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Plan du cours

Introduction aux LLM multilingues

  • Exploration des capacités des LLM en traduction linguistique
  • Défis et solutions en TAL interlinguale
  • Études de cas : applications réussies de LLM interlinguaux

LLM pour la traduction linguistique

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

Création de contenu multilingue avec des LLM

  • Conception de stratégies de contenu pour des publics mondiaux
  • Rôle des LLM dans la localisation du contenu et l'adaptation culturelle
  • Automatisation de la création de contenu dans différentes langues

Meilleures pratiques dans les applications interlinguales

  • Maintenir l'exactitude linguistique et la pertinence culturelle
  • Aborder les considérations éthiques dans la traduction automatisée
  • Améliorer l'expérience utilisateur dans les interfaces multilingues

Laboratoire pratique : Projet de traduction interlinguale

  • Construction d'un modèle de traduction multilingue avec des LLM
  • Test du modèle avec diverses paires de langues
  • Ajustement du système pour des contenus spécifiques à l'industrie

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de base du traitement automatique du langage (TAL)
  • Une expérience en programmation Python et en apprentissage automatique
  • Une familiarité avec la traduction linguistique et la linguistique

Public cible

  • 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

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