Plan du cours

Introduction à Cross-Lingual LLMs

  • Explorer les capacités des LLM dans le domaine de la traduction linguistique
  • Défis et solutions dans le domaine du traitement automatique des langues (NLP) multilingue
  • Études de cas : Applications réussies du LLM multilingue

LLM pour la traduction linguistique

  • Techniques de prétraitement des données multilingues
  • Entraînement des LLM pour les tâches de traduction
  • Évaluation de la qualité et des performances de la traduction

Création de contenu multilingue avec les LLM

  • Concevoir des stratégies de contenu pour des publics internationaux
  • Les LLM dans la localisation du contenu et l'adaptation culturelle
  • Automatiser la création de contenu multilingue

Bonnes pratiques en matière d'applications multilingues

  • Maintenir l'exactitude linguistique et la pertinence culturelle
  • Prise en compte des considérations éthiques dans la traduction automatique
  • Améliorer l'expérience des utilisateurs dans les interfaces multilingues

Laboratoire pratique : Projet de traduction multilingue

  • Construction d'un modèle de traduction multilingue avec les LLM
  • Test du modèle avec diverses paires de langues
  • Affiner le système pour un contenu spécifique à l'industrie

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base du traitement du langage naturel (NLP)
  • Expérience de la programmation Python et de l'apprentissage automatique
  • Connaissance de la traduction et de la linguistique

Public

  • Praticiens du TAL et scientifiques des données
  • Créateurs de contenu et traducteurs
  • Entreprises mondiales cherchant à améliorer la communication internationale
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires