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Temario del curso

Introducción a la localización empresarial con LLM

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial
  • De NMT a la traducción impulsada por LLM
  • Desafíos de calidad, gobernanza y cumplimiento

Panorama de modelos LLM para localización

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

Arquitectura de pipelines de localización 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 pipelines usando LangChain y Docker

Aseguramiento de calidad automatizado para traducciones LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM)
  • Construcción de agentes de QA automatizados para validación de traducción
  • Ciclos de retroalimentación de postedición y mejora continua

Gobernanza y cumplimiento en IA de localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana
  • Seguimiento, 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 la deriva
  • Alertas en tiempo real y registros con herramientas de código abierto
  • Implementación de paneles de revisión para supervisión de QA

Integración empresarial y automatización de flujos de trabajo

  • Integración de pipelines de traducción LLM con sistemas CMS y TMS
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones

Escalado y seguridad de la infraestructura de localización

  • Escalado de despliegues multimodelo en la nube y entornos 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 y procesamiento de lenguaje natural
  • Experiencia con Python o TypeScript para integración de APIs
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial

Audiencia

  • Ingenieros de IA y PLN
  • Gerentes de tecnología de localización
  • Arquitectos de software y líderes de ingeniería
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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