연락처 정보

코스 개요

LLM 기반 번역 시스템 소개

  • 신경망 기계번역(NMT)의 원리와 한계점 이해하기
  • LLM 아키텍처 및 번역 기능 개요
  • 전통적 기계번역과 LLM 기반 번역 비교

독점형 모델 및 오픈소스 LLM 활용 방법

  • 번역을 위해 OpenAI, Deepseek, Qwen, Mistral 모델 사용법
  • 성능과 지연 시간 간의 균형 고려하기
  • 각 워크플로우에 적합한 모델 선택 전략

LangChain을 활용한 번역 파이프라인 구축

  • LLM 기반 번역을 위한 파이프라인 설계 원칙
  • LangChain으로 번역 체인 구현하기
  • 컨텍스트 창 크기 및 토큰 사용량 관리 방법

번역 워크플로우 자동화 기법

  • Python 및 자동화 도구를 활용한 번역 작업 스케줄링
  • 다국어 대량 번역 처리 방안
  • 로컬라이제이션 관리 시스템과의 통합 방법

번역 품질 향상 전략

  • 맥락을 고려한 프롬프트 엔지니어링 기법
  • 번역 후 편집 자동화 및 인간이 개입하는 설계 방안
  • 특정 분야에 최적화된 모델 미세 조정 전략

번역 파이프라인 평가 및 모니터링 방법

  • 자동 품질 예측(AQE) 및 BLEU 점수 기반 평가
  • 로그 기록, 분석 도구 및 파이프라인 가시성 확보 방법
  • 오류 처리 방안 및 대체 실행 경로 설정법

번역 시스템의 확장 및 배포 전략

  • Docker 및 서버리스 프레임워크를 활용한 클라우드 배포 방법
  • 대규모 번역 작업을 위한 부하 분산 및 병렬 처리 전략
  • 보안, 규정 준수 및 데이터 프라이버시 고려사항

기업 인프라에 번역 파이프라인 통합 방법

  • CMS, ERP 및 L10n 플랫폼과 번역 API 연동 방안
  • 대규모 환경에서 비용 관리와 성능 최적화 방법
  • 기업 로컬라이제이션을 위한 거버넌스 및 승인 프로세스 구축

요약 및 향후 학습 방향

요건

  • Python 프로그래밍에 대한 기본 이해
  • API 통합 및 워크플로우 자동화 경험
  • 머신러닝 개념과 언어 모델에 대한 기본 지식

대상 수강생

  • 머신러닝 엔지니어
  • 로컬라이제이션 및 번역 기술 전문가
  • 소프트웨어 아키텍트 및 엔지니어링 리더
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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