Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 21 Ώρες (3 μέρες)
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Επιχειρησιακή Τοποθέτηση με LLM
- Κατανόηση οικοσυσστημάτων επιχειρησιακής τοποθέτησης
- Από την NMT στη μετάφραση βασισμένη σε LLM
- Προκλήσεις ποιότητας, διακυβέρνησης και συμμόρφωσης
Επίπεδο Μοντέλων LLM για Τοποθέτηση
- Συγκρίσεις μοντέλων Deepseek, Qwen, Mistral και OpenAI
- Προσαρμογή (fine-tuning) και προσαρμογή για μετάφραση και μετα-επεξεργασία
- Αναπτυξία μοντέλων και παρακίνηση κόστους-απόδοσης
Σχεδιασμός Pipelines Τοποθέτησης LLM
- Παράγοντες σχεδιασμού συστημάτων για μετάφραση LLM
- Σύνδεση API, βάσεων δεδομένων και συστημάτων διαχείρισης περιεχομένου
- Συνορχήstration pipeline χρησιμοποιώντας LangChain και Docker
Αυτόματη Εξασφάλιση Ποιότητας για Μεταφράσεις LLM
- Ορισμός μετρικών γλωσσικής ποιότητας (BLEU, COMET, MQM)
- Δημιουργία αυτόματων agent για έλεγχο μεταφράσεων
- Βρόχοι ανατροφοδότησης μετα-επεξεργασίας και συνεχής βελτίωση
Διακυβέρνηση και Συμμόρφωση στην AI Τοποθέτησης
- Εγγίωση διακυβέρνησης human-in-the-loop
- Παρακολούθηση, αρχεία аудиту και έλεγχος αλλαγών
- Ηθικά πρότυπα και απόρρητο δεδομένων σε συστήματα LLM
Πλαίσια Αξιολόγησης και Παρακολούθησης
- Παρακολούθηση απόδοσης μετάφρασης και αποκλίσεων (drift)
- Ειδοποιήσεις πραγματικού χρόνου και καταγραφή με εργαλεία ανοιχτού κώδικα
- Επιδρομή ταμπλών επικοινωνίας για εποπτεία QA
Επιχειρησιακή Ενσωμάτωση και Αυτοματοποίηση Ροών Εργασίας
- Ενσωμάτωση pipelines μετάφρασης LLM με συστήματα CMS και TMS
- Αυτοματοποίηση ροών εργασίας και προγραμματισμός εργασιών
- Συνεργασία μεταξύ τμημάτων και έλεγχος εκδοσών
Κλιμάκωση και Ασφάλεια Υποδομής Τοποθέτησης
- Κλιμάκωση αναπτύξεων πολλαπλών μοντέλων σε cloud και on-premises
- Ασφάλεια, διαχείριση πρόσβασης και κρυπτογράφηση δεδομένων
- Καλύτερες πρακτικές διακυβέρνησης για επιχειρησιακή υιοθέτηση LLM
Συνοπτικά και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση του machine learning και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP)
- Εμπειρία με Python ή TypeScript για ενσωμάτωση API
- Ζητήριμότητα με επιχειρησιακές ροές εργασίας και εργαλεία τοποθέτησης
Κοινό-Στόχος
- Μηχανικοί ΑΙ και NLP
- Διευθυντές Τεχνολογίας Τοποθέτησης
- Μηχανικοί Λογισμικού και Υπεύθυνοι Μηχανικών
