गुणवत्ता हमी धोरण

1. परिचय

Lingvanex येथे, आमची गुणवत्ता हमी योजना हा आमच्या प्रकल्प व्यवस्थापन धोरणाचा एक मूलभूत भाग आहे, हे सुनिश्चित करते की AI एंटरप्राइझ ट्रान्सलेशनवर आधारित आमचे Lingvanex सॉफ्टवेअर ग्राहकांना वितरित करताना स्थापित आवश्यकता, उद्दिष्टे आणि मानकांची पूर्तता करते. ही प्रक्रिया दोष, विलंब आणि खर्चाचा धोका कमी करण्यासाठी, प्रकल्पातील संभाव्य व्यत्यय टाळण्यासाठी आणि ग्राहकांचे समाधान सुनिश्चित करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. एक मजबूत गुणवत्ता हमी योजना अंमलात आणून, आम्ही भागधारकांना आणि ग्राहकांना आमची भाषांतरे अचूक, विश्वासार्ह आणि उच्च दर्जाची असल्याचा विश्वास प्रदान करतो. हे धोरण आमच्या सोल्यूशन्समध्ये ही गुणवत्ता मानके साध्य करण्यासाठी आणि टिकवून ठेवण्यासाठी आम्ही घेत असलेल्या संरचित दृष्टिकोनाची रूपरेषा देतो, हे सुनिश्चित करून की अंतिम उत्पादन सातत्याने त्यांच्या अपेक्षा पूर्ण करते किंवा त्यापेक्षा जास्त आहे.

उद्दिष्टे:

• आंतरराष्ट्रीय उद्योग मानकांची पूर्तता किंवा त्यापेक्षा जास्त दर्जाची भाषांतरे वितरित करा.
• सर्व भाषा जोड्यांसाठी COMET आणि BLEU मेट्रिक्सवर इंडस्ट्री गुणवत्ता मानकांशी जुळणारे किंवा त्यापेक्षा जास्त भाषा मॉडेल गुणवत्ता चाचण्यांचे परिणाम मिळवा.
• समाधान विश्वसनीय, स्केलेबल आणि क्लायंट ऍप्लिकेशन्समध्ये समाकलित करणे सोपे आहे याची खात्री करा.
• दोष कमी करा आणि समस्यांचे वेळेवर निराकरण सुनिश्चित करा.

2. भागधारक आणि भूमिका

भागधारक:

• प्रकल्प व्यवस्थापक
• विकास संघ
• गुणवत्ता हमी टीम
• एमएल टीम
• भाषिक संघ
• ग्राहक/ग्राहक

भूमिका आणि जबाबदाऱ्या:

• प्रकल्प व्यवस्थापक:प्रकल्पाच्या अंमलबजावणीची देखरेख करा, टाइमलाइन आणि संसाधने व्यवस्थापित करा, भागधारकांमधील संवाद सुनिश्चित करा.
• विकास संघ:भाषांतर समाधान विकसित करा, वैशिष्ट्ये लागू करा, दोष निराकरण करा आणि कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करा.
• गुणवत्ता हमी टीम:चाचणी आयोजित करा, गुणवत्ता मेट्रिक्सचे निरीक्षण करा, दोष ओळखा आणि निराकरण करा आणि गुणवत्ता मानकांचे पालन सुनिश्चित करा.
• एमएल टीम:एमएल भाषा मॉडेल प्रशिक्षित करा आणि ट्यून करा, मॉडेल कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करा आणि सुधारणा लागू करा.
• भाषिक संघ:चाचणी डेटासेट संकलित आणि प्रमाणित करा, मॉडेल आउटपुटचे मूल्यमापन करा, त्रुटींचे वर्गीकरण आणि विश्लेषण करा, भाषेच्या अचूकतेवर कौशल्य प्रदान करा आणि मॉडेल मूल्यांकनास समर्थन द्या.
• ग्राहक/ग्राहक:आवश्यकता, अभिप्राय प्रदान करा आणि समाधान प्रमाणित करा.

3. ML भाषा मॉडेल प्रशिक्षणासाठी गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया आणि प्रक्रिया

आवश्यकता एकत्र करणे:

• भागधारकांसह सहयोग:मॉडेलचा उद्देश, डेटा आवश्यकता, मूल्यमापन मेट्रिक्स आणि नैतिक विचारांची व्याख्या करा.
• मॉडेल उद्देश:मॉडेलने कोणते विशिष्ट कार्य केले पाहिजे?
• डेटा आवश्यकता:प्रशिक्षण डेटाचा प्रकार, खंड आणि गुणवत्ता आवश्यक आहे.
• मूल्यांकन मेट्रिक्स:मॉडेलचे यश कसे मोजले जाईल (उदा. BLEU स्कोअर, मानवी मूल्यमापन)
• नैतिक विचार:डेटामधील संभाव्य पूर्वाग्रह ओळखा आणि मॉडेलचे आउटपुट निष्पक्ष आणि निष्पक्ष असल्याचे सुनिश्चित करा.

विकास:

• चपळ पद्धती:प्रशिक्षण प्रक्रियेला लहान, पुनरावृत्ती चक्रांमध्ये विभाजित करा.
• सतत एकत्रीकरण:नियमितपणे समाकलित करा आणि कोड बदलांची चाचणी घ्या.
• आवृत्ती नियंत्रण:मॉडेल आर्किटेक्चर आणि प्रशिक्षण पॅरामीटर्समधील बदलांचा मागोवा घ्या.

चाचणी:

• डेटा प्रमाणीकरण:डेटा स्वच्छ, बरोबर स्वरूपित आणि त्रुटीमुक्त असल्याची खात्री करा
• कोड चाचणी:प्रशिक्षण स्थिरता किंवा अभिसरण प्रभावित करू शकतील अशा त्रुटींसाठी कोड सत्यापित करा.
• एकत्रीकरण चाचणी:सोल्यूशनचे वेगवेगळे घटक अखंडपणे एकत्र काम करतात याची खात्री करा.

प्रणाली चाचणी (मॉडेल मूल्यांकन):

• होल्ड-आउट चाचणी डेटा वापरून पूर्वनिर्धारित मेट्रिक्सच्या विरूद्ध मॉडेल कार्यप्रदर्शनाचे मूल्यांकन करा.
• संभाव्य पूर्वाग्रह किंवा त्रुटींसाठी आउटपुटचे विश्लेषण करा.
• चांगल्या कामगिरीसाठी मॉडेल्सचा आकार अंदाजे 184 MB पेक्षा जास्त नसल्याची खात्री करा.

स्वीकृती चाचणी:

• प्रवाह, अचूकता आणि आवश्यकतांसह संरेखनासाठी मॉडेल आउटपुटचे मूल्यमापन करण्यासाठी मानवी तज्ञांना (भाषिक संघ) सामील करा
• भाषिक कार्यसंघ चाचणी परिणामांचे भाष्य करून, कोणती कॉन्फिगरेशन योग्य भाषांतरे तयार करते हे ओळखून आणि यशस्वी किंवा खराब भाषांतरांसह पुनरावृत्ती हायलाइट करून भाषांतरांच्या गुणवत्तेचे मूल्यांकन करते. यामुळे अतिरिक्त प्रशिक्षण किंवा सेटिंग्जमध्ये समायोजन होऊ शकते.

कामगिरी चाचणी:

• विविध डेटा लोड आणि वास्तविक-जागतिक परिस्थिती अंतर्गत मॉडेल कामगिरीचे मूल्यांकन करा.
• लागू असल्यास, पर्यायी मॉडेल्सच्या विरूद्ध बेंचमार्क.

प्रतिगमन चाचणी:

• अद्ययावत डेटावर मॉडेलला पुन्हा प्रशिक्षित करा आणि कोणतेही ऱ्हास होणार नाही याची खात्री करण्यासाठी कार्यप्रदर्शनाचे पुनर्मूल्यांकन करा.
• कालांतराने कोणताही प्रवाह शोधण्यासाठी उत्पादनातील मॉडेलच्या कामगिरीचे निरीक्षण करा.

दोष व्यवस्थापन:

• संबंधित समस्यांचा मागोवा घ्या आणि संबोधित करा:
• डेटा गुणवत्ता समस्या:(उदा. गहाळ मूल्ये, विसंगती)
• प्रशिक्षण त्रुटी:(उदा. अभिसरण समस्या, ओव्हरफिटिंग)
• मॉडेल आउटपुट कमतरता:(उदा. वस्तुस्थितीनुसार चुकीचे, पक्षपाती)
• त्रुटी विश्लेषण:भाषाशास्त्रज्ञ त्रुटींसाठी भाषांतरांचे विश्लेषण करतात, या त्रुटींचे वर्गीकरण करतात आणि शक्य असल्यास त्यांची मूळ कारणे ओळखतात. तांत्रिक कार्यसंघ नंतर या माहितीचा वापर दुरुस्त्या करण्यासाठी करते, ज्याची चाचणी समस्या कायम राहिली आहे की नाही हे सत्यापित करण्यासाठी केली जाते.

मंजुरी प्रक्रिया:

• पुनरावलोकन आणि मंजुरीसाठी चेकपॉईंट स्थापित केले:
• डेटा गुणवत्ता:प्रशिक्षण सुरू होण्यापूर्वी.
• मॉडेल कामगिरी:विकास पुनरावृत्ती दरम्यान.
• अंतिम मॉडेल:तैनातीपूर्वी.

4. गुणवत्ता मेट्रिक्स आणि मुख्य कार्यप्रदर्शन निर्देशक

गुणवत्ता मेट्रिक्स:

• आम्ही flores200 आणि NTREX-128 चाचणी डेटासेटवर मेट्रिक्सची गणना करून आणि भाषाशास्त्रज्ञ संघाने संकलित केलेले आमचे स्वतःचे चाचणी डेटासेट वापरून आमच्या मॉडेलच्या गुणवत्तेचे मूल्यांकन करतो.

मुख्य कार्यप्रदर्शन निर्देशक (KPIs):

• ग्राहक समाधान:सर्वेक्षण आणि अभिप्रायाद्वारे मोजमाप करा.
• अपटाइम आणि विश्वसनीयता:सिस्टम अपटाइम आणि विश्वसनीयता मेट्रिक्सचे निरीक्षण करा.
• स्केलेबिलिटी:वाढत्या लोड स्थितीत सिस्टम कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करा.
• एकीकरण यश दर:क्लायंट ऍप्लिकेशन्ससह यशस्वी एकत्रीकरणाची टक्केवारी.

5. गुणवत्ता हमी योजनेचे अद्यतने

नियमित पुनरावलोकने:

• गुणवत्ता हमी योजनेची नियतकालिक पुनरावलोकने शेड्यूल करा.
• सुधारणेसाठी क्षेत्रे ओळखण्यासाठी गुणवत्ता मेट्रिक्स आणि KPI चे विश्लेषण करा.
• पुनरावलोकन निष्कर्षांवर आधारित प्रक्रिया, कार्यपद्धती आणि दस्तऐवजीकरण अद्यतनित करा.

सतत सुधारणा:

• सतत सुधारणा करण्याची संस्कृती वाढवा.
• सर्व भागधारकांच्या अभिप्रायास प्रोत्साहित करा आणि गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियेमध्ये त्याचा समावेश करा.
• मागील प्रकल्पांमधून शिकलेल्या सर्वोत्तम पद्धती आणि धडे लागू करा.