Kvalitetssikringspolicy

1. Introduksjon

Hos Lingvanex er vår kvalitetssikringsplan en grunnleggende del av vår prosjektledelsesstrategi, som sikrer at vår Lingvanex-programvare basert på AI Enterprise Translation oppfyller etablerte krav, mål og standarder samtidig som den leveres til kundene. Denne prosessen er utformet for å minimere risikoen for defekter, forsinkelser og kostnadsoverskridelser, forhindre potensielle prosjektavbrudd og sikre kundetilfredshet. Ved å implementere en robust kvalitetssikringsplan gir vi interessenter og kunder tillit til at våre oversettelser er nøyaktige, pålitelige og av høyeste kvalitet. Denne policyen skisserer den strukturerte tilnærmingen vi tar for å oppnå og opprettholde disse kvalitetsstandardene i våre løsninger, og sikrer at sluttproduktet konsekvent oppfyller eller overgår deres forventninger.

Mål:

• Lever oversettelser av høy kvalitet som oppfyller eller overgår internasjonale industristandarder.
• Oppnå resultater fra kvalitetstester for språkmodeller som passer eller overgår bransjekvalitetsstandarder på COMET- og BLEU-beregningene for alle språkpar.
• Sørg for at løsningen er pålitelig, skalerbar og enkel å integrere i klientapplikasjoner.
• Minimer defekter og sørg for rettidig løsning av problemer.

2. Interessenter og roller

Interessenter:

• Prosjektleder
• Utviklingsteam
• Kvalitetssikringsteam
• ML Team
• Språklig team
• Kunder/klienter

Roller og ansvar:

• Prosjektleder:Overvåke prosjektgjennomføring, administrere tidslinjer og ressurser, sikre kommunikasjon mellom interessenter.
• Utviklingsteam:Utvikle oversettelsesløsningen, implementer funksjoner, fiks feil og optimer ytelsen.
• Kvalitetssikringsteam:Gjennomfør testing, overvåk kvalitetsmålinger, identifiser og løs feil og sørg for overholdelse av kvalitetsstandarder.
• ML Team:Tren og finjuster ML-språkmodeller, evaluer modellytelse og implementer forbedringer.
• Språklig team:Kompiler og valider testdatasett, evaluer modellutdata, klassifiser og analyser feil, gir ekspertise på språknøyaktighet og støtter modellevaluering.
• Kunder/klienter:Gi krav, tilbakemelding og valider løsningen.

3. Kvalitetssikringsprosesser og prosedyrer for opplæring i ML språkmodell

Kravsamling:

• Samarbeid med interessenter:Definer modellformål, datakrav, evalueringsberegninger og etiske hensyn.
• Modellformål:Hvilken spesifikk oppgave skal modellen utføre?
• Datakrav:Type, volum og kvalitet på treningsdata som trengs.
• Evalueringsberegninger:Hvordan vil modellens suksess måles (f.eks. BLEU-poengsum, menneskelig evaluering)
• Etiske hensyn:Identifiser potensielle skjevheter i dataene og sørg for at modellens resultater er rettferdige og objektive.

Utvikling:

• Smidig metodikk:Bryt ned treningsprosessen i mindre, iterative sykluser.
• Kontinuerlig integrasjon:Integrer og test kodeendringer regelmessig.
• Versjonskontroll:Spor endringer i modellarkitektur og treningsparametere.

Testing:

• Datavalidering:Sørg for at dataene er rene, formatert riktig og fri for feil
• Kodetesting:Bekreft koden for feil som kan påvirke treningens stabilitet eller konvergens.
• Integrasjonstesting:Sørg for at ulike komponenter i løsningen fungerer sømløst sammen.

Systemtesting (modellevaluering):

• Evaluer modellens ytelse mot forhåndsdefinerte beregninger ved å bruke holdt ut testdata.
• Analyser utdata for potensielle skjevheter eller feil.
• Sørg for at modellene ikke overskrider størrelsen på ca. 184 MB for bedre ytelse.

Aksepttesting:

• Involver menneskelige eksperter (språklig team) for å evaluere modellutdata for flyt, nøyaktighet og samsvar med kravene
• Lingvistisk team vurderer kvaliteten på oversettelser ved å kommentere testresultater, identifisere hvilke konfigurasjoner som gir korrekte oversettelser og fremheve iterasjoner med vellykkede eller dårlige oversettelser. Dette kan føre til ytterligere opplæring eller justeringer av innstillingene.

Ytelsestesting:

• Vurder modellens ytelse under ulike databelastninger og virkelige forhold.
• Benchmark mot alternative modeller, hvis aktuelt.

Regresjonstesting:

• Tren modellen på nytt på oppdaterte data og re-evaluer ytelsen for å sikre at ingen forringelse.
• Overvåk modellytelsen i produksjonen for å oppdage eventuell drift over tid.

Håndtering av mangler:

• Spor og adresserer problemer knyttet til:
• Problemer med datakvalitet:(f.eks. manglende verdier, inkonsekvenser)
• Treningsfeil:(f.eks. konvergensproblemer, overtilpasning)
• Modellutgangsmangler:(f.eks. faktisk feil, partisk)
• Feilanalyse:Lingvister analyserer oversettelser for feil, klassifiserer disse feilene og, der det er mulig, identifiserer de grunnleggende årsakene. Det tekniske teamet bruker deretter denne informasjonen til å foreta korrigeringer, som testes for å bekrefte om problemet vedvarer eller er løst.

Godkjenningsprosesser:

• Sjekkpunkter etablert for gjennomgang og godkjenning:
• Datakvalitet:Før treningen starter.
• Modellytelse:Under utviklingsiterasjoner.
• Endelig modell:Før utplassering.

4. Kvalitetsmålinger og nøkkelindikatorer for ytelse

Kvalitetsmål:

• Vi evaluerer kvaliteten på modellene våre ved å beregne beregninger på flores200- og NTREX-128-testdatasettene og bruke våre egne testdatasett satt sammen av lingvistteamet.

Key Performance Indicators (KPIer):

• Kundetilfredshet:Mål gjennom spørreundersøkelser og tilbakemeldinger.
• Oppetid og pålitelighet:Overvåk systemoppetid og pålitelighetsmålinger.
• Skalerbarhet:Evaluer systemytelsen under økende belastningsforhold.
• Suksessrate for integrering:Prosentandel vellykkede integrasjoner med klientapplikasjoner.

5. Oppdateringer av kvalitetssikringsplanen

Vanlige anmeldelser:

• Planlegg periodiske gjennomganger av kvalitetssikringsplanen.
• Analyser kvalitetsmålinger og KPIer for å identifisere områder for forbedring.
• Oppdater prosesser, prosedyrer og dokumentasjon basert på gjennomgangsfunn.

Kontinuerlig forbedring:

• Fremme en kultur for kontinuerlig forbedring.
• Oppmuntre tilbakemeldinger fra alle interessenter og innlemme det i kvalitetssikringsprosessen.
• Implementer beste praksis og erfaringer fra tidligere prosjekter.