課程簡介

企業本地化與LLM簡介

  • 理解企業本地化生態系統
  • 從NMT到LLM驅動的翻譯
  • 質量、治理和合規的挑戰

LLM本地化模型概覽

  • Deepseek、Qwen、Mistral和OpenAI模型的比較
  • 翻譯和後處理的微調與適配
  • 模型部署與成本性能考量

構建LLM本地化管道

  • 基於LLM翻譯的系統設計模式
  • 連接API、數據庫和內容管理系統
  • 使用LangChain和Docker進行管道編排

LLM翻譯的自動化質量保證

  • 定義語言質量指標(BLEU、COMET、MQM)
  • 構建自動化QA代理進行翻譯驗證
  • 後處理反饋循環與持續改進

本地化AI中的治理與合規

  • 建立人機協作的治理機制
  • 跟蹤、審計日誌與變更控制
  • LLM系統中的倫理與數據隱私標準

評估與監控框架

  • 監控翻譯性能與漂移
  • 使用開源工具進行即時警報與日誌記錄
  • 實施QA監督的審查儀表板

企業集成與工作流程自動化

  • 將LLM翻譯管道與CMS和TMS系統集成
  • 工作流程自動化與任務調度
  • 跨部門協作與版本控制

擴展與保護本地化基礎設施

  • 在雲端和本地擴展多模型部署
  • 安全性、訪問管理與數據加密
  • 企業級LLM採用的最佳治理實踐

總結與下一步

最低要求

  • 對機器學習和自然語言處理的理解
  • 具備Python或TypeScript的API集成經驗
  • 熟悉企業本地化工作流程和工具

受衆

  • AI和NLP工程師
  • 本地化技術經理
  • 軟件架構師和工程負責人
 21 時間:

課程分類