Politika zagotavljanja kakovosti

1. Uvod

Pri Lingvanexu je naš načrt zagotavljanja kakovosti temeljni del naše strategije vodenja projektov, ki zagotavlja, da naša programska oprema Lingvanex, ki temelji na AI Enterprise Translation, izpolnjuje uveljavljene zahteve, cilje in standarde, medtem ko je dostavljena strankam. Ta postopek je zasnovan tako, da zmanjša tveganje napak, zamud in prekoračitev stroškov, prepreči morebitne motnje v projektu in zagotovi zadovoljstvo strank. Z izvajanjem trdnega načrta zagotavljanja kakovosti zainteresiranim stranem in strankam zagotavljamo zaupanje, da so naši prevodi točni, zanesljivi in ​​najvišje kakovosti. Ta politika opisuje strukturiran pristop, ki ga uporabljamo za doseganje in vzdrževanje teh standardov kakovosti v naših rešitvah, s čimer zagotavljamo, da končni izdelek dosledno izpolnjuje ali presega njihova pričakovanja.

Cilji:

• Zagotovite visokokakovostne prevode, ki izpolnjujejo ali presegajo mednarodne industrijske standarde.
• Dosezite rezultate iz testov kakovosti jezikovnih modelov, ki ustrezajo ali presegajo industrijske standarde kakovosti na meritvah COMET in BLEU za vse jezikovne pare.
• Zagotovite, da je rešitev zanesljiva, razširljiva in enostavna za integracijo v odjemalske aplikacije.
• Minimizirajte napake in zagotovite pravočasno reševanje težav.

2. Zainteresirane strani in vloge

Zainteresirane strani:

• Vodja projekta
• Razvojna ekipa
• Ekipa za zagotavljanje kakovosti
• ML ekipa
• Jezikoslovna ekipa
• Stranke/stranke

Vloge in odgovornosti:

• Vodja projekta:Nadzirajte izvedbo projekta, upravljajte časovnice in vire, zagotovite komunikacijo med deležniki.
• Razvojna ekipa:Razvijte rešitev za prevajanje, implementirajte funkcije, popravite napake in optimizirajte delovanje.
• Ekipa za zagotavljanje kakovosti:Izvedite testiranje, spremljajte meritve kakovosti, prepoznajte in odpravite napake ter zagotovite skladnost s standardi kakovosti.
• Ekipa ML:Usposobite in natančno prilagodite jezikovne modele ML, ocenite zmogljivost modela in implementirajte izboljšave.
• Jezikoslovna ekipa:Sestavite in potrdite nabore testnih podatkov, ocenite rezultate modela, razvrstite in analizirajte napake, zagotovite strokovno znanje o točnosti jezika in podprite vrednotenje modela.
• Stranke/stranke:Zagotovite zahteve, povratne informacije in potrdite rešitev.

3. Procesi zagotavljanja kakovosti in postopki za usposabljanje jezikovnega modela ML

Zbiranje zahtev:

• Sodelovanje z deležniki:Določite namen modela, zahteve glede podatkov, meritve vrednotenja in etične vidike.
• Namen modela:Katero konkretno nalogo naj model opravlja?
• Podatkovne zahteve:Vrsta, obseg in kakovost potrebnih podatkov o usposabljanju.
• Meritve ocenjevanja:Kako se bo meril uspeh modela (npr. ocena BLEU, človeška ocena)
• Etični vidiki:Ugotovite morebitne pristranskosti v podatkih in zagotovite, da so rezultati modela pošteni in nepristranski.

Razvoj:

• Agilna metodologija:Proces usposabljanja razdelite na manjše, ponavljajoče se cikle.
• Neprekinjena integracija:Redno integrirajte in testirajte spremembe kode.
• Nadzor različice:Spremljajte spremembe v arhitekturi modela in parametrih usposabljanja.

Testiranje:

• Preverjanje podatkov:Zagotovite, da so podatki čisti, pravilno oblikovani in brez napak
• Testiranje kode:Preverite kodo za napake, ki bi lahko vplivale na stabilnost ali konvergenco usposabljanja.
• Testiranje integracije:Zagotovite, da različne komponente rešitve brezhibno delujejo skupaj.

Testiranje sistema (vrednotenje modela):

• Ocenite zmogljivost modela glede na vnaprej določene metrike z uporabo zadržanih testnih podatkov.
• Analizirajte rezultate glede morebitnih pristranskosti ali napak.
• Prepričajte se, da modeli ne presegajo velikosti približno 184 MB za boljše delovanje.

Sprejemno testiranje:

• Vključite človeške strokovnjake (jezikovno ekipo), da ocenijo rezultate modela glede tekočnosti, natančnosti in usklajenosti z zahtevami
• Lingvistična ekipa ocenjuje kakovost prevodov z označevanjem rezultatov testov, ugotavljanjem, katere konfiguracije proizvajajo pravilne prevode, in poudarjanjem ponovitev z uspešnimi ali slabimi prevodi. To lahko vodi do dodatnega usposabljanja ali prilagoditev nastavitev.

Testiranje delovanja:

• Ocenite zmogljivost modela pri različnih podatkovnih obremenitvah in pogojih resničnega sveta.
• Primerjava z alternativnimi modeli, če je primerno.

Regresijsko testiranje:

• Znova usposobite model na posodobljenih podatkih in ponovno ocenite delovanje, da zagotovite, da ni poslabšanja.
• Spremljajte delovanje modela v proizvodnji, da sčasoma zaznate morebitne spremembe.

Upravljanje napak:

• Sledite in obravnavajte težave, povezane z:
• Težave s kakovostjo podatkov:(npr. manjkajoče vrednosti, nedoslednosti)
• Napake pri usposabljanju:(npr. težave s konvergenco, prekomerno opremljanje)
• Izhodne pomanjkljivosti modela:(npr. dejansko netočno, pristransko)
• Analiza napak:Jezikoslovci analizirajo prevode za napake, razvrstijo te napake in, kjer je mogoče, identificirajo njihove temeljne vzroke. Tehnična ekipa nato te informacije uporabi za popravke, ki se testirajo, da se preveri, ali se težava še vedno pojavlja ali je bila odpravljena.

Postopki odobritve:

• Kontrolne točke, vzpostavljene za pregled in odobritev:
• Kakovost podatkov:Pred začetkom treninga.
• Zmogljivost modela:Med razvojnimi ponovitvami.
• Končni model:Pred namestitvijo.

4. Meritve kakovosti in ključni kazalniki uspešnosti

Meritve kakovosti:

• Kakovost naših modelov ocenjujemo z izračunavanjem metrik na testnih naborih podatkov flores200 in NTREX-128 ter z uporabo lastnih testnih naborov podatkov, ki jih je sestavila skupina jezikoslovcev.

Ključni kazalniki uspešnosti (KPI):

• Zadovoljstvo strank:Merite z anketami in povratnimi informacijami.
• Čas delovanja in zanesljivost:Spremljajte meritve delovanja in zanesljivosti sistema.
• Razširljivost:Ocenite delovanje sistema pri naraščajočih pogojih obremenitve.
• Stopnja uspešnosti integracije:Odstotek uspešnih integracij z odjemalskimi aplikacijami.

5. Posodobitve načrta zagotavljanja kakovosti

Redni pregledi:

• Načrtujte redne preglede načrta zagotavljanja kakovosti.
• Analizirajte metrike kakovosti in KPI-je, da prepoznate področja za izboljšave.
• Posodobite procese, postopke in dokumentacijo na podlagi ugotovitev pregleda.

Nenehne izboljšave:

• Spodbujajte kulturo nenehnega izboljševanja.
• Spodbujajte povratne informacije vseh deležnikov in jih vključite v proces zagotavljanja kakovosti.
• Izvajajte najboljše prakse in izkušnje, pridobljene iz preteklih projektov.