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Temario del curso

Introducción a la localización empresarial mediante modelos de lenguaje grande

  • Comprensión del ecosistema de localización en entornos corporativos
  • De la traducción automática neuronal a los sistemas impulsados por modelos LLM
  • Desafíos relacionados con calidad, gobernanza y cumplimiento normativo

Panorama de los modelos LLM para la localización

  • Comparación entre los modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI
  • Ajuste fino y adaptación de estos modelos para la traducción y posedición
  • Consideraciones sobre el despliegue de modelos, costos y rendimiento

Diseño de flujos de trabajo de localización con modelos LLM

  • Patrones de diseño para sistemas de traducción basados en LLM
  • Conexión entre APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenidos
  • Coordinación de los flujos de trabajo mediante LangChain y Docker

Control automatizado de calidad en traducciones realizadas con LLM

  • Definición de métricas lingüísticas para evaluar la calidad (BLEU, COMET, MQM)
  • Desarrollo de agentes automatizados para verificar y validar traducciones
  • Implementación de bucles de retroalimentación con posedición que permitan mejoras continuas

Gobernanza y cumplimiento en el uso de IA para la localización

  • Implementación de un modelo de gobernanza que incorpore intervención humana
  • Seguimiento, registros de auditoría y control de cambios en los flujos de trabajo
  • Estándares éticos y de privacidad de datos aplicables a sistemas que utilizan modelos LLM

Evaluación y monitoreo continuo de los resultados

  • Seguimiento del rendimiento traductor y detección de posibles variaciones indeseadas
  • Generación de alertas en tiempo real y registro de eventos mediante herramientas de código abierto
  • Creación de paneles de revisión que faciliten la supervisión del control de calidad

Integración empresarial y automatización de flujos de trabajo

  • Conectar los sistemas de traducción con modelos LLM a plataformas como CMS y TMS
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas rutinarias
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones en entornos multiusuario

Escalado y protección de la infraestructura de localización

  • Ampliación del despliegue de múltiples modelos tanto en entornos cloud como locales
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos utilizados en los sistemas
  • Mejores prácticas de gobernanza aplicables a la adopción empresarial de modelos LLM

Resumen final y recomendaciones para el futuro

Requerimientos

  • Comprensión básica del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural
  • Experiencia en programación con Python o TypeScript para la integración de APIs
  • Conocimiento previo sobre los flujos de trabajo y herramientas utilizados en localización empresarial

Público objetivo

  • Ingenieros especializados en IA y procesamiento del lenguaje natural
  • Gerentes de tecnología dedicados a la localización
  • Arquitectos de software y líderes técnicos en ingeniería
 21 Horas

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