Polityka Zapewnienia Jakości

Wstęp

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.

Interesariusze i role

• 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 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.

Procesy i procedury zapewniania jakości dla szkoleń z zakresu modelu języka ML

Zbieranie wymagań

• 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 nie zawierają 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 ocenę płynności, dokładności i zgodności wyników modelu 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 wadami

• Problemy z jakością danych. Problemy takie jak brakujące wartości lub niespójności w danych.
• Błędy szkoleniowe. Wyzwania takie jak problemy ze zbieżnością lub nadmierne dopasowanie podczas trenowania modelu.
• Niedociągnięcia w wynikach modelu. Problemy z wynikami, w tym nieprawdziwe wyniki lub stronniczość.
• 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

• Jakość danych. Przed rozpoczęciem treningu.
• Wydajność modelu. W trakcie iteracji rozwoju.
• Model ostateczny. Przed wdrożeniem.

Metryki jakości i kluczowe wskaźniki efektywności

Metryki 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.

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.