Curs de pregatire Sisteme enterprise de localizare LLM cu QA și Governance

Introducere în localizarea enterprise cu LLM-uri

• înțelegerea ecosistemelor de localizare enterprise;
• de la NMT la traducerea condusă de LLM-uri;
• provocările legate de calitate, governance și compliance.

Peisajul modelelor LLM pentru localizare

• compararea modelelor Deepseek, Qwen, Mistral și OpenAI;
• fine-tuning și adaptare pentru traducere și post-editare;
• implementarea modelelor și considerații privind raportul cost-performanță.

Arhitectura pipeline-urilor de localizare LLM

• modele de design de sistem pentru traducerea bazată pe LLM-uri;
• conectarea API-urilor, bazelor de date și sistemelor de management al conținutului;
• orchestrarea pipeline-urilor folosind LangChain și Docker.

Asigurarea automatizată a calității pentru traduceri LLM

• definirea metricilor de calitate lingvistică (BLEU, COMET, MQM);
• construirea agenților automatizați de QA pentru validarea traducerilor;
• bucle de feedback de post-editare și îmbunătățire continuă.

Governance și compliance în AI pentru localizare

• stabilirea governance-ului human-in-the-loop;
• tracking, jurnale de audit și controlul schimbărilor;
• standarde etice și de confidențialitate a datelor în sistemele LLM.

Framework-uri de evaluare și monitorizare

• monitorizarea performanței traducerii și a drift-ului;
• alertare în timp real și logging cu unelte open source;
• implementarea panourilor de control pentru supravegherea QA.

Integrarea enterprise și automatizarea workflow-urilor

• integrarea pipeline-urilor de traducere LLM cu sistemele CMS și TMS;
• automatizarea workflow-urilor și programarea job-urilor;
• colaborarea între departamente și controlul versiunilor.

Scalarea și securizarea infrastructurii de localizare

• scalarea implementărilor multi-model în cloud și on-premises;
• securitate, managementul accesului și criptarea datelor;
• cele mai bune practici de governance pentru adoptarea LLM la nivel enterprise.

Rezumat și pașii următori