LLM-Übersetzungspipelines & Automatisierung Schulung

Einführung in LLM-basierte Übersetzungssysteme

• Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) und ihre Grenzen verstehen
• Überblick über LLM-Architekturen und deren Übersetzungsfähigkeiten
• Vergleich zwischen traditioneller MT und LLM-basierter Übersetzung

Arbeit mit proprietären und Open-Source-LLMs

• Verwendung von Modellen wie OpenAI, Deepseek, Qwen und Mistral für die Übersetzung
• Abwägung zwischen Leistung und Latenz
• Auswahl des richtigen Modells für Ihren Workflow

Aufbau von Übersetzungspipelines mit LangChain

• Designprinzipien für LLM-Übersetzungspipelines
• Implementierung einer Übersetzungskette mit LangChain
• Verwaltung von Kontextfenstern und Token-Verwendung

Automatisierung von Übersetzungsworkflows

• Planung von Übersetzungsaufgaben mit Python und Automatisierungstools
• Verarbeitung mehrsprachiger Batch-Jobs
• Integration in Localisierungsmanagement-Systeme

Steigerung der Übersetzungsqualität

• Prompt Engineering für kontextsensitive Übersetzungen
• Automatisierung von Post-Editing und Human-in-the-Loop-Design
• Strategien zum Fine-Tuning für domänenspezifische Übersetzungen

Bewertung und Überwachung von Übersetzungspipelines

• Automatische Qualitätsschätzung (AQE) und Bewertung anhand des BLEU-Scores
• Logging, Analytics und Beobservability der Pipeline
• Fehlerbehandlung und Fallback-Mechanismen

Skalierung und Deployment von Übersetzungssystemen

• Cloud-Deployment mit Docker und serverless-Frameworks
• Lastausgleich und parallele Verarbeitung für grossangelegte Übersetzungen
• Sicherheit, Compliance und Datenschutz

Integration von Übersetzungspipelines in die Enterprise-Infrastruktur

• Anschluss von Übersetzungs-APIs an CMS-, ERP- und L10n-Plattformen
• Kosten- und Leistungsfähigkeitsmanagement bei Skalierung
• Governance und Freigabeworkflows für Enterprise-Localisation

Zusammenfassung und nächste Schritte