Curs de pregatire Pipelines de traducere cu LLM & Automatizare

Introducere în sistemele de traducere cu LLM

• Înțelegerea traducerii automate neuronale (NMT) și a limitărilor acesteia
• Prezentarea arhitecturilor LLM și a capabilităților lor de traducere
• Comparație între traducerea MT tradițională și cea bazată pe LLM

Lucrul cu LLM-uri proprietare și open-source

• Utilizarea modelelor OpenAI, Deepseek, Qwen și Mistral pentru traducere
• Compromisurile dintre performanță și latență
• Selectarea modelului potrivit pentru fluxul tău de lucru

Construirea pipeline-urilor de traducere cu LangChain

• Principii de design pentru pipeline-uri de traducere cu LLM
• Implementarea unui lanț de traducere cu LangChain
• Gestionarea ferestrelor de context și a utilizării tokenilor

Automatizarea fluxurilor de lucru pentru traducere

• Programarea task-urilor de traducere folosind Python și instrumente de automatizare
• Preluarea job-urilor de traducere în lot pentru multiple limbi
• Integrarea cu sistemele de gestionare a localizării

Îmbunătățirea calității traducerii

• Prompt engineering pentru traducere contextuală
• Automatizarea post-ediției și design-ul human-in-the-loop
• Strategii de fine-tuning pentru traduceri specifice de domeniu

Evaluarea și monitorizarea pipeline-urilor de traducere

• Estimarea automată a calității (AQE) și evaluarea prin scoruri BLEU
• Logging, analytics și observabilitatea pipeline-ului
• Gestionarea erorilor și mecanismele de fallback

Scalarea și implementarea sistemelor de traducere

• Deployment în cloud cu Docker și framework-uri serverless
• Load balancing și procesare paralelă pentru traduceri la scară largă
• Considerații privind securitatea, conformitatea și confidențialitatea datelor

Integrarea pipeline-urilor de traducere în infrastructura enterprise

• Conectarea API-urilor de traducere la platformele CMS, ERP și L10n
• Gestionarea costurilor și a performanței la scară
• Fluxuri de lucru pentru governance și aprobări în localizarea enterprise

Rezumat și pașii următori