LLM-vertaalketens & automatisering Training Cursus

Inleiding op LLM-vertaalsystemen

• Inzicht in neurale machinevertaling (NMT) en de beperkingen ervan
• Overzicht van LLM-architecturen en hun vertaalcapaciteiten
• Vergelijking tussen traditionele machinevertaling (MT) en LLM-gebaseerde vertaling

Werken met proprijetaire en open-source LLM's

• Gebruik van modellen van OpenAI, Deepseek, Qwen en Mistral voor vertaling
• Afspraken rondom prestaties en latentie
• Kiezen voor het juiste model voor uw workflow

Vertaalketens bouwen met LangChain

• Ontwerpprincipes voor LLM-vertaling in ketens (pipelines)
• Implementeren van een vertaalketen met LangChain
• Beheer van contextvensters en token-gebruik

Automatiseren van vertaalprocessen

• Inplannen van vertaaltaken met Python en automatiseringsgereedschappen
• Verwerken van batch-jobs in meerdere talen
• Integratie met localisatiebeheersystemen

Vertaalquality verbeteren

• Prompt engineering voor contextbewuste vertaling
• Automatisering van nabewerking en ontwerp met menselijke controle (human-in-the-loop)
• Strategieën voor fine-tuning voor domeinspecifieke vertaling

Vertaalketens evalueren en monitoren

• Automatische quality-schatting (AQE) en evaluatie van BLEU-scores
• Logging, analytische tools en observability van ketens
• Foutafhandeling en terugvalmechanismen

Vertaalsystemen schalen en deployen

• Cloud-deployment met Docker en serverless-frameworks
• Load balancing en parallelle verwerking voor grote schaal vertaling
• Overwegingen rondom beveiliging, compliance en gegevensprivacy

Vertaalketens integreren in enterprise-infrastructuur

• Vertaal-API's verbinden met CMS-, ERP- en L10n-platforms
• Kosten en prestaties beheren op schaal
• Governance en goedkeuringsprocessen voor enterprise-localisatie

Samenvatting en vervolgstappen