Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLM

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial.
  • De la traducción automática neuronal (NMT) a la traducción impulsada por LLM.
  • Desafíos relacionados con la calidad, gobernanza y cumplimiento normativo.

Panorama de Modelos LLM para Localización

  • Comparación de modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI.
  • Ajuste fino y adaptación para traducción y post-edición.
  • Despliegue de modelos y consideraciones sobre costo-rendimiento.

Arquitectura de Tuberías de Localización con LLM

  • Patrones de diseño del sistema para traducción basada en LLM.
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenido.
  • Orquestación de tuberías utilizando LangChain y Docker.

Aseguramiento de Calidad Automatizado para Traducciones LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM).
  • Creación de agentes QA automatizados para la validación de traducciones.
  • Bucles de retroalimentación en post-edición y mejora continua.

Gobernanza y Cumplimiento en IA para Localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana (human-in-the-loop).
  • Rastreo, registros de auditoría y control de cambios.
  • Estándares éticos y de privacidad de datos en sistemas LLM.

Marcos de Evaluación y Monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento de la traducción y desviaciones.
  • Alertas en tiempo real y registro mediante herramientas de código abierto.
  • Implementación de paneles de revisión para la supervisión de QA.

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de tuberías de traducción LLM con sistemas CMS y TMS.
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de trabajos.
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones.

Escalamiento y Seguridad de la Infraestructura de Localización

  • Escalamiento de despliegues multi-modelo en la nube e instalaciones locales.
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos.
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción empresarial de LLM.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aprendizaje automático (machine learning) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de APIs.
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial.

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
  • Gerentes de Tecnología de Localización.
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas