Plan Szkolenia

Wprowadzenie do systemów tłumaczeniowych LLM

  • Zrozumienie neural machine translation (NMT) i jej ograniczeń
  • Przegląd architektur LLM i ich zdolności tłumaczeniowych
  • Porównanie między tradycyjnym MT a tłumaczeniem opartym na LLM

Praca z wewnętrznymi i open-source LLM

  • Używanie modeli OpenAI, Deepseek, Qwen i Mistral do tłumaczeń
  • Przykłady kontrastu między wydajnością a opóźnieniem
  • Wybieranie odpowiedniego modelu dla swojego przepływu pracy

Budowanie translation pipelines za pomocą LangChain

  • Zasady projektowania pipelineów tłumaczeniowych LLM
  • Implementacja translation chain z użyciem LangChain
  • Zarządzanie oknami kontekstowymi i użyciem tokenów

Automatyzacja translation workflows

  • Harmonogramowanie translation tasks za pomocą Pythona i narzędzi automatyzacji
  • Obsługa wielojęzycznych zadań wsadowych
  • Integracja z systemami zarządzania lokalizacją

Poprawa jakości tłumaczeń

  • Inżynieria promptów dla kontekstowych tłumaczeń
  • Automatyzacja post-editingu i projektowanie z uwzględnieniem człowieka w pętli (human-in-the-loop)
  • Strategie fine-tuningu dla tłumaczeń specyficznych dla dziedziny

Ocena i monitorowanie translation pipelines

  • Automatyczna ocena jakości (AQE) i ewaluacja BLEU score
  • Rejestrowanie, analiza danych i monitorowanie pipelineów
  • Obsługa błędów i mechanizmy fallbacku

Skalowanie i wdrażanie translation systems

  • Wdrażanie w chmurze za pomocą Docker i bezserwerowych frameworków
  • Balansowanie obciążenia i równoległe przetwarzanie dla tłumaczeń na dużą skalę
  • Bezpieczeństwo, zgodność i ochrona danych

Integracja translation pipelines w infrastrukturę przedsiębiorstwa

  • Połączenie translation APIs z CMS, ERP i platformami L10n
  • Zarządzanie kosztami i wydajnością na dużą skalę
  • Zarządzanie i zatwierdzanie workflowów dla lokalizacji w przedsiębiorstwie

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie programowania w Pythonie
  • Doświadczenie w integracji API i automatyzacji przepływów pracy
  • Familiarity with machine learning concepts and language models (Znajomość pojęć z dziedziny uczenia maszynowego i modeli językowych)

Odbiorcy

  • Inżynierowie uczenia maszynowego
  • Specjaliści od technologii lokalizacji i tłumaczeń
  • Architekci oprogramowania i liderzy inżynieryjni
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie