Политика за осигуряване на качеството

1. Въведение

В Lingvanex нашият план за осигуряване на качеството е основна част от нашата стратегия за управление на проекти, като гарантира, че нашият софтуер Lingvanex, базиран на AI Enterprise Translation, отговаря на установените изисквания, цели и стандарти, докато се доставя на клиентите. Този процес е предназначен да минимизира риска от дефекти, закъснения и надхвърляне на разходите, предотвратявайки потенциални прекъсвания на проекта и гарантирайки удовлетвореността на клиентите. Чрез внедряването на стабилен план за осигуряване на качеството ние предоставяме на заинтересованите страни и клиентите увереност, че нашите преводи са точни, надеждни и с най-високо качество. Тази политика очертава структурирания подход, който възприемаме, за да постигнем и поддържаме тези стандарти за качество в нашите решения, като гарантираме, че крайният продукт постоянно отговаря или надхвърля техните очаквания.

Цели:

• Предоставяйте висококачествени преводи, които отговарят или надвишават международните индустриални стандарти.
• Постигнете резултати от тестове за качество на езикови модели, които отговарят или надвишават индустриалните стандарти за качество по показателите COMET и BLEU за всички езикови двойки.
• Уверете се, че решението е надеждно, мащабируемо и лесно за интегриране в клиентски приложения.
• Минимизирайте дефектите и осигурете своевременно разрешаване на проблемите.

2. Заинтересовани страни и роли

Заинтересовани страни:

• Ръководител на проекта
• Екип за развитие
• Екип за осигуряване на качеството
• ML екип
• Лингвистичен екип
• Клиенти/Клиенти

Роли и отговорности:

• Ръководител на проекта:Наблюдавайте изпълнението на проекта, управлявайте срокове и ресурси, осигурявайте комуникация между заинтересованите страни.
• Екип за разработка:Разработете решението за превод, внедрете функции, коригирайте грешки и оптимизирайте производителността.
• Екип за осигуряване на качеството:Провеждайте тестове, наблюдавайте показателите за качество, идентифицирайте и разрешавайте дефекти и гарантирайте съответствие със стандартите за качество.
• ML екип:Обучавайте и настройвайте фино езиковите модели на ML, оценявайте производителността на модела и прилагайте подобрения.
• Лингвистичен екип:Компилирайте и валидирайте набори от тестови данни, оценете резултатите от модела, класифицирайте и анализирайте грешките, осигурете експертни познания относно езиковата точност и поддържайте оценката на модела.
• Клиенти/Клиенти:Предоставете изисквания, обратна връзка и валидирайте решението.

3. Процеси и процедури за осигуряване на качеството за обучение по езиков модел на ML

Събиране на изисквания:

• Сътрудничество със заинтересованите страни:Определете целта на модела, изискванията за данни, показателите за оценка и етичните съображения.
• Предназначение на модела:Каква конкретна задача трябва да изпълнява моделът?
• Изисквания за данни:Тип, обем и качество на необходимите данни за обучение.
• Показатели за оценка:Как ще се измерва успехът на модела (напр. BLEU резултат, човешка оценка)
• Етични съображения:Идентифицирайте потенциалните отклонения в данните и се уверете, че резултатите от модела са справедливи и безпристрастни.

развитие:

• Гъвкава методология:Разбийте процеса на обучение на по-малки, повтарящи се цикли.
• Непрекъсната интеграция:Редовно интегрирайте и тествайте промените в кода.
• Контрол на версиите:Проследявайте промените в архитектурата на модела и параметрите на обучение.

Тестване:

• Проверка на данните:Уверете се, че данните са чисти, форматирани правилно и без грешки
• Тестване на кода:Проверете кода за грешки, които биха могли да повлияят на стабилността или конвергенцията на обучението.
• Интеграционно тестване:Уверете се, че различните компоненти на решението работят безпроблемно заедно.

Тестване на системата (оценка на модела):

• Оценявайте производителността на модела спрямо предварително дефинирани показатели, като използвате задържани тестови данни.
• Анализирайте резултатите за потенциални пристрастия или грешки.
• Уверете се, че моделите не надвишават размера от приблизително 184 MB за по-добра производителност.

Тестване за приемане:

• Включете човешки експерти (лингвистичен екип), за да оцените резултатите от модела за плавност, точност и съответствие с изискванията
• Лингвистичният екип оценява качеството на преводите чрез анотиране на резултатите от тестовете, идентифициране кои конфигурации произвеждат правилни преводи и подчертаване на повторения с успешни или лоши преводи. Това може да доведе до допълнително обучение или корекции на настройките.

Тестване на производителността:

• Оценете производителността на модела при различни натоварвания на данни и условия в реалния свят.
• Сравнителен анализ спрямо алтернативни модели, ако е приложимо.

Регресионно тестване:

• Обучете отново модела на актуализирани данни и преоценете ефективността, за да гарантирате, че няма влошаване.
• Наблюдавайте производителността на модела в производството, за да откриете всяко отклонение във времето.

Управление на дефекти:

• Проследявайте и адресирайте проблеми, свързани с:
• Проблеми с качеството на данните:(напр. липсващи стойности, несъответствия)
• Грешки в обучението:(напр. проблеми с конвергенцията, прекомерно оборудване)
• Недостатъци на изхода на модела:(напр. фактически неправилно, пристрастно)
• Анализ на грешката:Лингвистите анализират преводите за грешки, класифицират тези грешки и, когато е възможно, идентифицират техните първопричини. След това техническият екип използва тази информация, за да направи корекции, които се тестват, за да се провери дали проблемът продължава или е разрешен.

Процеси на одобрение:

• Контролни точки, установени за преглед и одобрение:
• Качество на данните:Преди да започне обучението.
• Производителност на модела:По време на итерациите на разработката.
• Краен модел:Преди разгръщане.

4. Качествени показатели и ключови показатели за ефективност

Качествени показатели:

• Ние оценяваме качеството на нашите модели, като изчисляваме показатели на наборите от тестови данни flores200 и NTREX-128 и използваме нашите собствени набори от тестови данни, събрани от екипа на лингвистите.

Ключови показатели за ефективност (KPI):

• Удовлетвореност на клиента:Измервайте чрез проучвания и обратна връзка.
• Работно време и надеждност:Наблюдавайте времето за работа на системата и показателите за надеждност.
• Мащабируемост:Оценете производителността на системата при нарастващи условия на натоварване.
• Процент на успешна интеграция:Процент на успешни интеграции с клиентски приложения.

5. Актуализации на Плана за осигуряване на качеството

Редовни прегледи:

• Планирайте периодични прегледи на плана за осигуряване на качеството.
• Анализирайте качествените показатели и KPI, за да идентифицирате области за подобрение.
• Актуализирайте процеси, процедури и документация въз основа на констатациите от прегледа.

Непрекъснато подобрение:

• Насърчавайте култура на непрекъснато усъвършенстване.
• Насърчавайте обратната връзка от всички заинтересовани страни и я включете в процеса на осигуряване на качеството.
• Прилагайте най-добрите практики и уроците, извлечени от минали проекти.