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課程簡介

LLM 企業本地化概論

  • 理解企業本地化生態系
  • 從神經機器翻譯 (NMT) 到 LLM 驅動之翻譯
  • 品質、治理與合規面臨的挑戰

本地化領域的 LLM 模型生態

  • Deepseek, Qwen, Mistral 及 OpenAI 模型比較
  • 針對翻譯與後製進行微調與適應
  • 模型部署與成本效益考量

LLM 本地化管線架構設計

  • LLM 驅動翻譯的系統設計模式
  • 串接 API、資料庫及內容管理系統
  • 使用 LangChain 與 Docker 進行管線編排

LLM 翻譯自動化品質保證

  • 定義語言品質指標 (BLEU, COMET, MQM)
  • 建構用於翻譯驗證的自動化 QA Agent
  • 後製回饋循環與持續改進機制

AI 本地化之治理與合規

  • 建立人機協作 (human-in-the-loop) 治理機制
  • 追蹤、稽核日誌與變更控制
  • LLM 系統中的倫理與資料隱私標準

評估與監控框架

  • 監控翻譯表現與模型漂移
  • 使用開源工具進行即時警報與日誌記錄
  • 實施 QA 監管審核儀表板

企業整合與工作流程自動化

  • LLM 翻譯管線與 CMS、TMS 系統之整合
  • 工作流程自動化與任務排程
  • 跨部門協作與版本控制

本地化基礎架構擴展與資安

  • 雲端與本地機房之多模型部署擴展
  • 資安、存取管理及資料加密
  • 企業級 LLM 採用治理最佳實務

總結與下一步計劃

最低要求

  • 具備機器學習與自然語言處理基礎知識
  • 擁有使用 Python 或 TypeScript 進行 API 整合的經驗
  • 熟悉企業本地化工作流程與工具

適用對象

  • AI 與 NLP 工程師
  • 本地化技術經理
  • 軟體架構師與工程團隊主管
 21 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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