Mehrsprachige Unterstützung
Claude überzeugt bei Aufgaben in mehreren Sprachen und behält eine starke sprachübergreifende Leistung im Vergleich zum Englischen bei.
Überblick
Claude demonstriert robuste mehrsprachige Fähigkeiten mit besonders starker Leistung bei Zero-Shot-Aufgaben in verschiedenen Sprachen. Das Modell behält eine konsistente relative Leistung sowohl bei weit verbreiteten als auch bei weniger ressourcenstarken Sprachen bei, was es zu einer zuverlässigen Wahl für mehrsprachige Anwendungen macht.
Beachten Sie, dass Claude in vielen weiteren Sprachen über die unten getesteten hinaus kompetent ist. Wir empfehlen das Testen mit allen für Ihre spezifischen Anwendungsfälle relevanten Sprachen.
Leistungsdaten
Nachfolgend sind die Zero-Shot-Chain-of-Thought-Evaluierungsergebnisse für Claude 3.5 Modelle in verschiedenen Sprachen dargestellt, angegeben als Prozentsatz relativ zur englischen Leistung (100%):
| Sprache | Claude 3.5 Sonnet (Neu) | Claude 3.5 Haiku |
|---|---|---|
| Englisch (Baseline, fest bei 100%) | 100% | 100% |
| Französisch | 96,2% | 95,3% |
| Spanisch | 96,9% | 94,6% |
| Portugiesisch (Brasilien) | 96,0% | 94,6% |
| Italienisch | 95,6% | 95,0% |
| Deutsch | 94,0% | 92,5% |
| Chinesisch (Vereinfacht) | 92,8% | 90,9% |
| Indonesisch | 94,0% | 91,2% |
| Japanisch | 92,7% | 90,8% |
| Koreanisch | 92,8% | 89,1% |
| Arabisch | 92,5% | 84,7% |
| Hindi | 89,3% | 80,1% |
| Bengali | 85,9% | 72,9% |
| Suaheli | 83,9% | 64,7% |
| Yoruba | 64,9% | 46,1% |
- Die meisten europäischen Sprachen behalten über 95% relative Leistung im Vergleich zum Englischen bei
- Ostasiatische Sprachen (Chinesisch, Japanisch, Koreanisch) zeigen eine starke Konsistenz bei etwa 92-93% relativer Leistung
Diese Metriken basieren auf MMLU (Massive Multitask Language Understanding) englischen Testsätzen, die von professionellen menschlichen Übersetzern in 14 weitere Sprachen übersetzt wurden, wie im OpenAI’s simple-evals Repository dokumentiert. Die Verwendung menschlicher Übersetzer für diese Evaluierung gewährleistet hochwertige Übersetzungen, was besonders wichtig für Sprachen mit weniger digitalen Ressourcen ist.
Beste Praktiken
Bei der Arbeit mit mehrsprachigen Inhalten:
- Klaren Sprachkontext bereitstellen: Während Claude die Zielsprache automatisch erkennen kann, verbessert die explizite Angabe der gewünschten Ein-/Ausgabesprache die Zuverlässigkeit. Für verbesserte Sprachgewandtheit können Sie Claude auffordern, “idiomatische Sprache wie ein Muttersprachler” zu verwenden.
- Native Schriften verwenden: Reichen Sie Text in seiner nativen Schrift anstelle von Transliteration ein, um optimale Ergebnisse zu erzielen
- Kulturellen Kontext berücksichtigen: Effektive Kommunikation erfordert oft kulturelles und regionales Bewusstsein über die reine Übersetzung hinaus
Wir empfehlen auch, unseren allgemeinen Prompt-Engineering-Richtlinien zu folgen, um Claudes Leistung weiter zu verbessern.
Überlegungen zur Sprachunterstützung
- Claude verarbeitet Eingaben und generiert Ausgaben in den meisten Weltsprachen, die Standard-Unicode-Zeichen verwenden
- Die Leistung variiert je nach Sprache, mit besonders starken Fähigkeiten in weit verbreiteten Sprachen
- Selbst in Sprachen mit weniger digitalen Ressourcen behält Claude bedeutsame Fähigkeiten bei
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