سياسة ضمان الجودة

مقدمة

في شركة Lingvanex، تعتبر خطة ضمان الجودة جزءًا أساسيًا من استراتيجية إدارة المشاريع لدينا. إنها تضمن أن برنامج Lingvanex المدعوم بالذكاء الاصطناعي للترجمة المؤسسية يلبي المتطلبات والمعايير المقررة أثناء تسليمه للعملاء. تم تصميم هذه العملية لتقليل مخاطر العيوب، والتأخير، وتجاوز التكاليف، فضلاً عن منع الاضطرابات المحتملة في المشروع وضمان رضا العملاء. من خلال تنفيذ خطة ضمان الجودة القوية، نحن نمنح أصحاب المصلحة والعملاء الثقة في أن ترجماتنا دقيقة وموثوقة وذات جودة عالية. تحدد هذه السياسة النهج المنظم الذي نتبعه لتحقيق والحفاظ على هذه المعايير في حلولنا، مما يضمن أن المنتج النهائي يلبي توقعاتهم باستمرار أو يتجاوزها.

أهداف

• تقديم ترجمات عالية الجودة تلبي أو تتجاوز معايير الصناعة الدولية.
• تحقيق نتائج متفوقة في اختبارات جودة نماذج اللغة، التي تلائم أو تتجاوز معايير الجودة في الصناعة على مقاييس COMET وBLEU لجميع أزواج اللغات.
• تأكد من أن الحل موثوق وقابل للتطوير وسهل التكامل مع تطبيقات العميل.
• تقليل العيوب وضمان حل المشكلات في الوقت المناسب.

أصحاب المصلحة والأدوار

• مدير المشروع. الإشراف على تنفيذ المشروع وإدارة الجداول الزمنية والموارد وضمان التواصل بين أصحاب المصلحة.
• فريق التطوير. تطوير حلول الترجمة، وتنفيذ الميزات، وإصلاح الأخطاء، وتحسين الأداء.
• فريق ضمان الجودة. إجراء الاختبارات ومراقبة مقاييس الجودة وتحديد العيوب وحلها وضمان الامتثال لمعايير الجودة.
• فريق ML. تدريب نماذج لغة التعلم الآلي وصقلها، وتقييم أداء النموذج، وتنفيذ التحسينات.
• الفريق اللغوي. تجميع وإثبات صحة مجموعات بيانات الاختبار، وتقييم مخرجات النموذج، وتصنيف الأخطاء وتحليلها، وتوفير الخبرة في دقة اللغة، ودعم تقييم النموذج.
• العملاء/الزبائن. توفير المتطلبات وردود الفعل والتحقق من صحة الحل.

عمليات وإجراءات ضمان الجودة لتدريب نموذج لغة التعلم الآلي: تنفيذ عمليات دقيقة لضمان أن نماذج لغة التعلم الآلي تم تدريبها وفقًا لأعلى معايير الجودة، مع مراقبة الأداء بشكل مستمر وتحقيق التحسينات بناءً على نتائج الاختبارات.: تنفيذ عمليات دقيقة لضمان أن نماذج لغة التعلم الآلي تم تدريبها وفقًا لأعلى معايير الجودة، مع مراقبة الأداء بشكل مستمر وتحقيق التحسينات بناءً على نتائج الاختبارات.

جمع المتطلبات

• غرض النموذج. ما هي المهمة المحددة التي ينبغي أن يقوم بها النموذج؟
• متطلبات البيانات. نوع وحجم وجودة بيانات التدريب المطلوبة.
• مقاييس التقييم. كيف سيتم قياس نجاح النموذج (على سبيل المثال، درجة BLEU، التقييم البشري)
• اعتبارات أخلاقية. تحديد التحيزات المحتملة في البيانات والتأكد من أن مخرجات النموذج عادلة وغير متحيزة.

تطوير

• المنهجية الرشيقة. قم بتقسيم عملية التدريب إلى دورات أصغر ومتكررة.
• التكامل المستمر. دمج واختبار تغييرات التعليمات البرمجية بشكل منتظم.
• التحكم في الإصدار. تتبع التغييرات في بنية النموذج ومعلمات التدريب.

الاختبار

• التحقق من صحة البيانات. تأكد من أن البيانات نظيفة، ومنسقة بشكل صحيح، وخالية من الأخطاء.
• اختبار الكود. التحقق من الكود بحثًا عن الأخطاء التي قد تؤثر على استقرار التدريب أو التقارب.
• اختبار التكامل. تأكد من أن المكونات المختلفة للحل تعمل معًا بسلاسة.

اختبار النظام (تقييم النموذج)

• تقييم أداء النموذج مقابل المقاييس المحددة مسبقًا باستخدام بيانات الاختبار المخزنة.
• تحليل المخرجات بحثًا عن التحيزات أو الأخطاء المحتملة.
• تأكد من أن حجم النماذج لا يتجاوز 184 ميجابايت تقريبًا للحصول على أداء أفضل.

اختبار القبول

• إشراك خبراء بشريين (فريق لغوي) لتقييم مخرجات النموذج من حيث السلاسة والدقة والتوافق مع المتطلبات.
• يقوم الفريق اللغوي بتقييم جودة الترجمات من خلال التعليق على نتائج الاختبار وتحديد التكوينات التي تنتج ترجمات صحيحة وتسليط الضوء على التكرارات التي تحتوي على ترجمات ناجحة أو رديئة. وقد يؤدي هذا إلى تدريب إضافي أو تعديلات على الإعدادات.

اختبار الأداء

• تقييم أداء النموذج تحت أحمال البيانات المختلفة وظروف العالم الحقيقي.
• المقارنة مع النماذج البديلة، إذا كان ذلك ممكنا.

اختبار الانحدار

• {'إعادة تدريب النموذج على البيانات المحدثة': 'من الضروري إعادة تدريب النموذج باستخدام البيانات المحدثة لضمان أن النموذج لا يزال يعكس التغيرات في البيانات أو التوجهات الجديدة. كما يجب أن يتم تقييم أداء النموذج بعد التحديث بشكل دوري لضمان عدم حدوث أي تدهور في الأداء.'}
• {'مراقبة أداء النموذج في الإنتاج': 'يجب مراقبة أداء النموذج أثناء تشغيله في بيئة الإنتاج للكشف عن أي انحرافات أو تدهور في الأداء مع مرور الوقت. يمكن استخدام أدوات المراقبة وتحليل البيانات لاكتشاف أي تغييرات غير مرغوب فيها والتأكد من استمرارية جودة النتائج.'}

إدارة العيوب

• مشاكل جودة البيانات. مشاكل مثل القيم المفقودة أو التناقضات في البيانات.
• أخطاء التدريب. تحديات مثل مشكلات التقارب أو الإفراط في التجهيز أثناء تدريب النموذج.
• عيوب مخرجات النموذج. مشاكل في الإخراج، بما في ذلك النتائج غير الصحيحة أو التحيز.
• تحليل الخطأ. يقوم اللغويون بتحليل الترجمات بحثًا عن الأخطاء وتصنيف هذه الأخطاء وتحديد أسبابها الجذرية حيثما أمكن ذلك. ثم يستخدم الفريق الفني هذه المعلومات لإجراء التصحيحات، والتي يتم اختبارها للتحقق مما إذا كانت المشكلة لا تزال قائمة أو تم حلها.

عمليات الموافقة

• جودة البيانات. قبل أن يبدأ التدريب.
• أداء النموذج. أثناء تكرارات التطوير.
• النموذج النهائي. قبل النشر.

مقاييس الجودة ومؤشرات الأداء الرئيسية

مقاييس الجودة

• نقوم بتقييم جودة نماذجنا عن طريق حساب المقاييس على مجموعات بيانات الاختبار مثل flores200 و NTREX-128، بالإضافة إلى استخدام مجموعات بيانات الاختبار الخاصة بنا التي يتم جمعها من قبل فريق اللغويين. هذه المجموعات توفر معلومات دقيقة وموثوقة لتقييم دقة وأداء النماذج في مختلف الحالات.

مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs):

• رضا العملاء. القياس من خلال الاستطلاعات وردود الفعل.
• الوقت الفعلي والموثوقية. مراقبة وقت تشغيل النظام ومعايير الموثوقية.
• قابلية التوسع. تقييم أداء النظام في ظل ظروف التحميل المتزايدة.
• معدل نجاح التكامل. نسبة التكاملات الناجحة مع تطبيقات العميل.

تحديثات خطة ضمان الجودة

المراجعات المنتظمة

• جدولة المراجعات الدورية لخطة ضمان الجودة.
• تحليل مقاييس الجودة ومؤشرات الأداء الرئيسية لتحديد مجالات التحسين.
• تحديث العمليات والإجراءات والوثائق بناءً على نتائج المراجعة.

التحسين المستمر

• تعزيز ثقافة التحسين المستمر.
• تشجيع ردود الفعل من جميع أصحاب المصلحة ودمجها في عملية ضمان الجودة.
• تنفيذ أفضل الممارسات والدروس المستفادة من المشاريع السابقة.