お問い合わせ

コース概要

大規模言語モデルを用いた翻訳システム入門

  • ニューラル機械翻訳(NMT)の仕組みとその限界について理解する
  • LLMアーキテクチャとそれによる翻訳能力について概説する
  • 従来型機械翻訳とLLMベースの翻訳方式を比較する

独自開発モデルおよびオープンソースLLMの活用方法

  • OpenAIやDeepseek、Qwen、Mistralといった各種モデルを翻訳に利用する方法
  • パフォーマンスとレスポンス遅延のトレードオフについて考察する
  • ワークフローに最適なモデルを選定する手法

LangChainを用いた翻訳パイプラインの構築

  • LLM翻訳におけるパイプライン設計の原則を理解する
  • LangChainを使って翻訳用チェーンを実装する方法
  • コンテキストウィンドウやトークン使用量の管理手法

翻訳ワークフローの自動化

  • Pythonおよび各種自動化ツールを用いて翻訳タスクを定期実行する方法
  • 多言語対応のバッチ処理の実施法
  • ローカライゼーション管理システムとの連携手法

翻訳品質の向上方法

  • コンテキストを考慮したプロンプトエンジニアリングの実践法
  • ポストエディットの自動化および人の関与を取り入れた設計方法
  • 特定分野向け翻訳モデルのファインチューニング戦略

翻訳パイプラインの評価と監視手法

  • 自動品質推定(AQE)およびBLEUスコアによる評価方法
  • ログ取得・分析やパイプライン可視化の手法
  • エラー対応策およびフォールバック機構の実装法

翻訳システムのスケーリングと本番環境への展開

  • Dockerやサーバレスフレームワークを用いたクラウド配備方法
  • 大量翻訳処理に適した負荷分散および並列処理の手法
  • セキュリティ・コンプライアンス・個人情報保護に関する留意点

企業インフラへの翻訳パイプラインの統合方法

  • CMSやERP、L10nプラットフォームへ翻訳APIを接続する手法
  • 大規模環境におけるコスト管理およびパフォーマンス維持の方法
  • 企業内ローカライゼーション業務のガバナンスや承認ワークフローの設計法

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • Pythonプログラミングの基礎知識
  • API連携やワークフロー自動化に関する実務経験
  • 機械学習の基本概念および言語モデルへの理解

対象者

  • 機械学習エンジニア
  • ローカライゼーションおよび翻訳技術の専門家
  • ソフトウェアアーキテクトや開発リーダー
 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