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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

Nombre de participants


Prix par participant

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