Curs de pregatire Sisteme enterprise de localizare cu LLM, cu QA și guvernanță

Introducere în localizarea enterprise cu LLM-uri

• Înțelegerea ecosistemului de localizare enterprise
• De la NMT la traducere bazată pe LLM
• Provocările legate de calitate, guvernanță și conformitate

Paisajul modelelor LLM pentru localizare

• Compararea modelelor Deepseek, Qwen, Mistral și OpenAI
• Fine-tuning și adaptare pentru traducere și post-editare
• Implementarea modelelor și considerente privind cost-performance

Arhitectura pipeline-urilor de localizare cu LLM

• Pattern-uri de design pentru sisteme de traducere bazate 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 cu LLM

• Definirea metricilor de calitate lingvistică (BLEU, COMET, MQM)
• Construirea agenților QA automatizați pentru validarea traducerilor
• Bucle de feedback pentru post-editare și îmbunătățire continuă

Guvernanță și conformitate în AI pentru localizare

• Stabilirea guvernanței cu oameni în buclă (human-in-the-loop)
• Urmărire, jurnale de audit și controlul modificărilor
• Standarde de etică și protecție a datelor în sistemele LLM

Framework-uri de evaluare și monitorizare

• Monitorizarea performanței traducerii și a derapajelor (drift)
• Alertare în timp real și logging cu instrumente open-source
• Implementarea panourilor de revizuire pentru supravegherea QA

Integrare enterprise și automatizarea workflow-urilor

• Integrarea pipeline-urilor de traducere LLM cu sistemele CMS și TMS
• Automatizarea workflow-urilor și programarea sarcinilor
• Colaborare între departamente și controlul versiunilor

Scalarea și securizarea infrastructurii de localizare

• Scalarea implementărilor multi-model în cloud și on-premises
• Securitate, managementul accesului și criptarea datelor
• Bune practici de guvernanță pentru adoptarea LLM la nivel enterprise

Rezumat și pașii următori