Struttura del corso

Introduzione alla Localizzazione Aziendale con LLMs

  • Comprensione degli ecosistemi di localizzazione aziendale
  • Dalla traduzione NMT ai modelli LLM
  • Sfide legate alla qualità, governance e conformità

Panoramica dei Modelli LLM per la Localizzazione

  • Confronto tra modelli Deepseek, Qwen, Mistral e OpenAI
  • Fine-tuning e adattamento per traduzione e post-editing
  • Distribuzione dei modelli e considerazioni sul rapporto costo-prestazione

Architettura di Pipeline di Localizzazione LLM

  • Pattern di progettazione dei sistemi basati su LLM per la traduzione
  • Connessione API, database e sistemi di gestione del contenuto
  • Orchestrazione delle pipeline utilizzando LangChain e Docker

Garanzia della Qualità Automatizzata per le Traduzioni LLM

  • Definizione di metriche linguistiche (BLEU, COMET, MQM)
  • Costruzione di agenti QA automatizzati per la validazione delle traduzioni
  • Cicli di feedback post-editing e miglioramento continuo

Governance e Conformità nella Localizzazione AI

  • Stabilire la governance con intervento umano
  • Tracciamento, log di audit e controllo dei cambiamenti
  • Standard etici e di privacy dei dati nei sistemi LLM

Framework di Valutazione e Monitoraggio

  • Monitoraggio delle prestazioni e della deriva delle traduzioni
  • Avvisi in tempo reale e logging con strumenti open source
  • Implementazione di dashboard per il controllo QA

Integrazione Aziendale e Automazione dei Workflow

  • Integrazione delle pipeline di traduzione LLM con sistemi CMS e TMS
  • Automazione dei workflow e pianificazione dei lavori
  • Collaborazione interdipartimentale e controllo delle versioni

Scalabilità e Sicurezza dell'Infrastruttura di Localizzazione

  • Scaling di distribuzioni multi-modello in cloud e on-premises
  • Sicurezza, gestione degli accessi e crittografia dei dati
  • Best practices di governance per l'adozione aziendale LLM

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dell'apprendimento automatico e del processing del linguaggio naturale
  • Esperienza con Python o TypeScript per l'integrazione API
  • Familiarità con i workflow di localizzazione aziendale e gli strumenti associati

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri AI e NLP
  • Manager Tecnologia Localizzazione
  • Architetti Software e Responsabili di Ingegneria
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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