LLM-Übersetzungs-Pipelines & Automatisierung Schulung

Einführung in LLM-Übersetzungssysteme

• Verständnis neuronaler maschineller Übersetzung (NMT) und ihrer Grenzen
• Überblick über LLM-Architekturen und deren Übersetzungsfähigkeiten
• Vergleich zwischen traditioneller MT und LLM-basierter Übersetzung

Arbeit mit proprietären und Open-Source-LLMs

• Nutzung von OpenAI, Deepseek, Qwen und Mistral-Modellen für die Übersetzung
• Abwägung zwischen Leistung und Latenz
• Auswahl des passenden Modells für den jeweiligen Workflow

Aufbau von Übersetzungspipelines mit LangChain

• Designprinzipien von Pipelines für LLM-Übersetzungen
• Implementierung einer Übersetzungskette mit LangChain
• Verwaltung von Kontextfenstern und Token-Nutzung

Automatisierung von Übersetzungsworkflows

• Planung von Übersetzungsaufgaben mit Python und Automatisierungswerkzeugen
• Bearbeitung von Mehrsprachigkeits-Sammeljobs
• Integration in Lokalisierungsmanagementsysteme

Verbesserung der Übersetzungsqualität

• Prompt-Engineering für kontextsensitive Übersetzungen
• Automatisierung der Post-Editing-Prozesse und Human-in-the-Loop-Design
• Feinabstimmungsstrategien (Fine-Tuning) für domänenspezifische Übersetzungen

Bewertung und Überwachung von Übersetzungspipelines

• Automatische Qualitätsschätzung (AQE) und BLEU-Score-Bewertung
• Logging, Analytics und Beobachtbarkeit der Pipeline (Observability)
• Fehlerbehandlung und Fallback-Mechanismen

Skalierung und Deployment von Übersetzungssystemen

• Cloud-Deployment mit Docker und serverlosen Frameworks
• Lastausgleich und parallele Verarbeitung für großskalige Übersetzungen
• Sicherheit, Compliance und Datenschutzaspekte

Integration von Übersetzungspipelines in Unternehmensinfrastrukturen

• Anbindung von Übersetzungs-APIs an CMS-, ERP- und L10n-Plattformen
• Kosten- und Leistungsmanagement bei großem Maßstab
• Governance und Freigabe-Workflows für Unternehmenslokalisierung

Zusammenfassung und nächste Schritte