Curs de pregatire Pipeline de traducere cu LLM și automatizare

Introducere în sistemele de traducere bazate pe LLM

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

Lucrul cu LLM-uri proprietare și open-source

• Folosirea modelelor OpenAI, Deepseek, Qwen și Mistral pentru traducere
• Compromisurile dintre performanță și latență
• Seleționarea modelului potrivit pentru workflow-ul tău

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 contextului și a utilizării tokenilor

Automatizarea workflow-urilor de traducere

• Programarea sarcinilor de traducere utilizând Python și unelte de automatizare
• Procesarea job-urilor batch multilingve
• Integrarea cu sisteme de management al localizării

Îmbunătățirea calității traducerii

• Prompt engineering pentru traducere contextuală
• Automatizarea post-editării și design-ul procesului human-in-the-loop
• Strategii de fine-tuning pentru traducerea specifică unui domeniu

Evaluarea și monitorizarea pipeline-urilor de traducere

• Estimarea automată a calității (AQE) și evaluarea prin scorul BLEU
• Logging, analiză și observabilitatea pipeline-ului
• Tratarea erorilor și mecanisme de fallback

Scalarea și implementarea sistemelor de traducere

• Implementarea în cloud cu Docker și framework-uri serverless
• Balanțarea încărcării și procesarea paralelă pentru traducerea la scară mare
• Aspecte de securitate, conformitate și confidențialitate a datelor

Integrarea pipeline-urilor de traducere în infrastructura enterprise

• Conectarea API-urilor de traducere la platforme CMS, ERP și L10n
• Gestionarea costurilor și a performanței la scară
• Guvernanță și workflow-uri de aprobare pentru localizare enterprise

Sinteză și pașii următori