Kursus Pelatihan Pipeline Terjemahan LLM & Otomasi

Pengenalan Sistem Terjemahan LLM

• Memahami machine translation neural (NMT) dan keterbatasannya
• Ringkasan arsitektur LLM dan kemampuannya dalam terjemahan
• Perbandingan antara MT tradisional dan terjemahan berbasis LLM

Bekerja dengan LLM Propieteri dan Open-Source

• Memodelkan terjemahan menggunakan model OpenAI, Deepseek, Qwen, dan Mistral
• Trade-off antara performa dan latensi
• Memilih model yang tepat untuk workflow Anda

Membangun Pipeline Terjemahan dengan LangChain

• Prinsip desain pipeline untuk terjemahan LLM
• Implementasi chain terjemahan dengan LangChain
• Manajemen context window dan penggunaan token

Otomatisasi Workflow Terjemahan

• Penjadwalan tugas terjemahan menggunakan Python dan alat otomasi
• Penanganan batch jobs multibahasa
• Integrasi dengan sistem manajemen lokalasi

Meningkatkan Kualitas Terjemahan

• Prompt engineering untuk terjemahan yang sadar konteks
• Otomasi post-editing dan desain human-in-the-loop
• Strategi fine-tuning untuk terjemahan domain spesifik

Evaluasi dan Pemantauan Pipeline Terjemahan

• Perkiraan kualitas otomatis (AQE) dan evaluasi skor BLEU
• Logging, analitik, dan observabilitas pipeline
• Penanganan kesalahan dan mekanisme fallback

Skala dan Penyebaran Sistem Terjemahan

• Penyebaran cloud dengan Docker dan framework serverless
• Load balancing dan pemrosesan paralel untuk terjemahan skala besar
• Pertimbangan keamanan, kepatuhan, dan privasi data

Integrasi Pipeline Terjemahan ke Infrastruktur Enterprise

• Menyambungkan API terjemahan ke CMS, ERP, dan platform L10n
• Manajemen biaya dan performa dalam skala besar
• Governance dan workflow persetujuan untuk lokalasi enterprise

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya