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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los sistemas de traducción con LLM
- Comprensión de la traducción automática neuronal (NMT) y sus limitaciones
- Visión general de las arquitecturas de LLM y sus capacidades de traducción
- Comparación entre la MT tradicional y la traducción basada en LLM
Trabajo con LLMs propietarios y de código abierto
- Uso de modelos de OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral para la traducción
- Compensaciones entre rendimiento y latencia
- Selección del modelo adecuado para su flujo de trabajo
Construcción de pipelines de traducción con LangChain
- Principios de diseño de pipelines para la traducción con LLM
- Implementación de una cadena de traducción con LangChain
- Gestión de ventanas de contexto y uso de tokens
Automatización de flujos de trabajo de traducción
- Programación de tareas de traducción utilizando Python y herramientas de automatización
- Gestión de trabajos por lotes multilingües
- Integración con sistemas de gestión de localización
Mejora de la calidad de la traducción
- Ingeniería de prompts para la traducción contextual
- Automatización de la post-edición y diseño de procesos con intervención humana
- Estrategias de fine-tuning para la traducción específica de dominio
Evaluación y monitoreo de pipelines de traducción
- Estimación automática de la calidad (AQE) y evaluación de la puntuación BLEU
- Registro, analítica y observabilidad de pipelines
- Gestión de errores y mecanismos de respaldo
Escala e implementación de sistemas de traducción
- Implementación en la nube con Docker y marcos de trabajo serverless
- Balanceo de carga y procesamiento paralelo para la traducción a gran escala
- Consideraciones sobre seguridad, cumplimiento normativo y privacidad de los datos
Integración de pipelines de traducción en la infraestructura empresarial
- Conexión de APIs de traducción con plataformas CMS, ERP y L10n
- Gestión de costos y rendimiento a gran escala
- Gobernanza y flujos de trabajo de aprobación para la localización empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de programación en Python
- Experiencia en integración de APIs y automatización de flujos de trabajo
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje
Público objetivo
- Ingenieros de Machine Learning
- Especialistas en tecnología de localización y traducción
- Arquitectos de software y líderes de ingeniería
