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Temario del curso

Introducción a la localización empresarial con LLMs

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial
  • Desde la traducción automática neuronal (NMT) hasta la traducción impulsada por LLM
  • Desafíos relacionados con la calidad, la gobernanza y el cumplimiento

Panorama de modelos LLM para localización

  • Comparación de los modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI
  • Ajuste fino y adaptación para traducción y postedición
  • Despliegue de modelos y consideraciones sobre costo y rendimiento

Diseño de pipelines de localización con LLM

  • Patrones de diseño de sistemas para traducción basada en LLM
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenidos
  • Orquestación de pipelines utilizando LangChain y Docker

Aseguramiento de calidad automatizado para traducciones con LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM)
  • Creación de agentes automatizados de QA para validación de traducciones
  • Ciclos de retroalimentación en la postedición y mejora continua

Gobernanza y cumplimiento en la IA de localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana
  • Seguimiento, registros de auditoría y control de cambios
  • Estándares éticos y de privacidad de datos en sistemas LLM

Marcos de evaluación y monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento de la traducción y la deriva
  • Alertas y registros en tiempo real con herramientas de código abierto
  • Implementación de paneles de revisión para la supervisión de QA

Integración empresarial y automatización de flujos de trabajo

  • Integración de pipelines de traducción con LLM en sistemas CMS y TMS
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones

Escalabilidad y seguridad de la infraestructura de localización

  • Escalado de despliegues multimodelo en la nube y en entornos locales
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción empresarial de LLM

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de APIs
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial

Audiencia

  • Ingenieros de IA y PLN
  • Gerentes de tecnología de localización
  • Arquitectos de software y líderes de ingeniería
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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