Kawijakan Jaminan Kualitas

1. Bubuka

Di Lingvanex, Rencana Jaminan Kualitas kami mangrupikeun bagian dasar tina strategi manajemén proyék kami, mastikeun yén parangkat lunak Lingvanex kami dumasar kana Tarjamahan Perusahaan AI nyumponan syarat, tujuan, sareng standar anu ditetepkeun nalika dikirimkeun ka konsumén. Proses ieu dirarancang pikeun ngaminimalkeun résiko cacad, telat, sareng overruns biaya, nyegah poténsi gangguan proyék sareng mastikeun kapuasan pelanggan. Ku ngalaksanakeun rencana jaminan kualitas anu kuat, kami nyayogikeun pamangku kapentingan sareng konsumén kayakinan yén tarjamahan kami akurat, dipercaya, sareng kualitas pangluhurna. Kabijakan ieu ngagariskeun pendekatan terstruktur anu urang lakukeun pikeun ngahontal sareng ngajaga standar kualitas ieu dina solusi urang, mastikeun yén produk ahir sacara konsisten nyumponan atanapi ngaleuwihan ekspektasi.

Tujuan:

• Kirimkeun tarjamahan kualitas luhur anu nyumponan atanapi ngaleuwihan standar industri internasional.
• Kéngingkeun hasil tina tés kualitas modél basa anu pas atanapi ngaleuwihan standar kualitas industri dina métrik COMET sareng BLEU pikeun sadaya pasangan basa.
• Pastikeun solusina tiasa dipercaya, skalabel, sareng gampang diintegrasikeun kana aplikasi klien.
• Ngaleutikan defects sarta mastikeun resolusi timely isu.

2. Stakeholder jeung Kalungguhan

Pamangku kapentingan:

• Ménéjer proyék
• Tim Pangwangunan
• Tim Penjaminan Kualitas
• Tim ML
• Tim Linguistik
• Konsumén / Klién

Kalungguhan jeung Tanggung jawab:

• Ménéjer proyék:Ngawaskeun palaksanaan proyék, ngatur waktos sareng sumber daya, mastikeun komunikasi diantara pamangku kapentingan.
• Tim Pangwangunan:Kembangkeun solusi tarjamahan, laksanakeun fitur, ngalereskeun bug, sareng optimalkeun kinerja.
• Tim Penjaminan Mutu:Ngalaksanakeun tés, ngawas métrik kualitas, ngaidentipikasi sareng ngabéréskeun cacad, sareng mastikeun patuh standar kualitas.
• Tim ML:Ngalatih sareng nyaluyukeun modél basa ML, évaluasi kinerja modél, sareng laksanakeun perbaikan.
• Tim Linguistik:Nyusun sareng nga-validasi set data tés, évaluasi kaluaran modél, ngagolongkeun sareng nganalisis kasalahan, nyayogikeun kaahlian dina akurasi basa, sareng ngadukung évaluasi modél.
• Konsumén/Palanggan:Nyadiakeun sarat, eupan balik, sarta sangkan méré konfirmasi solusi.

3. Prosés jeung Prosedur Penjaminan Mutu Pelatihan Modél Basa ML

Persyaratan ngumpul:

• Kolaborasi sareng Stakeholders:Nangtukeun tujuan modél, sarat data, métrik évaluasi, sareng pertimbangan étika.
• Tujuan modél:Naon tugas husus anu kedah dilakukeun ku modél?
• Syarat Data:Jenis, volume, jeung kualitas data latihan diperlukeun.
• Métrik Evaluasi:Kumaha modél kasuksésan diukur (contona, skor BLEU, evaluasi manusa)
• Pertimbangan Etika:Identipikasi poténsi bias dina data sareng mastikeun kaluaran modél adil sareng teu bias.

Pangwangunan:

• Métodologi tangkas:Ngarecah prosés latihan kana leuwih leutik, siklus iterative.
• Integrasi kontinyu:Rutin ngahijikeun sareng nguji parobahan kode.
• Kontrol Vérsi:Lacak parobahan dina arsitéktur modél sareng parameter latihan.

Uji coba:

• Validasi Data:Pastikeun data beresih, diformat leres, sareng teu aya kasalahan
• Uji Kodeu:Pariksa kode pikeun kasalahan anu tiasa mangaruhan stabilitas latihan atanapi konvergénsi.
• Tés Integrasi:Pastikeun komponén béda tina solusi gawé bareng seamlessly.

Uji Sistem (Evaluasi Model):

• Evaluate kinerja model ngalawan metrics predefined ngagunakeun data tés dilaksanakeun-kaluar.
• Nganalisis kaluaran pikeun poténsi biases atanapi kasalahan.
• Pastikeun yén modél henteu ngaleuwihan ukuran kira-kira 184 MB pikeun pagelaran anu langkung saé.

Tés ditampa:

• Ngalibetkeun ahli manusa (Tim Linguistik) pikeun ngévaluasi kaluaran modél pikeun fluency, akurasi, sareng alignment sareng sarat.
• Tim Linguistik meunteun kualitas tarjamahan ku cara ngomentaran hasil tés, ngidentipikasi konfigurasi mana anu ngahasilkeun tarjamahan anu leres sareng nyorot iterasi anu hasil tarjamahan anu suksés atanapi goréng. Ieu tiasa ngakibatkeun palatihan tambahan atanapi panyesuaian kana setélan.

Uji Kinerja:

• Assess kinerja model dina rupa beban data jeung kaayaan dunya nyata.
• Patokan ngalawan model alternatif, lamun lumaku.

Uji Regresi:

• Latih deui modél dina data anu diropéa sareng evaluasi deui kinerja pikeun mastikeun henteu aya degradasi.
• Ngawas kinerja modél dina produksi pikeun ngadeteksi drift wae kana waktu.

Manajemén cacad:

• Lacak sareng alamat masalah anu aya hubunganana sareng:
• Masalah Kualitas Data:(misalna, nilai leungit, inconsistencies)
• Kasalahan Latihan:(misalna, masalah konvergénsi, overfitting)
• Kakurangan Kaluaran Model:(misalna, faktual salah, bias)
• Analisis Kasalahan:Ahli basa nganalisis tarjamahan pikeun kasalahan, mengklasifikasikan kasalahan ieu, sareng, upami mungkin, ngaidentipikasi panyababna. Tim téknis teras nganggo inpormasi ieu pikeun koréksi, anu diuji pikeun pariksa naha masalahna tetep atanapi parantos direngsekeun.

Prosés persetujuan:

• Checkpoints dijieun pikeun review sarta persetujuan:
• Kualitas Data:Sateuacan latihan dimimitian.
• Kinerja modél:Salila iteration ngembangkeun.
• Modél ahir:Sateuacan deployment.

4. Métrik Kualitas jeung Indikator Performance Key

Métrik kualitas:

• Urang evaluate kualitas model urang ku ngitung metrics dina flores200 jeung NTREX-128 datasets test sarta ngagunakeun datasets test urang sorangan disusun ku tim linguis.

Indikator Kinerja Utama (KPI):

• Kapuasan Pelanggan:Ukur ngaliwatan survey sareng eupan balik.
• Waktos sareng Reliabilitas:Monitor uptime sistem sareng métrik réliabilitas.
• Skalabilitas:Evaluasi kinerja sistem dina kaayaan beban ningkat.
• Laju Kasuksesan Integrasi:Persentase integrasi suksés sareng aplikasi klien.

5. Pembaruan tina Rencana Jaminan Kualitas

Ulasan Biasa:

• Jadwalkeun ulasan périodik ngeunaan rencana jaminan kualitas.
• Nganalisis métrik kualitas sareng KPI pikeun ngaidentipikasi daérah pikeun perbaikan.
• Ngamutahirkeun prosés, prosedur, sareng dokuméntasi dumasar kana hasil tinjauan.

Perbaikan kontinyu:

• Ngabina budaya perbaikan kontinyu.
• Ajak eupan balik ti sakabeh stakeholder sarta ngasupkeun kana prosés jaminan kualitas.
• Laksanakeun prakték pangsaéna sareng pelajaran anu diajar tina proyék-proyék anu kapungkur.