JwumaMehrsprachige Bewertung, warum Tests nur auf Englisch in die Irre führen
· 2 Min. Lesezeit · evaluation, languages
Diese Übersetzung wurde maschinell erstellt und nicht von einem Muttersprachler geprüft. Im Zweifelsfall gilt die englische Fassung. Sagen Sie uns Bescheid, wenn etwas falsch klingt, und wir korrigieren es. English
Das Modellverhalten ist häufig nicht konsistent über verschiedene Sprachen hinweg, einschließlich des Sicherheitsverhaltens. Eine Sicherheitsmaßnahme, die auf Englisch funktioniert, kann in einer weniger verbreiteten Sprache völlig versagen. Eine Bewertung durch Übersetzung eines englischen Testsatzes erkennt dies nicht, da sie übersetztes Englisch testet und nicht, wie Menschen tatsächlich in dieser Sprache schreiben.
Kurz gefasst
- Sicherheitsmaßnahmen können sich in verschiedenen Sprachen unterschiedlich verhalten.
- Übersetzte Testsätze messen übersetztes Englisch, nicht den nativen Gebrauch.
- Die Bewertung sollte von Muttersprachlern der Zielsprache durchgeführt werden.
- Kulturelle Angemessenheit ist getrennt von sprachlicher Korrektheit.
- Weniger verbreitete Sprachen zeigen typischerweise die größten Verhaltenslücken.
Planen Sie etwas Ähnliches?
Wir sprechen lieber über das Problem als über eine Mengenangabe.
Leistungen ansehenWas unterscheidet sich tatsächlich zwischen den Sprachen?
Mehr als nur die Sprachbeherrschung. Verweigerungsverhalten, Zurückhaltung, Bereitschaft zur Spekulation und Sicherheitsmaßnahmen werden größtenteils aus englisch-dominierten Daten gelernt, und ihre Übertragung auf andere Sprachen ist ungleichmäßig und ungetestet.
Die praktische Konsequenz ist, dass ein Modell, das in einer englischen Bewertung als sicher zertifiziert wurde, möglicherweise nicht sicher im Einsatz für Sprecher einer anderen Sprache ist, und nichts im englischen Ergebnis deutet darauf hin.
Warum funktioniert die Übersetzung Ihres Testsatzes nicht?
Weil übersetzte Eingaben nicht der Schreibweise von Muttersprachlern entsprechen. Sie tragen englische Syntax und Struktur, sodass sie das Modell auf eine Weise testen, die reale Benutzer nicht tun, und sie verpassen systematisch die Formulierungen, die tatsächlich zu Fehlern führen.
Sie können auch die kulturelle Angemessenheit überhaupt nicht testen, da der kulturelle Inhalt des Originals englisch ist.
Was erfordert eine gute mehrsprachige Bewertung?
Muttersprachler, die Eingaben nativ schreiben, und Muttersprachler, die die Ausgabe bewerten. Beide Hälften sind wichtig. Eine native Eingabe, die durch eine Übersetzung bewertet wird, ist nur marginal besser als keine Bewertung.
Die Bewertung sollte kulturelle Angemessenheit getrennt von sprachlicher Korrektheit umfassen. Eine Antwort kann grammatikalisch perfekt und lokal unangemessen sein, und das Zusammenfassen der beiden in eine Bewertung verbirgt dies.
- Eingaben nativ geschrieben, nicht übersetzt
- Bewertung durch Muttersprachler der Sprache
- Kulturelle Angemessenheit separat bewertet
- Sicherheitsverhalten pro Sprache getestet, nicht angenommen
Wo sollten Sie zuerst hinschauen?
Die am wenigsten verbreitete Sprache in Ihrem Einsatzgebiet, da dort die Verhaltenslücke am größten ist und die wenigste vorherige Bewertung existiert.
Es ist auch der Bereich, in dem es am schwierigsten ist, qualifizierte Bewerter zu finden, weshalb dies oft aufgeschoben wird und die Lücke bestehen bleibt.
Weitere Fragen
Funktionieren AI-Sicherheitsmaßnahmen in jeder Sprache gleich?
Oft nicht. Sicherheitsmaßnahmen, die größtenteils aus englisch-dominierten Daten gelernt werden, übertragen sich ungleichmäßig, und eine Maßnahme, die auf Englisch funktioniert, kann in einer weniger verbreiteten Sprache versagen.
Kann ich ein Modell bewerten, indem ich meinen englischen Testsatz übersetze?
Nicht zuverlässig. Übersetzte Eingaben tragen englische Syntax und Struktur, sodass sie das Modell anders testen als der tatsächliche native Gebrauch und die Formulierungen verpassen, die tatsächlich zu Fehlern führen.
Wer sollte die mehrsprachige Modellausgabe bewerten?
Muttersprachler der Zielsprache, die kulturelle Angemessenheit getrennt von sprachlicher Korrektheit bewerten, damit eine flüssige, aber lokal unangemessene Antwort nicht als korrekt bewertet wird.