Amostras aleatórias não refletem produção
Dados pouco representativos geram resultados demasiado otimistas que não se mantêm em produção.
Avaliação MT e auditoria de prontidão
Um benchmark controlado para escolher sistemas de tradução com confiança.
A Prompsit desenha benchmarks de tradução automática reprodutíveis que comparam fornecedores e modelos personalizados em qualidade, fidelidade estrutural, latência e fiabilidade estatística.
Qualidade
Sinais humanos, LLM e métricas
Estrutura
Tags, placeholders e marcação
Latência
Testes de carga baseados em throughput
Evidência
Confiança, acordo e significância
Por que os benchmarks de MT falham
Implantações reais expõem sistemas de tradução a conteúdo, formatação e cargas que amostras aleatórias e métricas únicas não capturam.
Uma só pontuação esconde riscos diferentes
Uma métrica única não revela problemas de estrutura, cobertura local ou estabilidade do sistema.
Texto fluente ainda pode quebrar a interface
Tags, placeholders e variáveis podem ser alterados, removidos ou mal posicionados.
Sistemas rápidos podem falhar sob carga real
Latência e erros muitas vezes surgem apenas com concorrência e carga realistas.
Desenho de benchmark com forma de produção
Construímos datasets que espelham a produção: distribuição de idiomas, tipos de conteúdo, tamanho de pedidos, comprimento de segmentos e complexidade de formatação.O resultado é um benchmark que prevê o desempenho real.
Comparação controlada de fornecedores
As mesmas entradas, saídas cegas, fornecedores anonimizados e ordem baralhada reduzem o viés de avaliação.A Prompsit prepara pacotes de avaliação cega e analisa etiquetas humanas quando disponíveis.
Avaliação de qualidade com múltiplos sinais
Etiquetas humanas
Linguistas especialistas avaliam adequação e fluência em contexto, com pontuação orientada por rubricas.
- Revisores específicos por locale
- Adequação e fluência
- Categorização de erros
- Pontuação de confiança
Juízes LLM
Juízes LLM calibrados fornecem avaliações escaláveis e reprodutíveis.
- Pontuação pareada e absoluta
- Prompts alinhados com rubrica
- Análise de concordância entre juízes
- Concordância humano vs LLM
Métricas automáticas
Métricas padrão e personalizadas triangulam a qualidade a partir de vários ângulos.
- COMET, BLEU, chrF, TER, METEOR
- Métricas estruturais adicionais
- Análise de correlação de métricas
- Complementaridade de sinais
Fidelidade estrutural
Auditamos tags, placeholders, variáveis ICU, placeholders de estilo Rails e outros tokens protegidos.A análise baseada em alinhamento de palavras verifica que as tags envolvem as palavras traduzidas corretas.
<strong>
%{count}
{0}
||||
Preservação de tags e placeholders
Verificações de tokens ICU e Rails
Precisão de posicionamento de tags
Verificação baseada em alinhamento
Validação estatística
Quantificamos a incerteza e tornamos as diferenças significativas.Cada recomendação é apoiada por evidências.
Intervalos de confiança
IC de 95% para pontuações e métricas
Testes pareados
Testes de significância entre fornecedores
Concordância entre anotadores
Medidas de concordância interanotador
Concordância dos juízes LLM
Consistência entre juízes LLM
Humano vs LLM
Análise de correlação e concordância
Tamanho da amostra
Justificação de dimensão e poder
Latência e prontidão da infraestrutura
Submetemos os sistemas a stress em vários níveis de concorrência para medir throughput, latência p99, taxa de erro e caracteres bem-sucedidos por segundo.
Níveis de throughput (concorrência)
100
500
1K
2K
4K
Latência p99
842 ms
a 2K de concorrência
Taxa de erro
0.28%
a 2K de concorrência
Caracteres bem-sucedidos / s
12.4K
a 2K de concorrência
O que recebe
Um pacote de avaliação completo e reprodutível para apoiar a sua decisão MT.
Metodologia de benchmark
Desenho e âmbito transparentes
Dataset canónico de avaliação
Com forma de produção e versionado
Comparação de qualidade
Resultados humanos, LLM e métricos
Relatório de juiz LLM
Pontuações, acordo e análise
Análise métrica automática
Pontuações métricas e correlação
Relatório de marcação
Análise de tags e placeholders
Relatório de latência
Throughput, latência p99 e erros
Validação estatística
Testes, ICs e medidas de concordância
Exemplos de falhas
Exemplos de erro por segmento
Scripts reprodutíveis
Scripts de avaliação e análise
Torne a sua decisão de MT defensável
Um benchmark de MT fiável não é uma pontuação.É uma cadeia controlada de evidência.