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

Lanscape-ul Modelelor LLM pentru Localizare

  • Comparația modelelor Deepseek, Qwen, Mistral și OpenAI
  • Finisare și adaptare pentru traducere și post-editare
  • Implementarea modelelor și considerații cost-performance

Arhitectura Pipeline-urilor de Localizare LLM

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

Asigurarea Automată a Calității pentru Traducerile LLM

  • Definirea metricilor 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

Guvernanța și Conformitatea în AI-ul de Localizare

  • Stabilirea guvernanței cu omul în buclă
  • 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 QA

Integrarea Enterprise și Automatizarea Fluxurilor de Lucru

  • Integrarea pipeline-urilor de traducere LLM cu sistemele 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, management al accesului și criptare a datelor
  • Cele mai bune practici 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 Software și Lideri de Inginerie
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite