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課程簡介

大型語言模型企業本地化簡介

  • 理解企業本地化生態系統
  • 從神經機器翻譯到由大型語言模型驅動的翻譯
  • 品質、治理與合規性的挑戰

本地化用大型語言模型市場概況

  • Deepseek, Qwen, Mistral及OpenAI模型的比較
  • 翻譯與譯後編輯的微調與適應
  • 模型部署及成本效益考量

構建大型語言模型本地化管線

  • 基於大型語言模型的翻譯系統設計模式
  • 串接API、資料庫與內容管理系統
  • 使用LangChain與Docker進行管線編排

大型語言模型翻譯的自動化品質保證

  • 定義語言品質指標(BLEU, COMET, MQM)
  • 建立用於驗證翻譯的自動化QA智能體
  • 譯後編輯回饋迴圈與持續改進

本地化AI中的治理與合規

  • 建立人在迴圈的治理模式
  • 追蹤、稽核日誌與變更控制
  • 大型語言模型系統的倫理與資料隱私標準

評估與監控框架

  • 監控翻譯效能與漂移現象
  • 使用開源工具進行即時警示與日誌記錄
  • 實施QA監督的審查儀表板

企業整合與工作流程自動化

  • 將大型語言模型翻譯管線與CMS及TMS系統整合
  • 工作流程自動化與工作排程
  • 跨部門協作與版本控制

擴展與保護本地化基礎設施

  • 在雲端及內部部署環境中擴展多模型部署
  • 安全性、存取管理及資料加密
  • 企業廣泛採用大型語言模型的治理最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習與自然語言處理的基礎知識
  • 具備使用Python或TypeScript進行API整合的經驗
  • 熟悉企業本地化工作流程與工具

受眾對象

  • AI與NLP工程師
  • 本地化技術經理
  • 軟體架構師與工程主管
 21 小時

課程分類