Kurzusleírás

Bevezetés a nyelvközi LLM-kbe

  • Az LLM-k képességeinek feltárása nyelvi fordításban
  • Kihívások és megoldások a nyelvközi NLP területén
  • Esettanulmányok: Sikeres nyelvközi LLM alkalmazások

LLM-k nyelvi fordításra

  • Előfeldolgozási technikák többnyelvű adatokhoz
  • LLM-k képzése fordítási feladatokra
  • A fordítás minőségének és teljesítményének értékelése

Többnyelvű tartalom készítése LLM-kkel

  • Tartalomstratégiák tervezése globális közönség számára
  • LLM-k a tartalom lokalizációjában és kulturális adaptációjában
  • Tartalomkészítés automatizálása több nyelven

Ajánlott eljárások a nyelvközi alkalmazásokban

  • Nyelvi pontosság és kulturális relevancia fenntartása
  • Etikai megfontolások kezelése az automatizált fordításban
  • Felhasználói élmény javítása többnyelvű felületeken

Gyakorlati labor: Nyelvközi fordítási projekt

  • Többnyelvű fordítómodell építése LLM-kkel
  • A modell tesztelése különböző nyelvpárokkal
  • A rendszer finomhangolása iparági specifikus tartalmakra

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén
  • Tapasztalat Python programozásban és gépi tanulásban
  • Ismeretek a nyelvi fordítás és a nyelvészet területén

Közönség

  • NLP szakemberek és adattudósok
  • Tartalomkészítők és fordítók
  • Globális vállalkozások, amelyek szeretnék javítani a nemzetközi kommunikációt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák