Testování vlastního modelu překladu Azure AI Foundry

Po úspěšném natrénování vlastního modelu překladu Azure AI Foundry můžete pomocí překladů vyhodnotit kvalitu modelu. Pokud chcete učinit informované rozhodnutí o tom, jestli použít náš standardní model Azure AI Translator nebo váš vlastní model překladu, měli byste vyhodnotit rozdíl mezi skóre BLEU vašeho vlastního překladového modelu a naším standardním modelem Azure AI Translator Baseline BLEU. Pokud je váš model vytrénovaný v úzké doméně a trénovací data jsou konzistentní s testovacími daty, můžete očekávat vysoké skóre BLEU.

Skóre BLEU

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) je algoritmus pro vyhodnocení přesnosti nebo přesnosti textu, který je strojově přeložen z jednoho jazyka do druhého. Custom Translator používá metriku BLEU jako jeden ze způsobů vyjádření přesnosti překladu.

Skóre BLEU je číslo mezi nulou a 100. Skóre nuly označuje překlad s nízkou kvalitou, kde se v překladu nic neshoduje s odkazem. Skóre 100 označuje perfektní překlad, který je identický s odkazem. Není nutné dosáhnout skóre 100 – skóre BLEU mezi 40 a 60 označuje vysoce kvalitní překlad.

Další informace

Testování kvality překladu modelu

1. V nabídce vlevo vyberte Testovací model .

2. Vyberte název modelu a pak vyberte Zobrazit výsledky testu.

   

3. Člověk hodnotí překlad z vlastního modelu překladu Nový model a základní model (náš předem natrénovaný standardní model používaný pro přizpůsobení) proti Referenci (cílový překlad z testovací sady).

   

4. Pokud jsou výsledky uspokojivé, nasaďte model, jinak iterujte přidáním více dat pro trénování kurátorovaných lidmi, dokud nenajdete model vítěze.

Další kroky

Informace o nasazení modelu