Курс за обучение по Корпоративни системи за локализация на LLM с ОК и управление

Въведение в корпоративната локализация с LLM

• Разбиране на екосистемите за корпоративна локализация
• От NMT към превод, базиран на LLM
• Предизвикателства в качеството, управлението и съответствието

Обща картина на моделите за локализация с LLM

• Сравнение на моделите Deepseek, Qwen, Mistral и OpenAI
• Добро настройване и адаптация за превод и пост-редакция
• Разглеждане на разходите и ефективността при внедряване на модели

Проектиране на пайплайни за локализация с LLM

• Шаблони за проектиране на системи за превод, базирани на LLM
• Свързване на API, бази данни и системи за управление на съдържание
• Оркестрация на пайплайни с помощта на LangChain и Docker

Автоматизирано осигуряване на качеството за преводите с LLM

• Дефиниране на лингвистични метрики за качество (BLEU, COMET, MQM)
• Създаване на автоматизирани агенти за ОК за валидиране на преводите
• Обратни връзки при пост-редакция и постоянно усъвършенстване

Управление и съответствие в ИИ за локализация

• Институционализиране на управлението с човешка участие (human-in-the-loop)
• Проследяване, дневници на одита и контрол на промените
• Етически и стандарти за поверителност на данните в LLM системите

Рамки за оценка и мониторинг

• Мониторинг на ефективността на преводите и отклоненията (drift)
• Аларми в реално време и водене на дневници с отворени инструменти
• Внедряване на табла за преглед за надзор на качеството

Корпоративна интеграция и автоматизация на работните потоци

• Интегриране на пайплайни за превод с LLM с системи за управление на съдържание и TMS
• Автоматизация на работните потоци и планиране на задачи
• Междурезимно сътрудничество и контрол на версията

Мащабиране и сигурност на инфраструктурата за локализация

• Мащабиране на разгърнатите мулти-модели в облака и локално
• Сигурност, управление на достъпа и криптиране на данни
• Добри практики за управление при корпоративно усвояване на LLM

Обобщение и следващи стъпки