- Podstawowe zrozumienie przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Doświadczenie w programowaniu Python i uczeniu maszynowym
- Znajomość tłumaczeń językowych i lingwistyki
Odbiorcy
- Praktycy NLP i naukowcy zajmujący się danymi
- Twórcy treści i tłumacze
- Globalne firmy dążące do poprawy komunikacji międzynarodowej
Międzyjęzykowe LLM przekształcają dziedzinę tłumaczeń językowych i tworzenia treści, umożliwiając dokładniejsze i bardziej świadome kontekstu tłumaczenia w wielu językach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych praktyków NLP i naukowców zajmujących się danymi, twórców treści i tłumaczy oraz globalnych firm, które chcą korzystać z LLM do tłumaczenia języków i tworzenia treści wielojęzycznych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć zasady międzyjęzykowego uczenia się i tłumaczenia za pomocą LLM.
- Wdrożyć LLM do tłumaczenia treści między różnymi językami.
- Tworzyć i zarządzać wielojęzycznymi zestawami danych do szkolenia LLM.
- Opracowanie strategii utrzymania spójności i jakości tłumaczenia.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Wprowadzenie do Cross-Lingual LLMs
- Odkrywanie możliwości LLM w tłumaczeniu językowym
- Wyzwania i rozwiązania w międzyjęzykowym NLP
- Studia przypadków: Udane międzyjęzykowe aplikacje LLM
Modele LLM dla tłumaczeń językowych
- Techniki wstępnego przetwarzania danych wielojęzycznych
- Szkolenie LLM dla zadań tłumaczeniowych
- Ocena jakości i wydajności tłumaczenia
Tworzenie treści wielojęzycznych za pomocą LLM
- Projektowanie strategii treści dla globalnych odbiorców
- LLM w lokalizacji treści i adaptacji kulturowej
- Automatyzacja tworzenia treści w różnych językach
Najlepsze praktyki w aplikacjach wielojęzycznych
- Zachowanie dokładności językowej i adekwatności kulturowej
- Uwzględnianie kwestii etycznych w zautomatyzowanym tłumaczeniu
- Poprawa doświadczenia użytkownika w wielojęzycznych interfejsach
Praktyczne laboratorium: Projekt tłumaczenia międzyjęzykowego
- Tworzenie wielojęzycznego modelu tłumaczenia z wykorzystaniem LLM
- Testowanie modelu na różnych parach językowych
- Udoskonalenie systemu pod kątem treści branżowych
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Cross-Lingual LLMs
Saudi Arabia - Cross-Lingual LLMs
South Africa - Cross-Lingual LLMs
Österreich - Cross-Lingual LLMs
Deutschland - Cross-Lingual LLMs
Czech Republic - Cross-Lingual LLMs
Magyarország - Cross-Lingual LLMs
Luxembourg - Cross-Lingual LLMs
Lithuania - Cross-Lingual LLMs
Nederland - Cross-Lingual LLMs
Australia - Cross-Lingual LLMs
New Zealand - Cross-Lingual LLMs
Philippines - Cross-Lingual LLMs
Singapore - Cross-Lingual LLMs
Argentina - Cross-Lingual LLMs
Costa Rica - Cross-Lingual LLMs
Guatemala - Cross-Lingual LLMs
Venezuela - Cross-Lingual LLMs
United Kingdom - Cross-Lingual LLMs
South Korea - Cross-Lingual LLMs
Sri Lanka - Cross-Lingual LLMs
Indonesia - Cross-Lingual LLMs