コース概要

LLM を使用したエンタープライズローカリゼーションの概要

  • エンタープライズローカリゼーションエコシステムの理解
  • NMT から LLM ドライブ翻訳への移行
  • 品質、ガバナンス、コンプライアンスの課題

ローカリゼーション用 LLM モデルの概要

  • Deepseek, Qwen, Mistral, OpenAI モデルの比較
  • 翻訳と後編集のためのファインチューニングと適応
  • モデルの展開とコストパフォーマンスの考慮事項

LLM ローカリゼーションパイプラインの設計

  • LLM ベース翻訳のシステム設計パターン
  • API、データベース、コンテンツ管理システムとの接続
  • LangChain と Docker を使用したパイプラインオーケストレーション

LLM 翻訳の自動品質保証

  • 言語品質指標 (BLEU, COMET, MQM) の定義
  • 翻訳検証用の自動 QA エージェントの構築
  • 後編集フィードバックループと継続的改善

ローカリゼーション AI のガバナンスとコンプライアンス

  • 人間中心のガバナンスの確立
  • トラッキング、監査ログ、変更管理
  • LLM システムにおける倫理とデータプライバシー基準

評価とモニタリングフレームワーク

  • 翻訳パフォーマンスとドリフトの監視
  • オープンソースツールを使用したリアルタイムアラートとログ記録
  • QA 監査用のレビューダッシュボードの実装

エンタープライズ統合とワークフロー自動化

  • CMS および TMS システムとの LLM 翻訳パイプラインの統合
  • ワークフロー自動化とジョブスケジューリング
  • 部門間協力とバージョン管理

ローカリゼーションインフラストラクチャのスケーリングとセキュリティ

  • クラウドおよびオンプレミスでのマルチモデル展開のスケーリング
  • セキュリティ、アクセス管理、データ暗号化
  • 企業全体での LLM 導入に関するガバナンスのベストプラクティス

要約と次なるステップ

要求

  • 機械学習と自然言語処理の理解
  • Python または TypeScript を使用した API 統合の経験
  • エンタープライズローカリゼーションワークフローとツールの知識

対象者

  • AI および NLP エンジニア
  • ローカリゼーションテクノロジー管理者
  • ソフトウェアアーキテクトとエンジニアリング責任者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー