Для проверки качества модели генерации текста можно использовать следующие методы:

• Бенчмаркинг. 1 Это набор задач или тестов, созданных для проверки моделей. 1 Например, бенчмарк MMLU проверяет способность модели к пониманию текста, заданного визуальными средствами, а TextVQA — способность генерировать подписи для изображений. 1
• Оценка IFEval (Inference and Fidelity Evaluation). 1 Позволяет оценить как точность, так и качество сгенерированного текста. 1 Включает проверку на соответствие сгенерированного текста ожидаемому результату, а также оценку степени сохранения смысла и структуры текста. 1
• Оценка BBH (Billion Benchmark Huggingface). 1 Метрика для сравнения различных моделей на больших объёмах данных и задачах. 1 Включает оценку качества модели по нескольким критериям: точность ответов, скорость обработки запросов, способность модели к генерации текста, адекватность ответов и другие параметры. 1
• Метод LCS (Longest Common Subsequence). 1 Позволяет оценить, насколько хорошо модель справляется с задачей генерации текста, определяя долю совпадающих символов в последовательностях. 1
• Оценка качества человеком. 3 Этот метод основан на оценке качества генерируемого текста профессиональными редакторами или носителями языка. 3 Он включает в себя проверку грамматической и лексической правильности, стиля и оригинальности текста. 3

Также для проверки качества сгенерированных текстов перед публикацией можно использовать автоматическую проверку орфографии и грамматики с помощью специализированных программ и сервисов, например, Grammarly. 4 Ещё один подход — проверка на уникальность с помощью сервисов, таких как Turnitin или Copyscape. 4