Kvalitetssäkringspolicy

1. Introduktion

På Lingvanex är vår kvalitetssäkringsplan en grundläggande del av vår projektledningsstrategi, som säkerställer att vår Lingvanex-mjukvara baserad på AI Enterprise Translation uppfyller fastställda krav, mål och standarder samtidigt som den levereras till kunderna. Denna process är utformad för att minimera risken för defekter, förseningar och kostnadsöverskridanden, förhindra potentiella projektstörningar och säkerställa kundnöjdhet. Genom att implementera en robust kvalitetssäkringsplan ger vi intressenter och kunder förtroende för att våra översättningar är korrekta, pålitliga och av högsta kvalitet. Denna policy beskriver det strukturerade tillvägagångssätt vi tar för att uppnå och bibehålla dessa kvalitetsstandarder i våra lösningar, vilket säkerställer att den slutliga produkten konsekvent uppfyller eller överträffar deras förväntningar.

Mål:

• Leverera översättningar av hög kvalitet som uppfyller eller överträffar internationella industristandarder.
• Uppnå resultat från kvalitetstester för språkmodeller som passar eller överträffar branschkvalitetsstandarder på COMET- och BLEU-måtten för alla språkpar.
• Se till att lösningen är pålitlig, skalbar och enkel att integrera i klientapplikationer.
• Minimera defekter och säkerställa snabb lösning av problem.

2. Intressenter och roller

Intressenter:

• Projektledare
• Utvecklingsteam
• Kvalitetssäkringsteam
• ML Team
• Språkliga team
• Kunder/klienter

Roller och ansvar:

• Projektledare:Övervaka projektgenomförande, hantera tidslinjer och resurser, säkerställa kommunikation mellan intressenter.
• Utvecklingsteam:Utveckla översättningslösningen, implementera funktioner, fixa buggar och optimera prestanda.
• Kvalitetssäkringsteam:Genomför tester, övervaka kvalitetsmätningar, identifiera och åtgärda defekter och säkerställa efterlevnad av kvalitetsstandarder.
• ML Team:Träna och finjustera ML-språkmodeller, utvärdera modellprestanda och implementera förbättringar.
• Språkliga team:Kompilera och validera testdatauppsättningar, utvärdera modellutdata, klassificera och analysera fel, tillhandahålla expertis om språknoggrannhet och stödja modellutvärdering.
• Kunder/klienter:Ge krav, feedback och validera lösningen.

3. Kvalitetssäkringsprocesser och rutiner för ML-språkmodellutbildning

Kravsamling:

• Samarbete med intressenter:Definiera modellens syfte, datakrav, utvärderingsmått och etiska överväganden.
• Modellens syfte:Vilken specifik uppgift ska modellen utföra?
• Datakrav:Typ, volym och kvalitet på utbildningsdata som behövs.
• Utvärderingsstatistik:Hur kommer modellens framgång att mätas (t.ex. BLEU-poäng, mänsklig utvärdering)
• Etiska överväganden:Identifiera potentiella fördomar i data och se till att modellens resultat är rättvisa och opartiska.

Utveckling:

• Agil metodik:Dela upp träningsprocessen i mindre, iterativa cykler.
• Kontinuerlig integration:Integrera och testa kodändringar regelbundet.
• Versionskontroll:Spåra förändringar i modellarkitektur och träningsparametrar.

Testning:

• Datavalidering:Se till att data är rena, korrekt formaterade och fria från fel
• Kodtestning:Verifiera koden för fel som kan påverka träningens stabilitet eller konvergens.
• Integrationstestning:Se till att olika komponenter i lösningen fungerar sömlöst tillsammans.

Systemtestning (modellutvärdering):

• Utvärdera modellens prestanda mot fördefinierade mätvärden med hjälp av uthållna testdata.
• Analysera utdata för potentiella fördomar eller fel.
• Se till att modellerna inte överstiger storleken på cirka 184 MB för bättre prestanda.

Acceptanstestning:

• Involvera mänskliga experter (språkligt team) för att utvärdera modellutdata för flyt, noggrannhet och anpassning till krav
• Linguistic Team bedömer kvaliteten på översättningar genom att kommentera testresultat, identifiera vilka konfigurationer som ger korrekta översättningar och framhäva iterationer med framgångsrika eller dåliga översättningar. Detta kan leda till ytterligare träning eller justeringar av inställningarna.

Prestandatestning:

• Bedöm modellens prestanda under olika databelastningar och verkliga förhållanden.
• Benchmark mot alternativa modeller, om tillämpligt.

Regressionstestning:

• Träna om modellen på uppdaterad data och omvärdera prestandan för att säkerställa ingen försämring.
• Övervaka modellprestanda i produktionen för att upptäcka eventuell drift över tid.

Defekthantering:

• Spåra och åtgärda problem relaterade till:
• Datakvalitetsproblem:(t.ex. saknade värden, inkonsekvenser)
• Träningsfel:(t.ex. konvergensproblem, övermontering)
• Modellens utgångsbrister:(t.ex. faktiskt felaktigt, partisk)
• Felanalys:Språkvetare analyserar översättningar efter fel, klassificerar dessa fel och, där det är möjligt, identifierar deras grundorsaker. Det tekniska teamet använder sedan denna information för att göra korrigeringar, som testas för att verifiera om problemet kvarstår eller har lösts.

Godkännandeprocesser:

• Kontrollpunkter upprättade för granskning och godkännande:
• Datakvalitet:Innan träningen börjar.
• Modellprestanda:Under utvecklingsiterationer.
• Slutlig modell:Före driftsättning.

4. Kvalitetsmått och nyckeltal för prestanda

Kvalitetsstatistik:

• Vi utvärderar kvaliteten på våra modeller genom att beräkna mätvärden på flores200 och NTREX-128 testdatauppsättningar och använda våra egna testdatauppsättningar sammanställda av lingvistteamet.

Key Performance Indicators (KPI:er):

• Kundnöjdhet:Mät genom undersökningar och feedback.
• Drifttid och tillförlitlighet:Övervaka systemupptid och tillförlitlighetsstatistik.
• Skalbarhet:Utvärdera systemets prestanda under ökande belastningsförhållanden.
• Framgångsfrekvens för integration:Andel framgångsrika integrationer med klientapplikationer.

5. Uppdateringar av kvalitetssäkringsplanen

Regelbundna recensioner:

• Schemalägg periodiska granskningar av kvalitetssäkringsplanen.
• Analysera kvalitetsmått och nyckeltal för att identifiera förbättringsområden.
• Uppdatera processer, procedurer och dokumentation baserat på granskningsresultat.

Kontinuerlig förbättring:

• Främja en kultur av ständiga förbättringar.
• Uppmuntra feedback från alla intressenter och införliva den i kvalitetssäkringsprocessen.
• Implementera bästa praxis och lärdomar från tidigare projekt.