Plan Szkolenia

Wprowadzenie do lokalizacji przedsiębiorstw z wykorzystaniem LLM

  • Zrozumienie ekosystemów lokalizacji przedsiębiorstw
  • Od tłumaczenia maszynowego (NMT) do tłumaczenia opartego na LLM
  • Wyzwania związane z jakością, zarządzaniem i zgodnością

Krajobraz modeli LLM dla lokalizacji

  • Porównanie modeli Deepseek, Qwen, Mistral i OpenAI
  • Dostosowywanie i adaptacja modeli do tłumaczenia i postedycji
  • Wdrażanie modeli oraz rozważania dotyczące kosztów i wydajności

Architektura potoków lokalizacji LLM

  • Wzorce projektowe systemów dla tłumaczenia opartego na LLM
  • Łączenie API, baz danych i systemów zarządzania treścią
  • Orchestracja potoków z wykorzystaniem LangChain i Docker

Automatyczna kontrola jakości tłumaczeń LLM

  • Definiowanie metryk jakości lingwistycznej (BLEU, COMET, MQM)
  • Budowanie automatycznych agentów kontroli jakości do walidacji tłumaczeń
  • Pętle sprzężenia zwrotnego w postedycji i ciągłe doskonalenie

Zarządzanie i zgodność w lokalizacji AI

  • Wprowadzenie zarządzania z udziałem człowieka (human-in-the-loop)
  • Śledzenie, dzienniki audytowe i kontrola zmian
  • Standardy etyczne i prywatności danych w systemach LLM

Ramy oceny i monitorowania

  • Monitorowanie wydajności tłumaczeń i dryfu
  • Alerty i logowanie w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem narzędzi open-source
  • Wdrażanie paneli przeglądowych do nadzoru nad kontrolą jakości

Integracja przedsiębiorstwa i automatyzacja przepływu pracy

  • Integracja potoków tłumaczenia LLM z systemami CMS i TMS
  • Automatyzacja przepływu pracy i planowanie zadań
  • Współpraca między działami i kontrola wersji

Skalowanie i zabezpieczanie infrastruktury lokalizacji

  • Skalowanie wdrożeń wielomodelowych w chmurze i on-premises
  • Bezpieczeństwo, zarządzanie dostępem i szyfrowanie danych
  • Najlepsze praktyki zarządzania dla wdrażania LLM w całym przedsiębiorstwie

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem lub TypeScriptem w integracji API
  • Znajomość procesów i narzędzi lokalizacji w przedsiębiorstwach

Grupa docelowa

  • Inżynierowie AI i NLP
  • Kierownicy technologii lokalizacji
  • Architekci oprogramowania i liderzy inżynierii
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie