コース概要

LLM翻訳システム入門

  • ニューラル機械翻訳(NMT)とその制限の理解
  • LLMアーキテクチャとその翻訳能力の概要
  • 伝統的な機械翻訳(MT)とLLMベースの翻訳の比較

プロプライエタリおよびオープンソースLLMsの活用

  • OpenAI、Deepseek、Qwen、Mistralモデルを使用した翻訳
  • パフォーマンスとレイテンシのトレードオフ
  • あなたのワークフローに適したモデルの選択

LangChainを使用した翻訳パイプラインの構築

  • LLM翻訳用のパイプライン設計原則
  • LangChainを使用した翻訳チェーンの実装
  • コンテキストウィンドウとトークン使用量の管理

翻訳ワークフローの自動化

  • Pythonおよび自動化ツールを使用した翻訳タスクのスケジューリング
  • 複数言語バッチジョブの処理
  • ローカライゼーション管理システムとの統合

翻訳品質の向上

  • コンテキストに応じた翻訳のためのプロンプトエンジニアリング
  • ポストエディティング自動化と人間参加型デザイン
  • ドメイン固有の翻訳のための微調整戦略

翻訳パイプラインの評価と監視

  • 自動品質推定(AQE)とBLEUスコア評価
  • ログ、分析、パイプラインの可観測性
  • エラー処理とフォールバックメカニズム

翻訳システムのスケーリングと展開

  • Dockerおよびサーバーレスフレームワークを使用したクラウド展開
  • 大規模翻訳のためのロードバランシングと並列処理
  • セキュリティ、コンプライアンス、データプライバシーの考慮点

企業インフラストラクチャへの翻訳パイプラインの統合

  • CMS、ERP、L10nプラットフォームとの翻訳API接続
  • 大規模なコストとパフォーマンスの管理
  • 企業ローカライゼーションのためのガバナンスと承認ワークフロー

まとめと次なるステップ

要求

  • Pythonプログラミングに関する理解
  • API統合とワークフロー自動化の経験
  • 機械学習概念と言語モデルの知識

対象者

  • 機械学習エンジニア
  • ローカライゼーションと翻訳技術スペシャリスト
  • ソフトウェアアーキテクトとエンジニアリングリード
 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

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