Temario del curso

Introducción a los Sistemas de Traducción LLM

  • Comprensión de la traducción automática neural (NMT) y sus limitaciones
  • Panorama de las arquitecturas de LLMs y sus capacidades de traducción
  • Comparación entre la MT tradicional y la basada en LLMs

Trabajando con Modelos LLM Propietarios y de Código Abierto

  • Uso de modelos OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral para traducción
  • Compromisos entre rendimiento y latencia
  • Selección del modelo adecuado para su flujo de trabajo

Construyendo Canales de Traducción con LangChain

  • Principios de diseño de canales de traducción LLM
  • Implementación de una cadena de traducción con LangChain
  • Gestión de ventanas de contexto y uso de tokens

Automatizando Flujos de Trabajo de Traducción

  • Programación de tareas de traducción usando Python y herramientas de automatización
  • Manejo de trabajos por lotes en múltiples idiomas
  • Integración con sistemas de gestión de localización

Mejorando la Calidad de la Traducción

  • Ingeniería de prompts para traducción contextual
  • Automatización del post-edición y diseño con intervención humana
  • Estrategias de ajuste fino para la traducción específica del dominio

Evaluación y Monitoreo de Canales de Traducción

  • Estimación automática de calidad (AQE) y evaluación con la puntuación BLEU
  • Registro, analítica y observabilidad del canal
  • Manejo de errores y mecanismos de respaldo

Escalado y Despliegue de Sistemas de Traducción

  • Despliegue en la nube con Docker y marcos sin servidor
  • Balanceo de carga y procesamiento paralelo para traducción a gran escala
  • Consideraciones de seguridad, cumplimiento normativo y privacidad de datos

Integración de Canales de Traducción en la Infraestructura Empresarial

  • Conexión de APIs de traducción a CMS, ERP y plataformas L10n
  • Gestión de costos y rendimiento a escala
  • Gobernanza y flujos de trabajo de aprobación para la localización empresarial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de la programación en Python
  • Experiencia con la integración de APIs y la automatización de flujos de trabajo
  • Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje

Público Objetivo

  • Ingenieros de Aprendizaje Automático
  • Especialistas en Tecnología de Localización y Traducción
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4800 € + IVA*

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