课程大纲

Cross-Lingual LLMs 简介

  • 探索 LLM 在语言翻译中的能力
  • 跨语言NLP的挑战与解决方案
  • 案例研究:成功的跨语言 LLM 应用

语言翻译法学硕士

  • 多语言数据的预处理技术
  • 培训翻译任务的 LLM
  • 评估翻译质量和绩效

使用 LLM 创建多语言内容

  • 为全球受众设计内容策略
  • 内容本地化和文化适应法学硕士
  • 跨语言自动创建内容

跨语言应用的最佳实践

  • 保持语言准确性和文化相关性
  • 解决自动翻译中的道德考量
  • 改善多语言界面的用户体验

动手实验:跨语言翻译项目

  • 使用 LLM 构建多语言翻译模型
  • 使用不同的语言对测试模型
  • 针对行业特定内容完善系统

摘要和后续步骤

要求

  • 对自然语言处理 (NLP) 有基本的了解
  • 具有 Python 编程和机器学习的经验
  • 熟悉语言翻译和语言学

观众

  • NLP 从业者和数据科学家
  • 内容创作者和翻译人员
  • 寻求改善国际交流的全球企业
 14 小时

即将举行的公开课程

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