Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar Sistem Penerjemahan Berbasis LLM

  • Memahami konsep penerjemahan mesin neural (NMT) beserta keterbatasannya
  • Gambaran umum mengenai arsitektur LLM serta kemampuan penerjemahannya
  • Perbandingan antara teknik MT konvensional dengan pendekatan berbasis LLM

Bekerja dengan Model LLM Milik Vendor dan Open-Source

  • Penggunaan model dari OpenAI, Deepseek, Qwen, dan Mistral untuk keperluan penerjemahan
  • Pertimbangan kinerja serta keterlambatan respons sistem
  • Cara memilih model yang paling sesuai dengan alur kerja tertentu

Membangun Pipeline Penerjemahan Menggunakan LangChain

  • Prinsip-prinsip perancangan pipeline penerjemahan berbasis LLM
  • Implementasi rantai proses penerjemahan menggunakan LangChain
  • Pengelolaan jendela konteks serta penggunaan token secara efisien

Mengotomatisasi Alur Kerja Penerjemahan

  • Penjadwalan tugas penerjemahan dengan memanfaatkan Python dan alat otomasi
  • Pengelolaan pekerjaan penerjemahan yang melibatkan banyak bahasa sekaligus
  • Integrasi dengan sistem manajemen lokalisasi

Meningkatkan Kualitas Hasil Terjemahan

  • Teknik pengembangan prompt untuk memastikan terjemahan sesuai konteks
  • Otomasi penyuntingan hasil terjemahan serta desain proses melibatkan campur tangan manusia
  • Strategi fine-tuning guna meningkatkan kemampuan penerjemahan dalam domain tertentu

Evaluasi dan Pemantauan Pipeline Penerjemahan

  • Metode estimasi kualitas secara otomatis (AQE) serta pengukuran menggunakan skor BLEU
  • Log aktivitas, analitik, serta mekanisme pemantauan pipeline
  • Penanganan kesalahan dan mekanisme cadangan dalam sistem penerjemahan

Diskalakan serta Terapkan Sistem Penerjemahan

  • Implementasi di lingkungan cloud menggunakan Docker maupun framework serverless
  • Keseimbangan beban kerja dan pemrosesan paralel guna menangani volume penerjemahan besar
  • Aspek keamanan, kepatuhan regulasi, serta privasi data yang harus diperhatikan

Mengintegrasikan Pipeline Penerjemahan ke dalam Infrastruktur Perusahaan

  • Menghubungkan API penerjemahan dengan platform CMS, ERP, dan sistem L10n lainnya
  • Manajemen biaya serta optimalisasi kinerja dalam skala besar
  • Proses tata kelola dan persetujuan yang diperlukan untuk kegiatan lokalisasi di perusahaan

Penutup serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai pemrograman Python
  • Pengalaman dalam integrasi API dan otomasi alur kerja
  • Familiaritas dengan konsep machine learning serta model bahasa

Target Peserta

  • Insinyur Machine Learning
  • Spesialis teknologi lokalisasi dan penerjemahan
  • Arsitek perangkat lunak serta pemimpin tim pengembangan
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait