کوالٹی اشورینس کی پالیسی

1. تعارف

Lingvanex میں، ہمارا کوالٹی ایشورنس پلان ہماری پراجیکٹ مینجمنٹ کی حکمت عملی کا ایک بنیادی حصہ ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI انٹرپرائز ٹرانسلیشن پر مبنی ہمارا Lingvanex سافٹ ویئر صارفین کو فراہم کیے جانے کے دوران قائم کردہ ضروریات، مقاصد اور معیارات کو پورا کرتا ہے۔ اس عمل کو نقائص، تاخیر اور لاگت میں اضافے کے خطرے کو کم کرنے، پراجیکٹ میں ممکنہ رکاوٹوں کو روکنے اور صارفین کی اطمینان کو یقینی بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ایک مضبوط کوالٹی ایشورنس پلان پر عمل درآمد کرتے ہوئے، ہم اسٹیک ہولڈرز اور صارفین کو یہ اعتماد فراہم کرتے ہیں کہ ہمارے ترجمے درست، قابل اعتماد اور اعلیٰ معیار کے ہیں۔ یہ پالیسی اپنے حل میں ان معیار کے معیارات کو حاصل کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے جو ہم اختیار کرتے ہیں اس کا خاکہ پیش کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ حتمی پروڈکٹ مستقل طور پر ان کی توقعات پر پورا اترے یا اس سے زیادہ ہو۔

مقاصد:

اعلیٰ معیار کے ترجمے فراہم کریں جو بین الاقوامی صنعت کے معیار پر پورا اترتے ہوں یا اس سے زیادہ ہوں۔
لینگویج ماڈلز کوالٹی ٹیسٹ کے نتائج حاصل کریں جو تمام زبان کے جوڑوں کے لیے COMET اور BLEU میٹرکس پر انڈسٹری کے معیار کے معیار کے مطابق ہوں یا اس سے زیادہ ہوں۔
اس بات کو یقینی بنائیں کہ حل قابل اعتماد، قابل توسیع اور کلائنٹ ایپلی کیشنز میں ضم کرنے میں آسان ہے۔
نقائص کو کم کریں اور مسائل کے بروقت حل کو یقینی بنائیں۔

2. اسٹیک ہولڈرز اور کردار

اسٹیک ہولڈرز:

پروجیکٹ مینیجر
ترقیاتی ٹیم
کوالٹی اشورینس ٹیم
ایم ایل ٹیم
لسانی ٹیم
صارفین/کلائنٹس

کردار اور ذمہ داریاں:

پروجیکٹ مینیجر:پروجیکٹ پر عمل درآمد کی نگرانی کریں، ٹائم لائنز اور وسائل کا نظم کریں، اسٹیک ہولڈرز کے درمیان رابطے کو یقینی بنائیں۔
ترقیاتی ٹیم:ترجمہ حل تیار کریں، خصوصیات کو نافذ کریں، کیڑے ٹھیک کریں، اور کارکردگی کو بہتر بنائیں۔
کوالٹی اشورینس ٹیم:ٹیسٹنگ کروائیں، کوالٹی میٹرکس کی نگرانی کریں، نقائص کی نشاندہی کریں اور ان کو حل کریں، اور معیار کے معیارات کی تعمیل کو یقینی بنائیں۔
ایم ایل ٹیم:ایم ایل لینگویج ماڈلز کو ٹرین اور ٹیون کریں، ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لیں، اور بہتری کو نافذ کریں۔
لسانی ٹیم:ٹیسٹ ڈیٹا سیٹس کو مرتب کریں اور ان کی توثیق کریں، ماڈل آؤٹ پٹس کا اندازہ کریں، غلطیوں کی درجہ بندی کریں اور ان کا تجزیہ کریں، زبان کی درستگی پر مہارت فراہم کریں، اور ماڈل کی تشخیص کو سپورٹ کریں۔
گاہک/کلائنٹس:ضروریات فراہم کریں، رائے دیں، اور حل کی توثیق کریں۔

3. ایم ایل لینگویج ماڈل ٹریننگ کے لیے کوالٹی اشورینس کے عمل اور طریقہ کار

تقاضے جمع کرنا:

اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تعاون:ماڈل کا مقصد، ڈیٹا کی ضروریات، تشخیصی میٹرکس، اور اخلاقی تحفظات کی وضاحت کریں۔

ماڈل کا مقصد:ماڈل کو کون سا مخصوص کام انجام دینا چاہئے؟
ڈیٹا کے تقاضے:قسم، حجم، اور تربیتی ڈیٹا کی کوالٹی کی ضرورت ہے۔
تشخیصی میٹرکس:ماڈل کی کامیابی کی پیمائش کیسے کی جائے گی (مثال کے طور پر، BLEU سکور، انسانی تشخیص)
اخلاقی تحفظات:ڈیٹا میں ممکنہ تعصبات کی نشاندہی کریں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ ماڈل کے نتائج منصفانہ اور غیر جانبدار ہیں۔

ترقی:

چست طریقہ کار:تربیتی عمل کو چھوٹے، تکراری چکروں میں تقسیم کریں۔

مسلسل انضمام:کوڈ کی تبدیلیوں کو باقاعدگی سے ضم اور جانچیں۔
ورژن کنٹرول:ماڈل فن تعمیر اور تربیتی پیرامیٹرز میں تبدیلیوں کو ٹریک کریں۔

جانچ:

ڈیٹا کی توثیق:یقینی بنائیں کہ ڈیٹا صاف ہے، درست طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے، اور غلطیوں سے پاک ہے۔
کوڈ ٹیسٹنگ:غلطیوں کے لیے کوڈ کی تصدیق کریں جو تربیت کے استحکام یا کنورجنس کو متاثر کر سکتی ہیں۔
انضمام کی جانچ:اس بات کو یقینی بنائیں کہ حل کے مختلف اجزاء بغیر کسی رکاوٹ کے ایک ساتھ کام کریں۔

سسٹم ٹیسٹنگ (ماڈل کی تشخیص):

ہولڈ آؤٹ ٹیسٹ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے پہلے سے طے شدہ میٹرکس کے خلاف ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کریں۔
ممکنہ تعصبات یا غلطیوں کے لیے نتائج کا تجزیہ کریں۔
اس بات کو یقینی بنائیں کہ بہتر کارکردگی کے لیے ماڈلز تقریباً 184 MB کے سائز سے زیادہ نہ ہوں۔

قبولیت کی جانچ:

روانی، درستگی، اور تقاضوں کے ساتھ صف بندی کے لیے ماڈل آؤٹ پٹس کا جائزہ لینے کے لیے انسانی ماہرین (لسانی ٹیم) کو شامل کریں۔
لسانی ٹیم ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کر کے ترجمے کے معیار کا اندازہ لگاتی ہے، اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ کون سی کنفیگریشن درست ترجمہ کرتی ہے اور کامیاب یا ناقص تراجم کے ساتھ تکرار کو نمایاں کرتی ہے۔ یہ اضافی تربیت یا ترتیبات میں ایڈجسٹمنٹ کا باعث بن سکتا ہے۔

کارکردگی کی جانچ:

مختلف ڈیٹا بوجھ اور حقیقی دنیا کے حالات کے تحت ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگائیں۔
متبادل ماڈلز کے خلاف بینچ مارک، اگر قابل اطلاق ہو۔

ریگریشن ٹیسٹنگ:

ماڈل کو اپ ڈیٹ کردہ ڈیٹا پر دوبارہ تربیت دیں اور کارکردگی کا ازسر نو جائزہ لیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ کوئی انحطاط نہ ہو۔
وقت کے ساتھ کسی بھی بڑھے کا پتہ لگانے کے لیے پیداوار میں ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کریں۔

خرابی کا انتظام:

ان سے متعلق مسائل کو ٹریک کریں اور ان کو حل کریں:

ڈیٹا کوالٹی کے مسائل:(مثال کے طور پر، گمشدہ اقدار، تضادات)
تربیت کی خرابیاں:(مثال کے طور پر، کنورجنسی مسائل، اوور فٹنگ)
ماڈل آؤٹ پٹ کی کمی:(مثال کے طور پر، حقیقت میں غلط، متعصب)

خرابی کا تجزیہ:ماہر لسانیات ترجمے کی غلطیوں کا تجزیہ کرتے ہیں، ان غلطیوں کی درجہ بندی کرتے ہیں، اور جہاں ممکن ہو، ان کی بنیادی وجوہات کی نشاندہی کرتے ہیں۔ اس کے بعد تکنیکی ٹیم اس معلومات کو تصحیح کرنے کے لیے استعمال کرتی ہے، جس کا تجربہ اس بات کی تصدیق کے لیے کیا جاتا ہے کہ آیا مسئلہ برقرار ہے یا حل ہو گیا ہے۔

منظوری کے عمل:

جائزہ لینے اور منظوری کے لیے قائم کردہ چیک پوائنٹس:

ڈیٹا کوالٹی:تربیت شروع ہونے سے پہلے۔
ماڈل کی کارکردگی:ترقی کی تکرار کے دوران۔
حتمی ماڈل:تعیناتی سے پہلے۔

4. کوالٹی میٹرکس اور کلیدی کارکردگی کے اشارے

کوالٹی میٹرکس:

ہم flores200 اور NTREX-128 ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس پر میٹرکس کمپیوٹنگ کرکے اور ماہر لسانیات کی ٹیم کے ذریعہ مرتب کردہ اپنے ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس کا استعمال کرکے اپنے ماڈلز کے معیار کا جائزہ لیتے ہیں۔

کلیدی کارکردگی کے اشارے (KPIs):

گاہک کی اطمینان:سروے اور آراء کے ذریعے پیمائش کریں۔
اپ ٹائم اور وشوسنییتا:سسٹم اپ ٹائم اور قابل اعتماد میٹرکس کی نگرانی کریں۔
توسیع پذیری:بوجھ کے بڑھتے ہوئے حالات میں سسٹم کی کارکردگی کا جائزہ لیں۔
انضمام کی کامیابی کی شرح:کلائنٹ ایپلیکیشنز کے ساتھ کامیاب انضمام کا فیصد۔

5. کوالٹی ایشورنس پلان کی اپ ڈیٹس

باقاعدہ جائزے:

کوالٹی ایشورنس پلان کے وقتاً فوقتاً جائزے کا شیڈول بنائیں۔
کوالٹی میٹرکس اور KPIs کا تجزیہ کریں تاکہ بہتری کے شعبوں کی نشاندہی کریں۔
جائزہ کے نتائج کی بنیاد پر عمل، طریقہ کار اور دستاویزات کو اپ ڈیٹ کریں۔

مسلسل بہتری:

مسلسل بہتری کی ثقافت کو فروغ دیں۔
تمام اسٹیک ہولڈرز سے آراء کی حوصلہ افزائی کریں اور اسے کوالٹی ایشورنس کے عمل میں شامل کریں۔
ماضی کے منصوبوں سے سیکھے گئے بہترین طریقوں اور اسباق کو نافذ کریں۔