Kvalitātes nodrošināšanas politika

1. Ievads

Uzņēmumā Lingvanex mūsu kvalitātes nodrošināšanas plāns ir mūsu projektu vadības stratēģijas būtiska sastāvdaļa, kas nodrošina, ka mūsu Lingvanex programmatūra, kuras pamatā ir AI Enterprise Translation, atbilst noteiktajām prasībām, mērķiem un standartiem, kamēr tā tiek piegādāta klientiem. Šis process ir izstrādāts, lai samazinātu defektu, aizkavēšanās un izmaksu pārsniegšanas risku, novēršot iespējamos projekta pārtraukumus un nodrošinot klientu apmierinātību. Ieviešot stabilu kvalitātes nodrošināšanas plānu, mēs sniedzam ieinteresētajām personām un klientiem pārliecību, ka mūsu tulkojumi ir precīzi, uzticami un augstākās kvalitātes. Šī politika iezīmē strukturēto pieeju, ko mēs izmantojam, lai sasniegtu un uzturētu šos kvalitātes standartus savos risinājumos, nodrošinot, ka galaprodukts konsekventi atbilst vai pārsniedz viņu cerības.

Mērķi:

• Nodrošiniet augstas kvalitātes tulkojumus, kas atbilst vai pārsniedz starptautiskajiem nozares standartiem.
• Sasniedziet rezultātus no valodu modeļu kvalitātes pārbaudēm, kas atbilst vai pārsniedz nozares kvalitātes standartus COMET un BLEU metrikā visiem valodu pāriem.
• Pārliecinieties, vai risinājums ir uzticams, mērogojams un viegli integrējams klientu lietojumprogrammās.
• Samaziniet defektus un nodrošiniet savlaicīgu problēmu risināšanu.

2. Ieinteresētās personas un lomas

Ieinteresētās personas:

• Projektu vadītājs
• Attīstības komanda
• Kvalitātes nodrošināšanas komanda
• ML komanda
• Lingvistiskā komanda
• Klienti/Klienti

Lomas un pienākumi:

• Projekta vadītājs:Pārraudzīt projekta izpildi, pārvaldīt termiņus un resursus, nodrošināt komunikāciju starp ieinteresētajām pusēm.
• Attīstības komanda:Izstrādājiet tulkošanas risinājumu, ieviesiet līdzekļus, labojiet kļūdas un optimizējiet veiktspēju.
• Kvalitātes nodrošināšanas komanda:Veikt testēšanu, pārraudzīt kvalitātes rādītājus, identificēt un novērst defektus un nodrošināt atbilstību kvalitātes standartiem.
• ML komanda:Apmāciet un precizējiet ML valodas modeļus, novērtējiet modeļu veiktspēju un ieviesiet uzlabojumus.
• Valodu komanda:Apkopojiet un apstipriniet testa datu kopas, novērtējiet modeļu rezultātus, klasificējiet un analizējiet kļūdas, sniedziet zināšanas par valodas precizitāti un atbalstiet modeļu novērtēšanu.
• Klienti/klienti:Sniedziet prasības, atsauksmes un apstipriniet risinājumu.

3. Kvalitātes nodrošināšanas procesi un procedūras ML valodas modeļu apmācībai

Prasību savākšana:

• Sadarbība ar ieinteresētajām pusēm:Definējiet modeļa mērķi, datu prasības, novērtēšanas metriku un ētiskus apsvērumus.
• Modeļa mērķis:Kāds konkrēts uzdevums modelim būtu jāveic?
• Datu prasības:Nepieciešamo apmācības datu veids, apjoms un kvalitāte.
• Novērtēšanas metrika:Kā tiks novērtēti modeļa panākumi (piemēram, BLEU rezultāts, cilvēka novērtējums)
• Ētiskie apsvērumi:Identificējiet iespējamos datu novirzes un nodrošiniet, lai modeļa rezultāti ir godīgi un objektīvi.

Izstrāde:

• Agile metodika:Sadaliet apmācības procesu mazākos, iteratīvos ciklos.
• Nepārtraukta integrācija:Regulāri integrējiet un pārbaudiet koda izmaiņas.
• Versiju kontrole:Sekojiet izmaiņām modeļa arhitektūrā un apmācības parametros.

Pārbaude:

• Datu validācija:Pārliecinieties, vai dati ir tīri, pareizi formatēti un bez kļūdām
• Koda pārbaude:Pārbaudiet kļūdu kodu, kas varētu ietekmēt treniņu stabilitāti vai konverģenci.
• Integrācijas pārbaude:Nodrošiniet, lai dažādi risinājuma komponenti nevainojami sadarbojas.

Sistēmas testēšana (modeļa novērtējums):

• Novērtējiet modeļa veiktspēju salīdzinājumā ar iepriekš definētiem rādītājiem, izmantojot ieilgušos testa datus.
• Analizējiet rezultātus, lai noteiktu iespējamās novirzes vai kļūdas.
• Nodrošiniet, lai modeļi nepārsniegtu aptuveni 184 MB, lai nodrošinātu labāku veiktspēju.

Pieņemšanas pārbaude:

• Iesaistiet cilvēku ekspertus (lingvistisko komandu), lai novērtētu modeļa rezultātus, lai nodrošinātu raitu, precizitāti un atbilstību prasībām.
• Lingvistiskā komanda novērtē tulkojumu kvalitāti, anotējot testa rezultātus, nosakot, kuras konfigurācijas nodrošina pareizus tulkojumus, un izceļot iterācijas ar veiksmīgiem vai sliktiem tulkojumiem. Tas var izraisīt papildu apmācību vai iestatījumu pielāgošanu.

Veiktspējas pārbaude:

• Novērtējiet modeļa veiktspēju dažādās datu ielādes un reālos apstākļos.
• Ja piemērojams, salīdzina ar alternatīviem modeļiem.

Regresijas pārbaude:

• Atkārtoti apmāciet modeli, pamatojoties uz atjauninātajiem datiem, un atkārtoti novērtējiet veiktspēju, lai nodrošinātu, ka tas nepasliktinās.
• Pārraugiet modeļa veiktspēju ražošanā, lai noteiktu novirzes laika gaitā.

Defektu pārvaldība:

• Izsekojiet un risiniet problēmas, kas saistītas ar:
• Datu kvalitātes problēmas:(piemēram, trūkst vērtību, neatbilstības)
• Apmācības kļūdas:(piem., konverģences problēmas, pārmērīga uzstādīšana)
• Modeļa izvades trūkumi:(piem., faktiski nepareizi, neobjektīvi)
• Kļūdu analīze:Lingvisti analizē, vai tulkojumos nav kļūdu, klasificē šīs kļūdas un, ja iespējams, nosaka to pamatcēloņus. Pēc tam tehniskā komanda izmanto šo informāciju, lai veiktu labojumus, kas tiek pārbaudīti, lai pārbaudītu, vai problēma joprojām pastāv vai ir atrisināta.

Apstiprināšanas procesi:

• Pārskatīšanai un apstiprināšanai izveidotie kontrolpunkti:
• Datu kvalitāte:Pirms apmācības sākuma.
• Modeļa veiktspēja:Izstrādes iterāciju laikā.
• Galīgais modelis:Pirms izvietošanas.

4. Kvalitātes rādītāji un galvenie darbības rādītāji

Kvalitātes rādītāji:

• Mēs novērtējam savu modeļu kvalitāti, aprēķinot flores200 un NTREX-128 testa datu kopās un izmantojot mūsu pašu testu datu kopas, ko apkopojusi valodnieku komanda.

Galvenie veiktspējas rādītāji (KPI):

• Klientu apmierinātība:Novērtējiet, izmantojot aptaujas un atsauksmes.
• Darbības laiks un uzticamība:Pārraugiet sistēmas darbības laiku un uzticamības rādītājus.
• Mērogojamība:Novērtējiet sistēmas veiktspēju pieaugošās slodzes apstākļos.
• Integrācijas veiksmes rādītājs:Veiksmīgu integrāciju ar klientu lietojumprogrammām procentuālā daļa.

5. Kvalitātes nodrošināšanas plāna atjauninājumi

Regulāras atsauksmes:

• Ieplānojiet periodiskas kvalitātes nodrošināšanas plāna pārskatīšanas.
• Analizējiet kvalitātes rādītājus un KPI, lai noteiktu jomas, kurās jāveic uzlabojumi.
• Atjauniniet procesus, procedūras un dokumentāciju, pamatojoties uz pārskatīšanas rezultātiem.

Pastāvīga uzlabošana:

• Veicināt nepārtrauktas uzlabošanas kultūru.
• Veicināt atgriezenisko saiti no visām ieinteresētajām pusēm un iekļaut to kvalitātes nodrošināšanas procesā.
• Īstenojiet labāko praksi un pieredzi, kas gūta iepriekšējos projektos.