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코스 개요

1. 엔터프라이즈 환경에서의 LLM 활용 현지화 개요

  • 기업 현지화 에코시스템 이해하기
  • 기존 NMT에서 LLM 기반 번역 체계로의 전환
  • 품질, 거버넌스 및 규정 준수 측면의 당면 과제들

2. 현지화용 LLM 모델 생태계

  • Deepseek, Qwen, Mistral, OpenAI 모델 간 비교 분석
  • 번역 및 포스트에디팅을 위한 모델 미세조정 및 최적화 방법
  • 모델 배포 시 고려해야 할 비용 대비 성능 측면

3. LLM 기반 현지화 파이프라인 설계

  • LLM 기반 번역 시스템을 위한 설계 패턴
  • API, 데이터베이스 및 콘텐츠 관리 시스템과의 연동 방법
  • LangChain과 Docker를 활용한 파이프라인 오케스트레이션 구현

4. LLM 번역물에 대한 자동화된 품질 보증

  • BLEU, COMET, MQM 등 언어적 품질 지표 정의하기
  • 번역 결과를 검증하는 자동화된 QA 에이전트 구축
  • 포스트에디팅 피드백 루프와 지속적인 개선 프로세스 구현

5. 현지화 AI 분야의 거버넌스 및 규정 준수

  • 인간의 개입을 필수적으로 포함하는 거버넌스 체계 수립
  • 추적 기록, 감사 로그 및 변경 관리 시스템 구축
  • LLM 시스템에서 준수해야 할 윤리성 및 데이터 개인정보 보호 기준

6. 평가 및 모니터링 체계 구축

  • 번역 품질 변화 양상을 실시간으로 감시하는 방법
  • 오픈소스 도구를 활용한 실시간 경보 및 로그 관리
  • QA 감독을 위한 리뷰 대시보드 구현

7. 기업 시스템과의 통합 및 워크플로우 자동화

  • CMS, TMS와 LLM 번역 파이프라인 간 연동 방법
  • 작업 스케줄링 및 워크플로우 자동화 구현
  • 부서 간 협업 및 버전 관리 체계 확립

8. 현지화 인프라의 확장성 및 보안 강화

  • 클라우드 및 온프레미스 환경에서 다중 모델 배포 시 확장 전략
  • 보안 관리, 접근 제어 및 데이터 암호화 방안
  • 기업 전반에 걸친 LLM 도입을 위한 거버넌스 모범 사례

9. 요약 및 향후 실행 방향

요건

  • 머신러닝 및 자연어 처리에 대한 기본 지식
  • API 연동을 위한 Python 또는 TypeScript 사용 경험
  • 기업 환경에서의 현지화 워크플로우 및 관련 도구에 대한 이해

대상자

  • AI 및 NLP 분야 엔지니어
  • 현지화 기술 관리자
  • 소프트웨어 아키텍트 및 엔지니어링 리더
 21 시간

참가자 수


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