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Plan du cours
Introduction aux LLM interlangues
- Exploration des capacités des LLM pour la traduction linguistique
- Défis et solutions en TAL interlangue
- Études de cas : applications réussies de LLM interlangues
LLM pour la traduction linguistique
- Techniques de prétraitement des données multilingues
- Entraînement des LLM pour des tâches de traduction
- Évaluation de la qualité et des performances de la traduction
Création de contenu multilingue avec les LLM
- Conception de stratégies de contenu pour des audiences internationales
- Les LLM dans la localisation du contenu et l'adaptation culturelle
- Automatisation de la création de contenu entre langues
Meilleures pratiques pour les applications interlangues
- Maintenir la précision linguistique et la pertinence culturelle
- Aborder les considérations éthiques dans la traduction automatisée
- Améliorer l'expérience utilisateur dans les interfaces multilingues
Pratique : projet de traduction interlangue
- Construction d'un modèle de traduction multilingue avec des LLM
- Test du modèle avec divers couples de langues
- Ajustement du système pour du contenu propre à un secteur d'activité
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de base du traitement automatique des langues (TAL)
- Une expérience avec la programmation Python et le machine learning
- Une familiarité avec la traduction linguistique et la linguistique
Audience cible
- Praticiens du TAL et data scientists
- Créateurs de contenu et traducteurs
- Entreprises internationales souhaitant améliorer leur communication à l'international
14 Heures