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Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLM

  • Comprensión de los ecosistemas empresariales de localización.
  • De la Traducción Automática Neurlonal (NMT) a la traducción impulsada por LLM.
  • Desafíos relacionados con la calidad, gobernanza y cumplimiento normativo.

Panorama de los Modelos LLM para Localización

  • Comparación de modelos 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 Canales 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.
  • Orquestación del canal utilizando LangChain y Docker.

Garantía de Calidad Automatizada para Traducciones con LLM

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

Gobernanza y Cumplimiento en IA para 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 desviaciones ('drift').
  • Alertas en tiempo real y registro de eventos con herramientas de código abierto.
  • Implementación de paneles de control para revisión y supervisión de QA.

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de canales 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 e infraestructura 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 aprendizaje automático (machine learning) y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
  • Experiencia con Python o TypeScript para integración de API.
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas empresariales de localización.

Audiencia Objetivo

  • 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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