Struttura del corso

Introduzione ai Sistemi di Traduzione con LLM

  • Comprensione della traduzione automatica neurale (NMT) e delle sue limitazioni
  • Panoramica sulle architetture di LLM e sulle loro capacità di traduzione
  • Confronto tra la MT tradizionale e la traduzione basata su LLM

Utilizzo di Modelli Proprietari e Open-Source per la Traduzione

  • Uso dei modelli OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral per la traduzione
  • Compromessi tra prestazioni e latenza
  • Scelta del modello più adatto al tuo flusso di lavoro

Costruzione di Pipeline di Traduzione con LangChain

  • Principi di progettazione delle pipeline di traduzione basate su LLM
  • Implementazione di una catena di traduzione con LangChain
  • Gestione delle finestre contestuali e dell'uso dei token

Automazione dei Flussi di Lavoro di Traduzione

  • Pianificazione delle attività di traduzione utilizzando Python e strumenti di automazione
  • Gestione dei lavori batch multilingue
  • Integrazione con sistemi di gestione della localizzazione

Miglioramento della Qualità della Traduzione

  • Ingegneria dei prompt per la traduzione contestuale
  • Automazione del post-editing e design con intervento umano
  • Strategie di fine-tuning per la traduzione specifica del dominio

Valutazione e Monitoraggio delle Pipeline di Traduzione

  • Stima automatica della qualità (AQE) e valutazione del punteggio BLEU
  • Registrazione, analisi e osservabilità delle pipeline
  • Gestione degli errori e meccanismi di fallback

Scalabilità e Distribuzione dei Sistemi di Traduzione

  • Distribuzione cloud con Docker e framework serverless
  • Bilanciamento del carico e processing parallelo per la traduzione su larga scala
  • Considerazioni di sicurezza, conformità e privacy dei dati

Integrazione delle Pipeline di Traduzione nell'Infrastruttura Aziendale

  • Connessione delle API di traduzione a CMS, ERP e piattaforme L10n
  • Gestione dei costi e prestazioni su larga scala
  • Governance e flussi di approvazione per la localizzazione aziendale

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Conoscenza della programmazione Python
  • Esperienza con l'integrazione di API e l'automazione dei flussi di lavoro
  • Familiarità con i concetti di machine learning e modelli linguistici

Pubblico

  • Ingegneri di Machine Learning
  • Specialisti in Tecnologia della Localizzazione e Traduzione
  • Architetti Software e Leader Tecnici
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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