Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLMs

  • Comprendiendo los ecosistemas de localización empresarial
  • De la traducción por MTN a la impulsada por LLM
  • Desafíos de calidad, gobernanza y cumplimiento

Panorama del Modelo LLM para Localización

  • Comparación de modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI
  • Ajuste fino y adaptación para la traducción y la edición posterior
  • Despliegue del modelo y consideraciones de costo-rendimiento

Arquitectura de Pipelines de Localización LLM

  • Patrones de diseño de sistemas para la traducción basada en LLM
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenido
  • Orquestación de pipelines usando LangChain y Docker

Garantía de Calidad Automatizada para Traducciones LLM

  • Definición de métricas lingüísticas de calidad (BLEU, COMET, MQM)
  • Construcción de agentes de QA automatizados para la validación de traducciones
  • Bucles de retroalimentación y mejora continua en la edición posterior

Gobernanza y Cumplimiento en IA de Localización

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

Marco de Evaluación y Monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento y la deriva de las traducciones
  • Alertas en tiempo real y registro con herramientas de código abierto
  • Implementación de tableros de revisión para el control de QA

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de pipelines de traducción LLM con sistemas CMS y TMS
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones

Escalabilidad y Seguridad en Infraestructura de Localización

  • Escalado de despliegues multi-modelo en la nube y on-premises
  • Seguridad, gestión de acceso y cifrado de datos
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción empresarial de LLM

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de API
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial

Audiencia

  • Ingenieros de IA y NLP
  • Gerentes de Tecnología de Localización
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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