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
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