Некоторое время назад я прочитал один и тот же курс в двух местах: в бюро переводов «Медконсалт» и на ФИЯ ТГУ. (В «Медконсалте» он продается здесь под названием «Теория и практика перевода в области генеративного ИИ и больших языковых моделей»).
Содержание прошлого курса
Этот курс посвящен практике тематического перевода: то есть я там сначала объяснял темы, приведенные ниже, а потом мы взяли 40 вопросов для собеседование кандидатов на роль специалистов по LLM, и перевели их:
- Рассмотрим основы больших языковых моделей (LLM)
- Поговорим о принципах обработки естественного языка (NLP)
- Познакомимся со строением языковых моделей и эмбеддингов
- Изучим основы промпт-инжиниринга и научимся «договариваться» с моделью
- Разберемся, что такое RAG, как дополнять ответы поиском и подключать базы знаний
- Обсудим настройку ИИ-ассистента, который будет помогать в переводе
База нового курса
Как и ожидалось, больше всего вызвала интерес последняя тема — она про практику процессов, а не тематического перевода. Я там очень бегло показал, как настраивать ИИ-ассистента для перевода (как подключать базу знаний, модель, написать простой промпт и т.д.).
Разумеется, много моментов осталось за скобками, и вот в новом курсе я решил эти скобки раскрыть — решил показать, как связать в единый конвейер различные компоненты так, чтобы это реально ускоряло работу без потери качества:
- Инструмент CAT, т.е. Computer-Assisted Translation (редактор + база переводов + база терминов)
- ИИ-ассистент (промптинг + база знаний/RAG + база терминов + настройка модели)
- Python (настройка и извлечение терминов из корпуса проектных текстов + подготовка терминов для CAT и ИИ-ассистента)
Содержание нового курса
В общей сложности получилось 8 воркшопов:
- Обзор рабочих процессов из оркестра приведенных выше инструментов (что-то типа спойлера).
- Знакомство с ИИ-ассистентом + базовые техники промптинга.
- Знакомство с механизмом RAG: база знаний и терминов для ИИ-ассистента.
- Знакомство с Python: знакомство с онлайн-редактором скриптов, настройка параметров извлечения терминов, получение списка частотных терминов.
- Доработка глоссария с Python и ИИ-ассистентом: подготовка структурированного списка терминов, перевод терминов, подготовка глоссария в приемлемых форматах для ИИ и для CAT.
- Настройка CAT: создание проекта, настройка и импорт структурированного глоссария, подключение глоссария и базы переводов, настройка параметров редактора.
- Интеграция подготовленных инструментов: CAT + глоссарий => ИИ-ассистент + глоссарий и база знаний => CAT + пост-редактирование
- Вишенка на торте: инструменты QA в CAT, выгрузка и редактирование финального перевода.
Как видно из приведенных тем, курс рассчитан в первую очередь на тех, кто только знакомится с инструментами автоматизации работы переводчика, хотя, думаю, и «старожилы» тоже могут найти в нем что-то интересное (например, я покажу технику step-back промптинга, принудительного поиска терминов, запуска конвейера ИИ-операций - перевод + редактура, объясню различия в структурах глоссария под ИИ, ибо с обычными глоссариями ИИ работает отвратительно).
Предзапись и вопросы
Цена за курс ожидается в районе 15 тыс. руб., готовить я его планирую 1-2 месяца, если кто надумает записываться со скидкой, велком в Телеграм-личку: t.me/bartov_e (как будет известна точная дата запуска, я вас уведомлю, чтобы можно было оплачивать со скидкой).
Также если есть вопросы, пожалуйста, тоже пишите в телеграм — ответы на наиболее частые вопросы буду дописывать сюда.
Вроде всё.
Спасибо за внимание.