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