hat aber wohl DeepL eine neue API-Generation (LLM Next Gen modell) online genommen.

Diese vervollständigt den Text als Satz und erweitert ihn somit mit „und“ oder setzt Kommas zwischen Aufzählungen.

Dies aber nicht erwünscht und man muss es jetzt wohl ausstellen.
Eine Anpasdung der Konfigurationen wie folgt, hat nicht geholfen:

  • V2 source_lang: autodetect → Deutsch (German). Das ist die wichtigste Änderung.
    Weil DeepL bei autodetect (also ohne gesetzte Quellsprache) immer das Next-Gen-LLM verwendet – für die Spracherkennung. Nur wenn die Quellsprache fest gesetzt ist, darf DeepL das klassische Modell nehmen, das wörtlich übersetzt statt umzuschreiben.

  • V5 preserve_formatting: no → yes. Damit respektiert DeepL die Formatierung statt sie zu korrigieren.

  • V4 split_sentences: yes → no. Bei Produkttiteln sinnvoll – so behandelt DeepL den Titel als eine Einheit und zerlegt ihn nicht in „Sätze“ (das ist mit ein Grund für die eingefügten Kommas und das „and“).

Nun wird noch empfohlen der API-URL ein Parameter hinzufügen. Ob das klappt weiß ich nicht, aber zumindest ist es im Step nicht konfigrierbar.

mit diesen Parameter ‚‚model_type=latency_optimized‘‘ das klassische Modell aufrufen kann und nicht das LLM Next Gen modell.

Synesty-Support - könntet ihr das testen und den Step anpassen?

Oder habt Ihr eine andere Option, dies zubewerkstelligen?

Viele Grüße
noIT-Henry