LLM Translation Pipelines & Automation Eğitimi

LLM Çeviri Sistemlerine Giriş

• Yapay sinir ağı makine çevirisini (NMT) ve sınırlamalarını anlama
• LLM mimarilerinin ve çeviri yeteneklerinin genel bakışı
• Geleneksel makine çevirisi ile LLM tabanlı çeviri arasındaki karşılaştırma

Mülkiyetli ve Açık Kaynaklı LLM'lerle Çalışma

• OpenAI, Deepseek, Qwen ve Mistral modellerinin çeviri için kullanımı
• Performans ve gecikme (latency) arasındaki dengeler
• İş akışınız için doğru modeli seçme

LangChain ile Çeviri Boru Hatları Oluşturma

• LLM çevirisi için boru hattı tasarım ilkeleri
• LangChain kullanarak bir çeviri zinciri uygulaması
• Bağlam pencerelerini ve token kullanımını yönetme

Çeviri İş Akışlarının Otomasyonu

• Python ve otomasyon araçlarını kullanarak çeviri görevlerinin zamanlaması
• Çok dilli toplu işlerin işlenmesi
• Yerelleştirme yönetim sistemleriyle entegrasyon

Çeviri Kalitesinin Artırılması

• Bağlam farkında çeviri için prompt mühendisliği
• Post-düzeltme otomasyonu ve insan-döngü içinde (human-in-the-loop) tasarım
• Sektöre özgü çeviri için ince ayarlama stratejileri

Çeviri Boru Hatlarının Değerlendirilmesi ve İzlenmesi

• Otomatik kalite tahmini (AQE) ve BLEU puanı değerlendirmesi
• Loglama, analitik ve boru hattı gözlemlenebilirliği
• Hata yönetimi ve yedekleme mekanizmaları

Çeviri Sistemlerinin Ölçeklendirilmesi ve Dağıtılması

• Docker ve sunucusuz (serverless) çerçevelerle bulut dağıtımı
• Büyük ölçekli çeviri için yük dengeleme ve paralel işleme
• Güvenlik, uyumluluk ve veri gizliliği hususları

Çeviri Boru Hatlarının Kurumsal Altyapıya Entegrasyonu

• Çeviri API'lerini CMS, ERP ve L10n platformlarına bağlama
• Büyük ölçeklerde maliyet ve performans yönetimi
• Kurumsal yerelleştirme için yönetişim ve onay iş akışları

Özet ve Sonraki Adımlar