Kurzusleírás

Bevezetés a Cross-Lingual LLMs-ba

  • Az LLM-ek nyelvi fordítási képességeinek feltárása
  • Kihívások és megoldások a többnyelvű NLP-ben
  • Esettanulmányok: Sikeres többnyelvű LLM alkalmazások

LLM-ek nyelvi fordításhoz

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

Többnyelvű tartalom készítése LLM-ekkel

  • Tartalomstratégiák tervezése globális közönség számára
  • LLM-ek a tartalom lokalizációjában és a kulturális adaptációban
  • A tartalomkészítés automatizálása több nyelven

Többnyelvű alkalmazások legjobb gyakorlatai

  • A nyelvi pontosság és a kulturális relevancia megőrzése
  • Az etikai megfontolások kezelése az automatizált fordítás során
  • A felhasználói élmény javítása többnyelvű felületeken

Gyakorlati labor: Többnyelvű fordítási projekt

  • Többnyelvű fordítási modell felépítése LLM-ekkel
  • A modell tesztelése változatos nyelvpárokkal
  • A rendszer finomítása iparág-specifikus tartalomhoz

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) alapvető ismerete
  • Python programozásban és gépi tanulásban szerzett tapasztalat
  • Nyelvfordítás és nyelvészet ismerete

Közönség

  • NLP-gyakorlók és adattudósok
  • Tartalomkészítők és fordítók
  • Globális vállalkozások, amelyek a nemzetközi kommunikáció javítására törekszenek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák