Kokybės užtikrinimo politika

1. Įvadas

„Lingvanex“ kokybės užtikrinimo planas yra pagrindinė mūsų projektų valdymo strategijos dalis, užtikrinanti, kad mūsų „Lingvanex“ programinė įranga, pagrįsta AI Enterprise Translation, atitiktų nustatytus reikalavimus, tikslus ir standartus, tiekiant klientams. Šis procesas skirtas sumažinti defektų, vėlavimų ir išlaidų viršijimo riziką, užkirsti kelią galimiems projekto sutrikimams ir užtikrinti klientų pasitenkinimą. Įgyvendindami tvirtą kokybės užtikrinimo planą, suinteresuotosioms šalims ir klientams suteikiame pasitikėjimo, kad mūsų vertimai yra tikslūs, patikimi ir aukščiausios kokybės. Ši politika apibūdina struktūrinį požiūrį, kurio laikomės siekdami ir išlaikyti šiuos kokybės standartus savo sprendimuose, užtikrindami, kad galutinis produktas nuolat atitiktų arba viršytų jų lūkesčius.

Tikslai:

• Pateikite aukštos kokybės vertimus, kurie atitinka arba viršija tarptautinius pramonės standartus.
• Pasiekite rezultatų iš kalbų modelių kokybės testų, kurie atitinka arba viršija pramonės kokybės standartus pagal COMET ir BLEU metriką visoms kalbų poroms.
• Įsitikinkite, kad sprendimas yra patikimas, keičiamo dydžio ir lengvai integruojamas į kliento programas.
• Sumažinkite defektų skaičių ir užtikrinkite savalaikį problemų sprendimą.

2. Suinteresuotosios šalys ir vaidmenys

Suinteresuotosios šalys:

• Projekto vadovas
• Vystymo komanda
• Kokybės užtikrinimo komanda
• ML komanda
• Lingvistinė komanda
• Klientai/Klientai

Vaidmenys ir pareigos:

• Projekto vadovas:Prižiūrėti projekto vykdymą, valdyti terminus ir išteklius, užtikrinti bendravimą tarp suinteresuotųjų šalių.
• Kūrimo komanda:Kurkite vertimo sprendimą, įdiekite funkcijas, ištaisykite klaidas ir optimizuokite našumą.
• Kokybės užtikrinimo komanda:Atlikite bandymus, stebėkite kokybės rodiklius, nustatykite ir pašalinkite defektus bei užtikrinkite, kad būtų laikomasi kokybės standartų.
• ML komanda:Mokykite ir koreguokite ML kalbos modelius, įvertinkite modelio našumą ir įgyvendinkite patobulinimus.
• Lingvistinė komanda:Surinkite ir patvirtinkite testų duomenų rinkinius, įvertinkite modelio rezultatus, klasifikuokite ir analizuokite klaidas, suteikite žinių apie kalbos tikslumą ir palaikykite modelio vertinimą.
• Klientai/Klientai:Pateikite reikalavimus, atsiliepimus ir patvirtinkite sprendimą.

3. ML kalbos modelio mokymo kokybės užtikrinimo procesai ir procedūros

Reikalavimai surinkimui:

• Bendradarbiavimas su suinteresuotosiomis šalimis:Apibrėžkite modelio paskirtį, duomenų reikalavimus, vertinimo metrikas ir etinius aspektus.
• Modelio paskirtis:Kokią konkrečią užduotį modelis turėtų atlikti?
• Duomenų reikalavimai:Reikalingų mokymo duomenų tipas, apimtis ir kokybė.
• Vertinimo metrika:Kaip bus matuojama modelio sėkmė (pvz., BLEU balas, žmogaus įvertinimas)
• Etinės nuostatos:Nustatykite galimus duomenų paklaidas ir įsitikinkite, kad modelio rezultatai yra teisingi ir nešališki.

Vystymas:

• Agile metodika:Suskirstykite mokymo procesą į mažesnius, pasikartojančius ciklus.
• Nuolatinis integravimas:Reguliariai integruokite ir patikrinkite kodo pakeitimus.
• Versijos valdymas:Stebėkite modelio architektūros ir mokymo parametrų pokyčius.

Testavimas:

• Duomenų patvirtinimas:Įsitikinkite, kad duomenys yra švarūs, tinkamai suformatuoti ir be klaidų
• Kodo testavimas:Patikrinkite klaidų kodą, kuris gali turėti įtakos treniruočių stabilumui arba konvergencijai.
• Integracijos testavimas:Užtikrinkite, kad skirtingi sprendimo komponentai veiktų sklandžiai.

Sistemos testavimas (modelio įvertinimas):

• Įvertinkite modelio našumą pagal iš anksto nustatytas metrikas, naudodami užlaikytus bandymo duomenis.
• Išanalizuokite rezultatus, ar nėra galimų paklaidų ar klaidų.
• Kad modeliai veiktų geriau, įsitikinkite, kad jų dydis neviršija 184 MB.

Priėmimo testas:

• Įtraukite žmonių ekspertus (lingvistų komandą), kad įvertintumėte modelio rezultatus sklandumui, tikslumui ir atitikimui reikalavimams
• Lingvistinė komanda vertina vertimų kokybę komentuodama testo rezultatus, nustatydama, kurios konfigūracijos duoda teisingus vertimus ir paryškindamos sėkmingų arba prastų vertimų iteracijas. Dėl to gali reikėti papildomų mokymų arba pakoreguoti nustatymus.

Našumo tikrinimas:

• Įvertinkite modelio našumą įvairiomis duomenų apkrovomis ir realiomis sąlygomis.
• Palyginimas su alternatyviais modeliais, jei taikoma.

Regresinis testas:

• Permokykite modelį pagal atnaujintus duomenis ir iš naujo įvertinkite našumą, kad išvengtumėte pablogėjimo.
• Stebėkite modelio našumą gamyboje, kad aptiktumėte bet kokį poslinkį laikui bėgant.

Defektų valdymas:

• Stebėkite ir spręskite problemas, susijusias su:
• Duomenų kokybės problemos:(pvz., trūkstamų verčių, neatitikimų)
• Treniruočių klaidos:(pvz., konvergencijos problemos, per didelis pritaikymas)
• Modelio išvesties trūkumai:(pvz., faktiškai neteisinga, šališka)
• Klaidų analizė:Kalbininkai analizuoja, ar vertimuose nėra klaidų, jas klasifikuoja ir, jei įmanoma, nustato pagrindines jų priežastis. Techninė komanda naudoja šią informaciją, kad atliktų pataisymus, kurie išbandomi, kad patikrintų, ar problema išlieka, ar buvo išspręsta.

Patvirtinimo procesai:

• Peržiūrai ir tvirtinimui nustatyti kontroliniai taškai:
• Duomenų kokybė:Prieš pradedant treniruotę.
• Modelio našumas:Vystymo iteracijų metu.
• Galutinis modelis:Prieš dislokavimą.

4. Kokybės metrika ir pagrindiniai veiklos rodikliai

Kokybės metrika:

• Mes vertiname savo modelių kokybę apskaičiuodami flores200 ir NTREX-128 bandymų duomenų rinkinių metrikas ir naudodami savo bandymų duomenų rinkinius, kuriuos sudarė kalbininkų komanda.

Pagrindiniai našumo rodikliai (KPI):

• Klientų pasitenkinimas:Įvertinkite apklausas ir atsiliepimus.
• Veikimo laikas ir patikimumas:Stebėkite sistemos veikimo laiką ir patikimumo metrikas.
• Mastelio keitimas:Įvertinkite sistemos veikimą didėjančios apkrovos sąlygomis.
• Integravimo sėkmės rodiklis:Sėkmingų integracijų su kliento programomis procentas.

5. Kokybės užtikrinimo plano atnaujinimai

Reguliarūs atsiliepimai:

• Suplanuokite periodines kokybės užtikrinimo plano peržiūras.
• Analizuokite kokybės metriką ir KPI, kad nustatytumėte tobulinimo sritis.
• Atnaujinkite procesus, procedūras ir dokumentus pagal peržiūros išvadas.

Nuolatinis tobulinimas:

• Puoselėkite nuolatinio tobulėjimo kultūrą.
• Skatinkite visų suinteresuotųjų šalių atsiliepimus ir įtraukite juos į kokybės užtikrinimo procesą.
• Įgyvendinti geriausią patirtį ir pamokas, įgytas iš ankstesnių projektų.