课程大纲

企业本地化与LLM简介

  • 理解企业本地化生态系统
  • 从NMT到LLM驱动的翻译
  • 质量、治理和合规的挑战

LLM本地化模型概览

  • Deepseek、Qwen、Mistral和OpenAI模型的比较
  • 翻译和后处理的微调与适配
  • 模型部署与成本性能考量

构建LLM本地化管道

  • 基于LLM翻译的系统设计模式
  • 连接API、数据库和内容管理系统
  • 使用LangChain和Docker进行管道编排

LLM翻译的自动化质量保证

  • 定义语言质量指标(BLEU、COMET、MQM)
  • 构建自动化QA代理进行翻译验证
  • 后处理反馈循环与持续改进

本地化AI中的治理与合规

  • 建立人机协作的治理机制
  • 跟踪、审计日志与变更控制
  • LLM系统中的伦理与数据隐私标准

评估与监控框架

  • 监控翻译性能与漂移
  • 使用开源工具进行实时警报与日志记录
  • 实施QA监督的审查仪表板

企业集成与工作流程自动化

  • 将LLM翻译管道与CMS和TMS系统集成
  • 工作流程自动化与任务调度
  • 跨部门协作与版本控制

扩展与保护本地化基础设施

  • 在云端和本地扩展多模型部署
  • 安全性、访问管理与数据加密
  • 企业级LLM采用的最佳治理实践

总结与下一步

要求

  • 对机器学习和自然语言处理的理解
  • 具备Python或TypeScript的API集成经验
  • 熟悉企业本地化工作流程和工具

受众

  • AI和NLP工程师
  • 本地化技术经理
  • 软件架构师和工程负责人
 21 小时

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