Las muestras aleatorias no reflejan producción
Los datos poco representativos generan resultados demasiado optimistas que no se sostienen en producción.
Evaluación y auditoría de preparación MT
Un benchmark controlado para elegir sistemas de traducción con confianza.
Prompsit diseña benchmarks de traducción automática reproducibles que comparan proveedores y modelos propios en calidad, fidelidad estructural, latencia y fiabilidad estadística.
Calidad
Señales humanas, LLM y métricas
Estructura
Etiquetas, placeholders y marcado
Latencia
Pruebas de carga basadas en throughput
Evidencia
Confianza, acuerdo y significación
Por qué fallan los benchmarks de MT
Los despliegues reales exponen los sistemas de traducción a contenido, formatos y cargas de trabajo que las muestras aleatorias y las métricas únicas no capturan.
Una sola puntuación oculta riesgos
Una métrica única no revela problemas de estructura, cobertura local o estabilidad del sistema.
Un texto fluido también puede romper la UI
Etiquetas, placeholders y variables pueden alterarse, perderse o quedar mal colocados.
Los sistemas rápidos pueden fallar con carga real
La latencia y los errores suelen aparecer solo con concurrencia y carga realistas.
Diseño de benchmark con forma de producción
Creamos datasets que reflejan producción: distribución de idiomas, tipos de contenido, tamaño de petición, longitud de segmentos y complejidad de formato.El resultado es un benchmark que predice el rendimiento real.
Comparación controlada de proveedores
Las mismas entradas, salidas ciegas, proveedores anonimizados y orden aleatorizado reducen el sesgo de evaluación.Prompsit prepara paquetes de evaluación ciega y analiza etiquetas humanas cuando están disponibles.
Evaluación de calidad con múltiples señales
Etiquetas humanas
Lingüistas expertos evalúan adecuación y fluidez en contexto con rúbricas de puntuación.
- Revisores específicos por locale
- Adecuación y fluidez
- Categorización de errores
- Puntuación de confianza
Jueces LLM
Jueces LLM calibrados ofrecen evaluaciones escalables y reproducibles.
- Puntuación pareada y absoluta
- Prompts alineados con rúbrica
- Análisis de acuerdo entre jueces
- Acuerdo humano frente a LLM
Métricas automáticas
Métricas estándar y personalizadas triangulan la calidad desde varios ángulos.
- COMET, BLEU, chrF, TER, METEOR
- Métricas estructurales adicionales
- Análisis de correlación de métricas
- Complementariedad de señales
Fidelidad estructural
Auditamos etiquetas, placeholders, variables ICU, placeholders estilo Rails y otros tokens protegidos.El análisis basado en alineamiento verifica que las etiquetas rodeen las palabras traducidas correctas.
<strong>
%{count}
{0}
||||
Preservación de etiquetas y placeholders
Comprobaciones ICU y estilo Rails
Precisión de posicionamiento de etiquetas
Verificación basada en alineamiento
Validación estadística
Cuantificamos la incertidumbre y hacemos que las diferencias sean significativas.Cada recomendación está respaldada por evidencia.
Intervalos de confianza
IC del 95% para puntuaciones y métricas
Pruebas pareadas
Tests de significación entre proveedores
Acuerdo entre anotadores
Medidas de acuerdo interanotador
Acuerdo de jueces LLM
Consistencia entre jueces LLM
Humanos frente a LLM
Análisis de correlación y acuerdo
Tamaño de muestra
Justificación de tamaño y potencia del dataset
Latencia y preparación de infraestructura
Sometemos los sistemas a estrés en varios niveles de concurrencia para medir throughput, latencia p99, tasa de error y caracteres correctos por segundo.
Niveles de throughput (concurrencia)
100
500
1K
2K
4K
Latencia p99
842 ms
a 2K de concurrencia
Tasa de error
0.28%
a 2K de concurrencia
Caracteres correctos / s
12.4K
a 2K de concurrencia
Qué recibes
Un paquete de evaluación completo y reproducible para apoyar tu decisión de MT.
Metodología de benchmark
Diseño y alcance transparentes
Dataset canónico de evaluación
Con forma de producción y versionado
Comparación de calidad
Resultados humanos, LLM y métricos
Informe de jueces LLM
Puntuaciones, acuerdo y análisis
Análisis de métricas automáticas
Puntuaciones y correlación de métricas
Informe de marcado
Análisis de etiquetas y placeholders
Informe de latencia
Throughput, latencia p99 y errores
Validación estadística
Tests, IC y medidas de acuerdo
Ejemplos de fallos
Errores a nivel de segmento
Scripts reproducibles
Scripts de evaluación y análisis
Haz defendible tu decisión de MT
Un benchmark fiable de MT no es una sola puntuación.Es una cadena controlada de evidencia.