นโยบายการประกันคุณภาพ
1. บทนำ
ที่ Lingvanex แผนการประกันคุณภาพของเราถือเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การจัดการโครงการของเรา โดยรับประกันว่าซอฟต์แวร์ Lingvanex ของเราที่ใช้ AI Enterprise Translation เป็นไปตามข้อกำหนด วัตถุประสงค์ และมาตรฐานที่กำหนดไว้ในขณะที่ส่งมอบให้กับลูกค้า กระบวนการนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความเสี่ยงของข้อบกพร่อง ความล่าช้า และต้นทุนเกินงบประมาณ ป้องกันการหยุดชะงักของโครงการที่อาจเกิดขึ้น และรับประกันความพึงพอใจของลูกค้า ด้วยการใช้แผนการประกันคุณภาพที่แข็งแกร่ง เรามอบความมั่นใจให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและลูกค้าว่าการแปลของเราถูกต้อง เชื่อถือได้ และมีคุณภาพสูงสุด นโยบายนี้ระบุแนวทางที่มีโครงสร้างที่เราใช้เพื่อบรรลุและรักษามาตรฐานคุณภาพเหล่านี้ในโซลูชันของเรา เพื่อให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายตรงตามหรือเกินความคาดหวังของพวกเขาอย่างสม่ำเสมอ
วัตถุประสงค์:
- ส่งมอบการแปลคุณภาพสูงที่ตรงตามหรือเกินมาตรฐานอุตสาหกรรมสากล
- บรรลุผลลัพธ์จากการทดสอบคุณภาพของโมเดลภาษาที่พอดีหรือเกินมาตรฐานคุณภาพอุตสาหกรรมในเมตริก COMET และ BLEU สำหรับคู่ภาษาทั้งหมด
- รับรองว่าโซลูชั่นมีความน่าเชื่อถือ ปรับขนาดได้ และรวมเข้ากับแอปพลิเคชันไคลเอนต์ได้ง่าย
- ลดข้อบกพร่องให้เหลือน้อยที่สุดและให้แน่ใจว่าจะแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที
2. ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและบทบาท
ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย:
- ผู้จัดการโครงการ
- ทีมพัฒนา
- ทีมงานประกันคุณภาพ
- ทีมเอ็มแอล
- ทีมภาษาศาสตร์
- ลูกค้า/ผู้ใช้บริการ
บทบาทและความรับผิดชอบ:
- ผู้จัดการโครงการ :ดูแลการดำเนินโครงการ จัดการกำหนดเวลาและทรัพยากร ตรวจสอบการสื่อสารระหว่างผู้ถือผลประโยชน์
- ทีมพัฒนา:พัฒนาโซลูชันการแปล นำคุณลักษณะต่างๆ ไปใช้ แก้ไขจุดบกพร่อง และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- ทีมงานประกันคุณภาพ:ดำเนินการทดสอบ ตรวจสอบมาตรวัดคุณภาพ ระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง และตรวจสอบให้เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพ
- ทีม ML:ฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดลภาษา ML ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล และนำการปรับปรุงไปใช้
- ทีมภาษาศาสตร์:รวบรวมและตรวจสอบชุดข้อมูลการทดสอบ ประเมินผลลัพธ์ของโมเดล จัดประเภทและวิเคราะห์ข้อผิดพลาด ให้ความเชี่ยวชาญในความแม่นยำของภาษา และสนับสนุนการประเมินโมเดล
- ลูกค้า/ผู้ใช้บริการ:ระบุข้อกำหนด ข้อเสนอแนะ และตรวจสอบโซลูชัน
3. กระบวนการและขั้นตอนการรับรองคุณภาพสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษา ML
การรวบรวมความต้องการ:
- ความร่วมมือกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย:กำหนดวัตถุประสงค์ของแบบจำลอง ความต้องการข้อมูล มาตรวัดการประเมิน และข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม
- วัตถุประสงค์ของแบบจำลอง:โมเดลควรดำเนินการงานเฉพาะด้านใด?
- ข้อกำหนดข้อมูล:ชนิด ปริมาณและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็น
- ตัวชี้วัดการประเมิน:ความสำเร็จของแบบจำลองจะถูกวัดอย่างไร (เช่น คะแนน BLEU การประเมินโดยมนุษย์)
- ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม:ระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลและตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองนั้นยุติธรรมและไม่มีอคติ
การพัฒนา:
- วิธีการแบบคล่องตัว:แบ่งกระบวนการฝึกอบรมออกเป็นวงจรย่อยแบบวนซ้ำ
- การบูรณาการอย่างต่อเนื่อง:รวมและทดสอบการเปลี่ยนแปลงโค้ดเป็นประจำ
- การควบคุมเวอร์ชัน:ติดตามการเปลี่ยนแปลงในสถาปัตยกรรมโมเดลและพารามิเตอร์การฝึกอบรม
การทดสอบ:
- การตรวจสอบข้อมูล:ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสะอาด จัดรูปแบบอย่างถูกต้อง และไม่มีข้อผิดพลาด
- การทดสอบโค้ด:ตรวจสอบโค้ดเพื่อดูข้อผิดพลาดที่อาจส่งผลกระทบต่อเสถียรภาพหรือการบรรจบกันของการฝึกอบรม
- การทดสอบการบูรณาการ:ทำให้แน่ใจว่าส่วนประกอบต่างๆ ของโซลูชันทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
การทดสอบระบบ (การประเมินแบบจำลอง):
- ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเทียบกับเมตริกที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้ข้อมูลทดสอบที่เก็บไว้
- วิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อหาอคติหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขนาดโมเดลไม่เกิน 184 MB โดยประมาณ เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
การทดสอบการยอมรับ:
- ให้ผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ (ทีมภาษา) เข้ามามีส่วนร่วมเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดลในด้านความคล่องแคล่ว ความแม่นยำ และความสอดคล้องกับข้อกำหนด
- ทีมงานด้านภาษาศาสตร์ประเมินคุณภาพของการแปลโดยใส่คำอธิบายผลการทดสอบ ระบุการกำหนดค่าที่ทำให้แปลได้ถูกต้อง และเน้นย้ำถึงการทำซ้ำที่แปลได้สำเร็จหรือแปลได้ไม่ดี ซึ่งอาจนำไปสู่การฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือการปรับการตั้งค่า
การทดสอบประสิทธิภาพ:
- ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองภายใต้ภาระข้อมูลต่างๆ และเงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริง
- เปรียบเทียบกับแบบจำลองทางเลือก หากมี
การทดสอบการถดถอย:
- ฝึกอบรมโมเดลใหม่เกี่ยวกับข้อมูลที่อัปเดต และประเมินประสิทธิภาพอีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการด้อยประสิทธิภาพ
- ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลในการผลิตเพื่อตรวจจับการดริฟต์ในช่วงเวลาต่างๆ
การจัดการข้อบกพร่อง:
- ติดตามและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ:
- ปัญหาคุณภาพข้อมูล:(เช่น ค่าที่ขาดหายไป ความไม่สอดคล้องกัน)
- ข้อผิดพลาดในการฝึกอบรม:(เช่น ปัญหาการบรรจบกัน การติดตั้งมากเกินไป)
- ข้อบกพร่องของผลลัพธ์แบบจำลอง:(เช่น ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง, ลำเอียง)
- การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด:นักภาษาศาสตร์จะวิเคราะห์การแปลเพื่อหาข้อผิดพลาด จัดประเภทข้อผิดพลาดเหล่านี้ และระบุสาเหตุหลักหากเป็นไปได้ จากนั้น ทีมงานด้านเทคนิคจะใช้ข้อมูลนี้ในการแก้ไข ซึ่งจะได้รับการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าปัญหายังคงอยู่หรือได้รับการแก้ไขแล้ว
กระบวนการอนุมัติ:
- จุดตรวจที่กำหนดขึ้นเพื่อการตรวจสอบและอนุมัติ:
- คุณภาพข้อมูล:ก่อนเริ่มการฝึกอบรม
- ประสิทธิภาพของโมเดล:ในช่วงการวนซ้ำของการพัฒนา
- รุ่นสุดท้าย:ก่อนการใช้งาน
4. ตัวชี้วัดคุณภาพและตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก
ตัวชี้วัดคุณภาพ:
- เราประเมินคุณภาพของโมเดลของเราโดยคำนวณเมตริกบนชุดข้อมูลทดสอบ flores200 และ NTREX-128 และใช้ชุดข้อมูลทดสอบของเราเองที่รวบรวมโดยทีมนักภาษาศาสตร์
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI):
- ความพึงพอใจของลูกค้า:วัดผลผ่านแบบสำรวจและข้อเสนอแนะ
- เวลาการทำงานและความน่าเชื่อถือ:ตรวจสอบเวลาทำงานของระบบและมาตรวัดความน่าเชื่อถือ
- ความสามารถในการปรับขนาด:ประเมินประสิทธิภาพระบบภายใต้สภาวะโหลดที่เพิ่มขึ้น
- อัตราความสำเร็จในการบูรณาการ:เปอร์เซ็นต์การบูรณาการกับแอปพลิเคชันไคลเอนต์สำเร็จ
5. การปรับปรุงแผนการประกันคุณภาพ
รีวิวปกติ:
- กำหนดตารางการทบทวนแผนการประกันคุณภาพเป็นระยะๆ
- วิเคราะห์เมตริกคุณภาพและ KPI เพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง
- อัปเดตกระบวนการ ขั้นตอน และเอกสารตามผลการตรวจสอบ
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:
- ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- กระตุ้นการตอบรับจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดและนำไปรวมไว้ในกระบวนการประกันคุณภาพ
- นำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและบทเรียนที่เรียนรู้จากโครงการในอดีตมาใช้