Corso di formazione Pipeline di Traduzione con LLM e Automazione

Introduzione ai Sistemi di Traduzione con LLM

• Comprensione della traduzione automatica neurale (NMT) e dei suoi limiti
• Panoramica sulle architetture LLM e sulle loro capacità di traduzione
• Confronto tra la traduzione automatica tradizionale e la traduzione basata su LLM

Lavorare con LLM Proprietari e Open-Source

• Utilizzo dei modelli OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral per la traduzione
• Trade-off tra prestazioni e latenza
• Selezione del modello più adatto al proprio workflow

Costruzione di Pipeline di Traduzione con LangChain

• Principi di progettazione delle pipeline per la traduzione con LLM
• Implementazione di una catena di traduzione con LangChain
• Gestione delle finestre di contesto e dell'utilizzo dei token

Automazione dei Workflow di Traduzione

• Pianificazione delle attività di traduzione utilizzando Python e strumenti di automazione
• Gestione di job batch multilingue
• Integrazione con i sistemi di gestione della localizzazione

Miglioramento della Qualità della Traduzione

• Prompt engineering per la traduzione contestuale
• Automazione del post-editing e design con approccio human-in-the-loop
• Strategie di fine-tuning per la traduzione di dominio specifico

Valutazione e Monitoraggio delle Pipeline di Traduzione

• Stima automatica della qualità (AQE) e valutazione del punteggio BLEU
• Logging, analisi dati e osservabilità delle pipeline
• Gestione degli errori e meccanismi di fallback

Scalabilità e Deploy dei Sistemi di Traduzione

• Deployment nel cloud con Docker e framework serverless
• Bilanciamento del carico e elaborazione parallela per la traduzione su larga scala
• Considerazioni su sicurezza, conformità e privacy dei dati

Integrazione delle Pipeline di Traduzione nell'Infrastruttura Enterprise

• Collegamento delle API di traduzione a piattaforme CMS, ERP e L10n
• Gestione di costi e prestazioni su larga scala
• Governance e workflow di approvazione per la localizzazione enterprise

Sintesi e Prossimi Passi