Polityka Zapewnienia Jakości

1. Wprowadzenie

W Lingvanex nasz Plan Zapewnienia Jakości jest fundamentalną częścią naszej strategii zarządzania projektami, zapewniając, że nasze oprogramowanie Lingvanex oparte na AI Enterprise Translation spełnia ustalone wymagania, cele i standardy, a jednocześnie jest dostarczane klientom. Ten proces ma na celu zminimalizowanie ryzyka wad, opóźnień i przekroczeń kosztów, zapobiegając potencjalnym zakłóceniom projektu i zapewniając satysfakcję klienta. Wdrażając solidny plan zapewnienia jakości, zapewniamy interesariuszom i klientom pewność, że nasze tłumaczenia są dokładne, niezawodne i najwyższej jakości. Ta polityka określa ustrukturyzowane podejście, które stosujemy w celu osiągnięcia i utrzymania tych standardów jakości w naszych rozwiązaniach, zapewniając, że produkt końcowy konsekwentnie spełnia lub przekracza ich oczekiwania.

Cele:

• Dostarczaj wysokiej jakości tłumaczenia, które spełniają lub przewyższają międzynarodowe standardy branżowe.
• Uzyskaj wyniki testów jakości modeli językowych, które spełniają lub przewyższają standardy jakości branżowej w zakresie metryk COMET i BLEU dla wszystkich par językowych.
• Upewnij się, że rozwiązanie jest niezawodne, skalowalne i łatwe do zintegrowania z aplikacjami klienckimi.
• Zminimalizuj liczbę usterek i zapewnij terminowe rozwiązywanie problemów.

2. Interesariusze i role

Interesariusze:

• Kierownik projektu
• Zespół programistów
• Zespół ds. zapewnienia jakości
• Zespół ML
• Zespół językowy
• Klienci/Klienci

Role i obowiązki:

• Kierownik projektu:Nadzorowanie realizacji projektu, zarządzanie harmonogramem i zasobami, zapewnianie komunikacji między interesariuszami.
• Zespół programistów:Opracuj rozwiązanie tłumaczeniowe, wdróż funkcje, napraw błędy i zoptymalizuj wydajność.
• Zespół ds. zapewnienia jakości:Przeprowadzaj testy, monitoruj wskaźniki jakości, identyfikuj i rozwiązuj usterki oraz zapewniaj zgodność ze standardami jakości.
• Zespół ML:Szkolenie i udoskonalanie modeli języka ML, ocena wydajności modelu i wdrażanie ulepszeń.
• Zespół językowy:Kompiluj i weryfikuj zestawy danych testowych, oceniaj wyniki modelu, klasyfikowaj i analizuj błędy, dostarczaj wiedzy eksperckiej na temat dokładności języka i wspieraj ocenę modelu.
• Klienci:Określ wymagania, przekaż opinię i zatwierdź rozwiązanie.

3. Procesy i procedury zapewniania jakości dla szkolenia w zakresie modelu języka ML

Zbieranie wymagań:

• Współpraca z interesariuszami:Zdefiniuj cel modelu, wymagania dotyczące danych, metryki oceny i zagadnienia etyczne.
• Cel modelu:Jakie konkretne zadanie powinien wykonywać model?
• Wymagania dotyczące danych:Rodzaj, objętość i jakość potrzebnych danych szkoleniowych.
• Metryki oceny:W jaki sposób będzie mierzony sukces modelu (np. za pomocą wyniku BLEU, oceny człowieka)
• Rozważania etyczne:Zidentyfikuj potencjalne błędy w danych i upewnij się, że wyniki modelu są uczciwe i bezstronne.

Rozwój:

• Metodyka Agile:Podziel proces szkoleniowy na mniejsze, iteracyjne cykle.
• Ciągła integracja:Regularnie integruj i testuj zmiany w kodzie.
• Kontrola wersji:Śledź zmiany w architekturze modelu i parametrach treningowych.

Testowanie:

• Walidacja danych:Upewnij się, że dane są czyste, poprawnie sformatowane i wolne od błędów
• Testowanie kodu:Zweryfikuj kod pod kątem błędów, które mogą mieć wpływ na stabilność lub zbieżność treningu.
• Testowanie integracyjne:Upewnij się, że różne komponenty rozwiązania współpracują ze sobą bezproblemowo.

Testowanie systemu (ocena modelu):

• Oceń wydajność modelu w odniesieniu do zdefiniowanych wcześniej wskaźników, wykorzystując dostępne dane testowe.
• Analizuj wyniki pod kątem potencjalnych odchyleń i błędów.
• Aby uzyskać lepszą wydajność, upewnij się, że rozmiar modeli nie przekracza około 184 MB.

Testowanie akceptacyjne:

• Zaangażuj ekspertów (zespół językowy) w celu oceny wyników modelu pod kątem płynności, dokładności i zgodności z wymaganiami
• Zespół lingwistyczny ocenia jakość tłumaczeń, adnotując wyniki testów, identyfikując konfiguracje, które generują poprawne tłumaczenia i wyróżniając iteracje z udanymi lub słabymi tłumaczeniami. Może to prowadzić do dodatkowych szkoleń lub zmian ustawień.

Testowanie wydajności:

• Oceń wydajność modelu przy różnych obciążeniach danymi i warunkach rzeczywistych.
• W stosownych przypadkach należy przeprowadzić porównanie z modelami alternatywnymi.

Testowanie regresyjne:

• Przeprowadź ponowne szkolenie modelu na zaktualizowanych danych i ponownie oceń wydajność, aby upewnić się, że nie wystąpi pogorszenie.
• Monitoruj wydajność modelu w środowisku produkcyjnym, aby wykryć wszelkie odchylenia w czasie.

Zarządzanie defektami:

• Śledź i rozwiązuj problemy związane z:
• Problemy z jakością danych:(np. brakujące wartości, nieścisłości)
• Błędy szkoleniowe:(np. problemy ze zbieżnością, nadmierne dopasowanie)
• Niedociągnięcia w wynikach modelu:(np. nieprawdziwe, stronnicze)
• Analiza błędów:Lingwiści analizują tłumaczenia pod kątem błędów, klasyfikują te błędy i, jeśli to możliwe, identyfikują ich przyczyny źródłowe. Następnie zespół techniczny wykorzystuje te informacje do wprowadzania poprawek, które są testowane w celu sprawdzenia, czy problem nadal występuje lub został rozwiązany.

Procesy zatwierdzania:

• Punkty kontrolne ustanowione w celu przeglądu i zatwierdzenia:
• Jakość danych:Przed rozpoczęciem treningu.
• Wydajność modelu:W trakcie iteracji rozwoju.
• Model końcowy:Przed wdrożeniem.

4. Metryki jakości i kluczowe wskaźniki efektywności

Wskaźniki jakości:

• Jakość naszych modeli oceniamy poprzez obliczenie metryk na podstawie zestawów danych testowych flores200 i NTREX-128 oraz wykorzystując własne zestawy danych testowych skompilowane przez zespół lingwistów.

Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI):

• Satysfakcja klienta:Dokonaj pomiaru za pomocą ankiet i informacji zwrotnych.
• Czas sprawności i niezawodność:Monitoruj wskaźniki sprawności i niezawodności systemu.
• Skalowalność:Oceń wydajność systemu w warunkach rosnącego obciążenia.
• Wskaźnik powodzenia integracji:Procent udanych integracji z aplikacjami klienckimi.

5. Aktualizacje Planu Zapewnienia Jakości

Regularne recenzje:

• Zaplanuj okresowe przeglądy planu zapewnienia jakości.
• Analizuj wskaźniki jakości i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), aby zidentyfikować obszary wymagające poprawy.
• Aktualizuj procesy, procedury i dokumentację na podstawie ustaleń przeglądu.

Ciągłe doskonalenie:

• Wspieranie kultury ciągłego doskonalenia.
• Zachęcaj wszystkie strony zainteresowane do przekazywania opinii i uwzględniaj je w procesie zapewniania jakości.
• Wdrażanie najlepszych praktyk i wniosków wyciągniętych z poprzednich projektów.