Hvala što ste poslali upit! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Hvala što ste poslali rezervaciju! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Trajanje 21 sati
Sadržaj kursa
Uvod u LLM prevodne sisteme
- Razumevanje neuronskog mašinskog prevoda (NMT) i njegovih ograničenja
- Prezimitak LLM arhitektura i njihovih prevodnih mogućnosti
- Poređenje tradicionalnog mašinskog prevoda i prevoda zasnovanog na LLM-ovima
Rad sa proprietarnim i open-source LLM modelima
- Korišćenje OpenAI, Deepseek, Qwen i Mistral modela za prevod
- Kompromisi između performansi i latencije
- Izbor pravog modela za vaš proces
Izgradnja prevodnih pipelinea uz LangChain
- Principi dizajna pipelinea za LLM prevod
- Implementacija prevodne lanca koristeći LangChain
- Upravljanje kontekstualnim prozorom i korišćenjem tokena
Automatizacija prevodnih procesa
- Raspoštravanje prevodnih zadataka koristeći Python i alate za automatizaciju
- Obrada višezvučnih batch zadataka
- Integracija sa sistemima za upravljanje lokalizacijom
Napredak u kvalitetu prevoda
- Inženjering promptova za kontekstualno osetljiv prevod
- Automatizacija post-revidija i dizajn sa ljudom u petlji (human-in-the-loop)
- Strategije fine-tuninga za domenski specifičan prevod
Procena i praćenje prevodnih pipelinea
- Automatska procena kvaliteta (AQE) i evaluacija BLEU skora
- Logging, analitika i posmatranje pipelinea
- Obrada grešaka i mehanizmi rezervne rešenja
Skaliranje i implementacija prevodnih sistema
- Implementacija u cloudu koristeći Docker i serverless frameworkove
- Ravnoteža opterećenja i paralelna obrada za velike prevodne zaprema
- Bezbednost, usklađenost i privatnost podataka
Integracija prevodnih pipelinea u enterprise infrastrukturu
- Povezivanje prevodnih API-ja sa CMS, ERP i L10n platformama
- Upravljanje troškovima i performansama pri većim obimima
- Governance i procesi odobrenja za enterprise lokalizaciju
Sažetak i naredni koraci
Uslovi
- razumevanje Python programiranja
- iskustvo sa integracijom API-ja i automatizacijom procesa
- upoznate sa konceptima mašinskog učenja i jezičkim modelima
Targetna publika
- Inženjeri mašinskog učenja
- Specijalisti za lokalizaciju i tehnologiju prevoda
- Software arhitekte i inženjerski lideri