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Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLMs

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial.
  • De la traducción automática neural (NMT) a la traducción impulsada por LLMs.
  • Desafíos relacionados con la calidad, gobernanza y cumplimiento normativo.

Panorama de los Modelos LLM para Localización

  • Comparativa de modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI.
  • Ajuste fino (fine-tuning) y adaptación para traducción y post-edición.
  • Despliegue de modelos y consideraciones sobre coste-rendimiento.

Diseño de Pipelines de Localización con LLMs

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

Garantía de Calidad Automatizada para Traducciones con LLMs

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

Gobernanza y Cumplimiento en la IA de Localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana (human-in-the-loop).
  • Rastreo, 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 registros 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 (sistemas de gestión de traducción).
  • 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 infraestructura on-premise.
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos.
  • Buenas prácticas de gobernanza para la adopción empresarial de LLMs.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN/NLP).
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de APIs.
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial.

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA y PLN (NLP).
  • Gerentes de Tecnología de Localización.
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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