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Struttura del corso

Introduzione ai sistemi di traduzione basati su LLM

  • Comprendere la traduzione automatica neurale (NMT) e i suoi limiti
  • Panoramica sulle architetture LLM e sulle loro capacità traduttive
  • Confronto tra la traduzione automatica tradizionale e quella basata su LLM

Lavorare con modelli LLM proprietari e open source

  • Utilizzo dei modelli OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral per la traduzione
  • Bilanciare prestazioni e latenza nei diversi scenari
  • Scegliere il modello più adatto al proprio flusso di lavoro

Creazione di pipeline di traduzione con LangChain

  • Principi fondamentali per la progettazione delle pipeline di traduzione LLM
  • Realizzazione di una catena di traduzione con LangChain
  • Gestione delle finestre di contesto e del consumo dei token

Automatizzazione dei flussi di lavoro traduttivi

  • Programmazione automatica di compiti di traduzione con Python e strumenti automatizzati
  • Gestione di operazioni di traduzione in più lingue su larga scala
  • Integrazione dei sistemi con piattaforme di gestione della localizzazione

Miglioramento della qualità delle traduzioni

  • Tecniche di ingegneria dei prompt per una traduzione contestualizzata
  • Automatizzazione del post-editing e integrazione degli operatori umani nel processo traduttivo
  • Strategie di ottimizzazione dei modelli per traduzioni settore-specifiche

Valutazione e monitoraggio delle pipeline di traduzione

  • Stima automatica della qualità delle traduzioni (AQE) e valutazione tramite il punteggio BLEU
  • Registrazione dei dati, analisi statistiche e monitoraggio dello stato del flusso di lavoro
  • Gestione degli errori e implementazione di meccanismi di fallback

Scalabilità ed esecuzione in produzione dei sistemi di traduzione

  • Implementazione in cloud mediante Docker e architetture serverless
  • Bilanciamento del carico e elaborazione parallela per gestire grandi volumi di traduzioni
  • Aspetti legati alla sicurezza, conformità normativa e tutela della privacy dei dati

Integrazione delle pipeline di traduzione nell’infrastruttura aziendale

  • Collegamento degli API di traduzione con CMS, ERP e piattaforme L10n
  • Controllo dei costi e ottimizzazione delle prestazioni a livello enterprise
  • Definizione di procedure di governance e flussi autorizzativi per la localizzazione aziendale

Riassunto e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza base della programmazione in Python
  • Esperienza nell’integrazione di API e nella creazione di flussi di lavoro automatizzati
  • Familiarità con i concetti fondamentali del machine learning e dei modelli linguistici

Destinatari

  • Ingegneri del Machine Learning
  • Specialisti in tecnologie di localizzazione e traduzione
  • Architetti software e responsabili tecnici
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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