Les mostres aleatòries no reflecteixen producció
Les dades poc representatives generen resultats massa optimistes que no es mantenen en producció.
Avaluació MT i auditoria de preparació
Un benchmark controlat per triar sistemes de traducció amb confiança.
Prompsit dissenya benchmarks de traducció automàtica reproduïbles que comparen proveïdors i models personalitzats en qualitat, fidelitat estructural, latència i fiabilitat estadística.
Qualitat
Senyals humans, LLM i mètriques
Estructura
Etiquetes, placeholders i marcatge
Latència
Proves de càrrega basades en throughput
Evidència
Confiança, acord i significació
Per què fallen els benchmarks de MT
Els desplegaments reals exposen els sistemes de traducció a contingut, formats i càrregues que les mostres aleatòries i les mètriques úniques no capturen.
Una sola puntuació amaga riscos diferents
Una mètrica única no revela problemes d’estructura, cobertura local o estabilitat del sistema.
Un text fluid també pot trencar la interfície
Etiquetes, placeholders i variables poden alterar-se, perdre’s o quedar mal col·locats.
Els sistemes ràpids poden fallar amb càrrega real
La latència i els errors sovint apareixen només amb concurrència i càrrega realistes.
Disseny de benchmark amb forma de producció
Construïm datasets que reflecteixen producció: distribució de llengües, tipus de contingut, mida de peticions, longitud de segments i complexitat de format.El resultat és un benchmark que prediu el rendiment real.
Comparació controlada de proveïdors
Les mateixes entrades, sortides cegues, proveïdors anonimitzats i ordre barrejat redueixen el biaix d’avaluació.Prompsit prepara paquets d’avaluació cega i analitza etiquetes humanes quan n’hi ha.
Avaluació de qualitat amb múltiples senyals
Etiquetes humanes
Lingüistes experts avaluen adequació i fluïdesa en context, amb puntuació guiada per rúbriques.
- Revisors específics per locale
- Adequació i fluïdesa
- Categorització d’errors
- Puntuació de confiança
Jutges LLM
Jutges LLM calibrats proporcionen avaluacions escalables i reproduïbles.
- Puntuació aparellada i absoluta
- Prompts alineats amb rúbrica
- Anàlisi d’acord entre jutges
- Acord humà vs LLM
Mètriques automàtiques
Mètriques estàndard i personalitzades triangulen la qualitat des de diversos angles.
- COMET, BLEU, chrF, TER, METEOR
- Mètriques estructurals addicionals
- Anàlisi de correlació de mètriques
- Complementarietat de senyals
Fidelitat estructural
Auditem etiquetes, placeholders, variables ICU, placeholders d’estil Rails i altres tokens protegits.L’anàlisi basada en alineament de paraules verifica que les etiquetes envolten les paraules traduïdes correctes.
<strong>
%{count}
{0}
||||
Preservació d’etiquetes i placeholders
Comprovacions de tokens ICU i Rails
Precisió del posicionament d’etiquetes
Verificació basada en alineament
Validació estadística
Quantifiquem la incertesa i fem que les diferències siguin significatives.Cada recomanació està recolzada per evidència.
Intervals de confiança
IC del 95% per a puntuacions i mètriques
Proves aparellades
Tests de significació entre proveïdors
Acord entre anotadors
Mesures d’acord interanotador
Acord de jutges LLM
Consistència entre jutges LLM
Humà vs LLM
Anàlisi de correlació i acord
Mida de mostra
Justificació de mida i potència
Latència i preparació d’infraestructura
Sotmetem els sistemes a estrès en diversos nivells de concurrència per mesurar throughput, latència p99, taxa d’error i caràcters correctes per segon.
Nivells de throughput (concurrència)
100
500
1K
2K
4K
Latència p99
842 ms
a 2K de concurrència
Taxa d’error
0.28%
a 2K de concurrència
Caràcters correctes / s
12.4K
a 2K de concurrència
Què rebeu
Un paquet d’avaluació complet i reproduïble per donar suport a la vostra decisió MT.
Metodologia de benchmark
Disseny i abast transparents
Dataset canònic d’avaluació
Amb forma de producció i versionat
Comparació de qualitat
Resultats humans, LLM i mètrics
Informe de jutge LLM
Puntuacions, acord i anàlisi
Anàlisi mètrica automàtica
Puntuacions mètriques i correlació
Informe de marcatge
Anàlisi d’etiquetes i placeholders
Informe de latència
Throughput, latència p99 i errors
Validació estadística
Tests, ICs i mesures d’acord
Exemples d’errors
Exemples d’error per segment
Scripts reproduïbles
Scripts d’avaluació i anàlisi
Feu defensable la vostra decisió de MT
Un benchmark fiable de MT no és una sola puntuació.És una cadena controlada d’evidència.