Kerangka Materi

Pengenalan Lokalisasi Enterprise dengan LLMs

  • Memahami ekosistem lokalisasi enterprise
  • Dari NMT ke penerjemahan berbasis LLM
  • Tantangan kualitas, pemerintahan, dan kepatuhan

Lanskap Model LLM untuk Lokalisasi

  • Perbandingan model Deepseek, Qwen, Mistral, dan OpenAI
  • Penyesuaian halus dan adaptasi untuk penerjemahan dan penyuntingan pasca
  • Penyebaran model dan pertimbangan biaya-kinerja

Arsitektur Pipa Lokalisasi LLM

  • Pola desain sistem untuk penerjemahan berbasis LLM
  • Menghubungkan API, database, dan sistem manajemen konten
  • Orkestrasi pipa menggunakan LangChain dan Docker

Jaminan Kualitas Otomatis untuk Penerjemahan LLM

  • Mendefinisikan metrik kualitas linguistik (BLEU, COMET, MQM)
  • Membangun agen QA otomatis untuk validasi penerjemahan
  • Siklus umpan balik penyuntingan pasca dan perbaikan berkelanjutan

Pemerintahan dan Kepatuhan dalam Lokalisasi AI

  • Menetapkan pemerintahan dengan manusia-dalam-loop
  • Pelacakan, log audit, dan pengendalian perubahan
  • Standar etika dan privasi data dalam sistem LLM

Bingkai Evaluasi dan Pemantauan

  • Memantau kinerja penerjemahan dan drift
  • Peringatan waktu nyata dan logging dengan alat open-source
  • Mengimplementasikan dashboard tinjauan untuk pengawasan QA

Integrasi Enterprise dan Otomatisasi Alur Kerja

  • Mengeintegrasi pipa penerjemahan LLM dengan sistem CMS dan TMS
  • Otomatisasi alur kerja dan penjadwalan pekerjaan
  • Kerja sama lintas departemen dan kontrol versi

Pembiakan dan Keamanan Infrastruktur Lokalisasi

  • Penyekalaan penyebaran multi-model di cloud dan on-premises
  • Keamanan, manajemen akses, dan enkripsi data
  • Praktik terbaik pemerintahan untuk adopsi LLM tingkat enterprise

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami
  • Pengalaman dengan Python atau TypeScript untuk integrasi API
  • Kenalan dengan alur kerja lokalisasi enterprise dan alat-alatnya

Audience

  • Insinyur AI dan NLP
  • Manajer Teknologi Lokalisasi
  • Arsitek Perangkat Lunak dan Pemimpin Injineri
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait