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Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLM

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial
  • De la traducción automática neuronal (NMT) a la traducción impulsada por LLM
  • Desafíos relacionados con la calidad, la gobernanza y el cumplimiento normativo

Panorama de los Modelos LLM para Localización

  • Comparación de modelos de Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI
  • Ajuste fino y adaptación para traducción y postedición
  • Implementación de modelos y consideraciones sobre costo y rendimiento

Arquitectura de Tuberías de Localización con LLM

  • Patrones de diseño de sistemas para traducción basada en LLM
  • Conexión de API, bases de datos y sistemas de gestión de contenidos
  • Orquestación de tuberías mediante LangChain y Docker

Aseguramiento Automatizado de la Calidad en Traducciones LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM)
  • Desarrollo de agentes automatizados de aseguramiento de calidad para la validación de traducciones
  • Circuitos de retroalimentación en la postedición y mejora continua

Gobernanza y Cumplimiento Normativo en la IA para Localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana
  • Rastreo, registros de auditoría y control de cambios
  • Estándares éticos y de privacidad de datos en sistemas LLM

Marcos de Evaluación y Monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento de la traducción y la deriva del modelo
  • Alertas en tiempo real y registros con herramientas de código abierto
  • Implementación de paneles de revisión para la supervisión del aseguramiento de calidad

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de tuberías de traducción LLM con sistemas CMS (Gestión de Contenidos) y TMS (Sistemas de Gestión de Traducción)
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones

Escalamiento y Seguridad de la Infraestructura de Localización

  • Escalado de implementaciones multi-modelo en entornos cloud e internos (on-premises)
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción de LLM a nivel empresarial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de API
  • Familiaridad con los flujos de trabajo y herramientas empresariales de localización

Público objetivo

  • Ingenieros de IA y Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Gerentes de Tecnología de Localización
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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