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Temario del curso

Introducción a la localización empresarial con modelos de lenguaje grandes (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 los modelos LLM para localización

  • Comparación entre modelos de Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI.
  • Ajuste fino (fine-tuning) y adaptación para traducción y postedición.
  • Despliegue de modelos y consideraciones sobre costo-rendimiento.

Arquitectura de pipelines de localización con LLM

  • Patrones de diseño de sistemas para traducción basada en LLM.
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenido (CMS).
  • Orquestación de pipelines utilizando LangChain y Docker.

Aseguramiento de calidad automatizado para traducciones con LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM).
  • Desarrollo de agentes automatizados de QA para la validación de traducciones.
  • Ciclos de retroalimentación en postedición y mejora continua.

Gobernanza y cumplimiento normativo en la IA de localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana (human-in-the-loop).
  • 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 detección de deriva (drift).
  • Alertas en tiempo real y registro de eventos con herramientas de código abierto.
  • Implementación de paneles de control para la 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.

Escalamiento y seguridad de la infraestructura de localización

  • Escalamiento de despliegues multi-modelo en la nube e instalaciones propias (on-premises).
  • 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 los fundamentos del aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural.
  • Experiencia con Python o TypeScript para integración de APIs.
  • Familiaridad con los flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial.

Perfil del participante

  • Ingenieros de IA y PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)
  • Gerentes de tecnología de localización
  • Arquitectos de software y líderes de ingeniería
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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