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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