ხარისხის უზრუნველყოფის პოლიტიკა

1. შესავალი

Lingvanex-ში, ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის გეგმა ჩვენი პროექტის მართვის სტრატეგიის ფუნდამენტური ნაწილია, რაც უზრუნველყოფს, რომ ჩვენი Lingvanex პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც დაფუძნებულია AI Enterprise Translation-ზე, აკმაყოფილებს დადგენილ მოთხოვნებს, მიზნებსა და სტანდარტებს კლიენტებისთვის მიწოდებისას. ეს პროცესი შექმნილია დეფექტების, შეფერხებებისა და ხარჯების გადაჭარბების რისკის შესამცირებლად, პროექტის პოტენციური შეფერხებების თავიდან ასაცილებლად და მომხმარებელთა კმაყოფილების უზრუნველსაყოფად. ხარისხის უზრუნველყოფის ძლიერი გეგმის განხორციელებით, ჩვენ დაინტერესებულ მხარეებს და კლიენტებს ვაძლევთ დარწმუნებას, რომ ჩვენი თარგმანი ზუსტი, საიმედო და უმაღლესი ხარისხისაა. ეს პოლიტიკა ასახავს სტრუქტურირებულ მიდგომას, რომელსაც ჩვენ ვიყენებთ, რათა მივაღწიოთ და შევინარჩუნოთ ამ ხარისხის სტანდარტები ჩვენს გადაწყვეტილებებში, რაც უზრუნველყოფს, რომ საბოლოო პროდუქტი მუდმივად აკმაყოფილებს ან აღემატება მათ მოლოდინს.

მიზნები:

• მიაწოდეთ მაღალი ხარისხის თარგმანები, რომლებიც შეესაბამება ან აღემატება საერთაშორისო ინდუსტრიის სტანდარტებს.
• მიაღწიეთ შედეგებს ენის მოდელების ხარისხის ტესტებიდან, რომლებიც შეესაბამება ან აღემატება ინდუსტრიის ხარისხის სტანდარტებს COMET და BLEU მეტრიკაზე ყველა ენის წყვილისთვის.
• დარწმუნდით, რომ გამოსავალი არის საიმედო, მასშტაბირებადი და ადვილად ინტეგრირებული კლიენტის აპლიკაციებში.
• დეფექტების მინიმუმამდე დაყვანა და პრობლემების დროული გადაწყვეტის უზრუნველყოფა.

2. დაინტერესებული მხარეები და როლები

დაინტერესებული მხარეები:

• პროექტის მენეჯერი
• განვითარების გუნდი
• ხარისხის უზრუნველყოფის გუნდი
• ML გუნდი
• ლინგვისტური გუნდი
• კლიენტები/კლიენტები

როლები და პასუხისმგებლობები:

• პროექტის მენეჯერი:დააკვირდით პროექტის შესრულებას, მართეთ ვადები და რესურსები, უზრუნველყოთ კომუნიკაცია დაინტერესებულ მხარეებს შორის.
• განვითარების გუნდი:შეიმუშავეთ თარგმანის გადაწყვეტა, დანერგეთ ფუნქციები, გამოასწორეთ შეცდომები და გააუმჯობესეთ შესრულება.
• ხარისხის უზრუნველყოფის გუნდი:ტესტირების ჩატარება, ხარისხის მეტრიკის მონიტორინგი, დეფექტების იდენტიფიცირება და აღმოფხვრა და ხარისხის სტანდარტებთან შესაბამისობის უზრუნველყოფა.
• ML გუნდი:მოამზადეთ და დაარეგულირეთ ML ენის მოდელები, შეაფასეთ მოდელის შესრულება და განახორციელეთ გაუმჯობესებები.
• ლინგვისტური გუნდი:ტესტის მონაცემთა ნაკრების შედგენა და დამოწმება, მოდელის შედეგების შეფასება, შეცდომების კლასიფიკაცია და ანალიზი, ენის სიზუსტის ექსპერტიზის უზრუნველყოფა და მოდელის შეფასების მხარდაჭერა.
• მომხმარებლები/კლიენტები:მიაწოდეთ მოთხოვნები, გამოხმაურება და დაადასტურეთ გამოსავალი.

3. ხარისხის უზრუნველყოფის პროცესები და პროცედურები ML ენის მოდელის ტრენინგისთვის

მოთხოვნების შეკრება:

• დაინტერესებულ მხარეებთან თანამშრომლობა:განსაზღვრეთ მოდელის მიზანი, მონაცემთა მოთხოვნები, შეფასების მეტრიკა და ეთიკური მოსაზრებები.
• მოდელის დანიშნულება:რა კონკრეტული დავალება უნდა შეასრულოს მოდელმა?
• მონაცემთა მოთხოვნები:საჭირო ტრენინგის მონაცემების ტიპი, მოცულობა და ხარისხი.
• შეფასების მეტრიკა:როგორ შეფასდება მოდელის წარმატება (მაგ., BLEU ქულა, ადამიანის შეფასება)
• ეთიკური მოსაზრებები:დაადგინეთ პოტენციური მიკერძოება მონაცემებში და დარწმუნდით, რომ მოდელის შედეგები სამართლიანი და მიუკერძოებელია.

განვითარება:

• სწრაფი მეთოდოლოგია:დაყავით ტრენინგის პროცესი მცირე, განმეორებით ციკლებად.
• უწყვეტი ინტეგრაცია:რეგულარულად ინტეგრირება და ტესტირების კოდის ცვლილებები.
• ვერსიის კონტროლი:თვალყური ადევნეთ ცვლილებებს მოდელის არქიტექტურაში და ტრენინგის პარამეტრებში.

ტესტირება:

• მონაცემთა დადასტურება:დარწმუნდით, რომ მონაცემები სუფთაა, სწორად ფორმატირებული და შეცდომების გარეშე
• კოდის ტესტირება:გადაამოწმეთ კოდი შეცდომებისთვის, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს ვარჯიშის სტაბილურობაზე ან კონვერგენციაზე.
• ინტეგრაციის ტესტირება:დარწმუნდით, რომ ხსნარის სხვადასხვა კომპონენტები შეუფერხებლად მუშაობენ.

სისტემის ტესტირება (მოდელის შეფასება):

• შეაფასეთ მოდელის ეფექტურობა წინასწარ განსაზღვრული მეტრიკის მიხედვით შენახული ტესტის მონაცემების გამოყენებით.
• გაანალიზეთ შედეგები პოტენციური მიკერძოების ან შეცდომებისთვის.
• დარწმუნდით, რომ მოდელების ზომა არ აღემატება დაახლოებით 184 მბ-ს უკეთესი შესრულებისთვის.

მისაღები ტესტირება:

• ჩართეთ ადამიანური ექსპერტები (ლინგვისტური გუნდი), რათა შეაფასონ მოდელის შედეგები თავისუფლად, სიზუსტეზე და მოთხოვნებთან შესაბამისობაში
• ლინგვისტური გუნდი აფასებს თარგმანების ხარისხს ტესტის შედეგების ანოტაციით, განსაზღვრავს რომელი კონფიგურაციები აწარმოებს სწორ თარგმანს და ხაზს უსვამს გამეორებებს წარმატებული ან ცუდი თარგმანებით. ამან შეიძლება გამოიწვიოს დამატებითი ტრენინგი ან პარამეტრების კორექტირება.

შესრულების ტესტირება:

• შეაფასეთ მოდელის შესრულება სხვადასხვა მონაცემთა დატვირთვისა და რეალური პირობების პირობებში.
• ნიშნული ალტერნატიული მოდელების მიმართ, თუ ეს შესაძლებელია.

რეგრესიის ტესტირება:

• გადაამზადეთ მოდელი განახლებულ მონაცემებზე და ხელახლა შეაფასეთ შესრულება, რათა არ მოხდეს დეგრადაცია.
• აკონტროლეთ მოდელის შესრულება წარმოებაში, რათა დროთა განმავლობაში აღმოაჩინოს რაიმე დრეიფი.

დეფექტების მართვა:

• თვალყური ადევნეთ და მიმართეთ პრობლემებს:
• მონაცემთა ხარისხის პრობლემები:(მაგ., დაკარგული მნიშვნელობები, შეუსაბამობები)
• ვარჯიშის შეცდომები:(მაგ., კონვერგენციის საკითხები, გადაჭარბებული მორგება)
• მოდელის გამომავალი ნაკლოვანებები:(მაგ., ფაქტობრივად არასწორი, მიკერძოებული)
• შეცდომების ანალიზი:ენათმეცნიერები აანალიზებენ თარგმანებს შეცდომებზე, კლასიფიცირებენ ამ შეცდომებს და, სადაც ეს შესაძლებელია, ადგენენ მათ ძირეულ მიზეზებს. შემდეგ ტექნიკური ჯგუფი იყენებს ამ ინფორმაციას შესწორებების შესასრულებლად, რომლებიც ტესტირებას ახდენენ, რათა შეამოწმონ პრობლემა შენარჩუნებულია თუ მოგვარებულია.

დამტკიცების პროცედურები:

• განსახილველად და დასამტკიცებლად შექმნილი საგუშაგოები:
• მონაცემთა ხარისხი:ვარჯიშის დაწყებამდე.
• მოდელის შესრულება:განვითარების გამეორებების დროს.
• საბოლოო მოდელი:განლაგებამდე.

4. ხარისხის მეტრიკა და ძირითადი შესრულების ინდიკატორები

ხარისხის მეტრიკა:

• ჩვენ ვაფასებთ ჩვენი მოდელების ხარისხს flores200 და NTREX-128 ტესტის მონაცემთა ნაკრებებზე მეტრიკის გამოთვლით და ენათმეცნიერთა გუნდის მიერ შედგენილი საკუთარი ტესტის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით.

ძირითადი შესრულების ინდიკატორები (KPI):

• მომხმარებელთა კმაყოფილება:გაზომეთ გამოკითხვები და გამოხმაურება.
• მუშაობის დრო და საიმედოობა:სისტემის მუშაობის დროისა და საიმედოობის მეტრიკის მონიტორინგი.
• მასშტაბურობა:სისტემის მუშაობის შეფასება მზარდი დატვირთვის პირობებში.
• ინტეგრაციის წარმატების მაჩვენებელი:კლიენტის აპლიკაციებთან წარმატებული ინტეგრაციის პროცენტი.

5. ხარისხის უზრუნველყოფის გეგმის განახლებები

რეგულარული მიმოხილვები:

• დაგეგმეთ ხარისხის უზრუნველყოფის გეგმის პერიოდული მიმოხილვები.
• გააანალიზეთ ხარისხის მეტრიკა და KPI-ები გაუმჯობესების სფეროების გამოსავლენად.
• განაახლეთ პროცესები, პროცედურები და დოკუმენტაცია მიმოხილვის შედეგების საფუძველზე.

უწყვეტი გაუმჯობესება:

• განავითარეთ უწყვეტი გაუმჯობესების კულტურა.
• წაახალისეთ ყველა დაინტერესებული მხარის გამოხმაურება და ჩართეთ იგი ხარისხის უზრუნველყოფის პროცესში.
• განახორციელეთ საუკეთესო პრაქტიკა და მიღებული გაკვეთილები წარსული პროექტებიდან.