Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Localizarea Enterprise cu LLM

  • Înțelegerea ecosistemelor de localizare la nivel de întreprindere
  • De la NMT la traducerea bazată pe LLM
  • Provocări legate de calitate, guvernanță și conformitate

Peisajul Modelelor LLM pentru Localizare

  • Compararea modelelor Deepseek, Qwen, Mistral și OpenAI
  • Adaptarea și finisarea pentru traducere și post-editare
  • Implementarea modelelor și considerente de cost-performanță

Arhitectura Fluxurilor de Localizare LLM

  • Modele de proiectare a sistemelor pentru traducerea bazată pe LLM
  • Conectarea API-urilor, bazelor de date și sistemelor de management al conținutului
  • Orchestrarea fluxurilor folosind LangChain și Docker

Asigurarea Calității Automate pentru Traduceri LLM

  • Definirea metricelor de calitate lingvistică (BLEU, COMET, MQM)
  • Construirea agenților automatizați de asigurare a calității pentru validarea traducerilor
  • Bucle de feedback pentru post-editare și îmbunătățire continuă

Guvernanță și Conformitate în Localizarea bazată pe IA

  • Stabilirea guvernanței cu implicarea umană
  • Urmărirea, jurnale de audit și controlul schimbărilor
  • Standarde etice și de confidențialitate a datelor în sistemele LLM

Cadre de Evaluare și Monitorizare

  • Monitorizarea performanței traducerilor și a derapajelor
  • Alertă și înregistrare în timp real cu instrumente open-source
  • Implementarea panourilor de revizuire pentru supravegherea calității

Integrare Enterprise și Automatizare a Fluxurilor de Lucru

  • Integrarea fluxurilor de traducere LLM cu sisteme CMS și TMS
  • Automatizarea fluxurilor de lucru și planificarea job-urilor
  • Colaborare interdepartamentală și controlul versiunilor

Scalarea și Securizarea Infrastructurii de Localizare

  • Scalarea implementărilor multi-model în cloud și on-premises
  • Securitate, managementul accesului și criptarea datelor
  • Practici de bază de guvernanță pentru adoptarea LLM la nivel de întreprindere

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea învățării automate și a procesării limbajului natural
  • Experiență cu Python sau TypeScript pentru integrarea API-urilor
  • Familiaritate cu fluxurile de lucru și instrumentele de localizare la nivel de întreprindere

Publicul țintă

  • Ingineri AI și NLP
  • Manageri de Tehnologii de Localizare
  • Arhitecți de Software și Responsabili de Inginerie
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite