Курс за обучение по Пайплайни за превод с LLM и автоматизация

Въведение в системите за превод с LLM

• Разбиране на невронния машинен превод (NMT) и неговите ограничения
• Преглед на архитектурите на LLM и техните преводни възможности
• Сравнение между традиционния машинен превод и преводът на базата на LLM

Работа с проприетарни и модели с отворен код LLM

• Използване на модели на OpenAI, Deepseek, Qwen и Mistral за превод
• Компромиси между производителност и латентност
• Избор на подходящия модел за вашия процес (workflow)

Изграждане на пайплайни за превод с LangChain

• Принципи за проектиране на пайплайни за превод с LLM
• Внедряване на верига за превод (translation chain) с LangChain
• Управление на контекстните прозорци и потреблението на токени

Автоматизация на процесите за превод

• Планиране на задачи за превод с помощта на Python и инструменти за автоматизация
• Обработване на партни работни задачи на езици (multi-language batch jobs)
• Интеграция с системи за управление на локализация

Подобряване качеството на превод

• Промпт инженерство за превод с оглед на контекста
• Автоматизация на пост-редактирането и проектиране с човешко участие (human-in-the-loop)
• Стратегии за дообучение (fine-tuning) за превод в определени области (domain-specific)

Оценка и мониторинг на пайплайните за превод

• Автоматична оценка на качеството (AQE) и оценка по BLEU точка
• Логериране, аналитика и наблюдаемост на пайплайна
• Обработване на грешки и механизми за резервиране (fallback)

Мащабиране и разгръщане на преводни системи

• Облачно разгръщане с Docker и serverless фреймуърки
• Балансиране на натоварването и паралелна обработка за превод в мащаб
• Разгледване на сигурността, съответствието и поверителността на данните

Интегриране на пайплайните за превод в корпоративната инфраструктура

• Свързване на преводните API-та с CMS, ERP и L10n платформи
• Управление на разходите и производителността при мащабиране
• Управление и процеси за одобрение за корпоративна локализация

Обобщение и следващи стъпки