코스 개요

LLM을 활용한 기업용 로컬라이제이션 소개

  • 기업용 로컬라이제이션 생태계 이해
  • NMT에서 LLM 기반 번역으로의 진화
  • 품질, 거버넌스, 컴플라이언스의 과제

로컬라이제이션용 LLM 모델 전문성

  • Deepseek, Qwen, Mistral, OpenAI 모델 비교
  • 번역 및 후처리를 위한 미세 조정 및 적응
  • 모델 배포 및 비용-성능 고려 사항

LLM 기반 로컬라이제이션 파이프라인 설계

  • LLM 기반 번역을 위한 시스템 설계 패턴
  • API, 데이터베이스, 콘텐츠 관리 시스템 연결
  • LangChain 및 Docker를 사용한 파이프라인 오케스트레이션

LLM 번역을 위한 자동 품질 보증

  • 언어 품질 지표(BLEU, COMET, MQM) 정의
  • 번역 검증을 위한 자동 QA 에이전트 구축
  • 후처리 피드백 루프 및 지속적 개선

로컬라이제이션 AI에서의 거버넌스 및 컴플라이언스

  • 인간 중심의 거버넌스 수립
  • 추적, 감사 로그, 변경 제어
  • LLM 시스템에서의 윤리 및 데이터 프라이버시 표준

평가 및 모니터링 프레임워크

  • 번역 성능 및 드리프트 모니터링
  • 오픈 소스 도구를 활용한 실시간 알림 및 로깅
  • QA 감사용 검토 대시보드 구현

기업 통합 및 워크플로 자동화

  • CMS 및 TMS 시스템과의 LLM 번역 파이프라인 통합
  • 워크플로 자동화 및 일정 관리
  • 부서 간 협업 및 버전 관리

로컬라이제이션 인프라 확장 및 보안

  • 클라우드 및 온-프레미스에서의 다중 모델 배포 확장
  • 보안, 액세스 관리, 데이터 암호화
  • 기업 전반의 LLM 채택을 위한 거버넌스 최선의 방법

요약 및 다음 단계

요건

  • 기계 학습 및 자연어 처리 이해
  • Python 또는 TypeScript를 사용한 API 통합 경험
  • 기업 로컬라이제이션 워크플로 및 도구에 대한 친숙함

대상자

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

참가자 수


참가자별 가격

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