Политика обеспечения качества

Введение

Наш план обеспечения качества является основополагающей частью стратегии управления проектами Lingvanex и гарантией того, что наше программное обеспечение на основе AI Enterprise Translation соответствует установленным требованиям, целям и стандартам при доставке клиентам. Таким образом мы минимизируем риск дефектов, задержек и перерасхода средств, предотвращая потенциальные сбои в проекте и обеспечивая удовлетворенность клиентов. Внедряя надежный план обеспечения качества, мы даем заинтересованным сторонам и клиентам уверенность в том, что наши переводы точны и надежны. Эта политика описывает структурированный подход, который мы применяем для достижения и поддержания стандартов качества в наших решениях, гарантируя, что конечный продукт постоянно соответствует или превосходит их ожидания.

Цели

• Предоставлять высококачественные переводы, которые соответствуют международным отраслевым стандартам или превосходят их.
• Получать при тестировании языковых моделей по метрикам COMET и BLEU результаты, которые соответствуют или превосходят отраслевые стандарты качества для всех языковых пар.
• Обеспечивать надежность, масштабируемость и легкую интеграцию наших решений в клиентские приложения.
• Минимизировать дефекты и своевременно обеспечивать поддержку.

Заинтересованные стороны и роли

• Руководитель проекта. Контролирует выполнение проекта, управляет сроками и ресурсами, обеспечивает коммуникацию между заинтересованными сторонами.
• Команда разработчиков. Разрабатывает и внедряет решение для перевода, исправляет ошибки и оптимизирует производительность.
• Группа обеспечения качества. Проводит тестирование, контролирует показатели качества, выявляет и устраняет дефекты, а также обеспечивает соответствие стандартам качества.
• Команда машинного обучения. Обучает и настраивает языковые модели машинного обучения, оценивает производительность моделей и внедряет улучшения.
• Лингвистическая команда. Составляет и проверяет тестовые наборы данных, оценивает выходные данные модели, классифицирует и анализирует ошибки, предоставляет экспертные мнения относительно точности переводов, участвует в оценке модели.
• Клиенты/Покупатели. Формулируют требования, предоставляют обратную связь и осуществляют процесс валидации решения.

Процессы и процедуры обеспечения качества для обучения языковой модели машинного обучения

Сбор требований

• Цель модели. Какую конкретную задачу должна выполнять модель?
• Требования к данным. Тип, объем и качество необходимых обучающих данных.
• Метрики оценки. Как будет измеряться успешность модели (например, оценка BLEU или оценка экспертами-людьми).
• Этические соображения. Выявите потенциальные смещения в данных и обеспечьте справедливость и беспристрастность результатов модели.

Разработка

• Гибкая методология. Разбейте процесс обучения на более мелкие итерационные циклы.
• Непрерывная интеграция. Регулярно интегрируйте и тестируйте изменения кода.
• Контроль версий. Отслеживайте изменения в архитектуре модели и параметрах обучения.

Тестирование

• Проверка данных. Убедитесь, что данные чистые, правильно отформатированы и не содержат ошибок.
• Тестирование кода. Проверьте код на наличие ошибок, которые могут повлиять на стабильность обучения или сходимость.
• Интеграционное тестирование. Обеспечьте бесперебойную работу различных компонентов решения.

Тестирование системы (оценка модели)

• Оцените эффективность модели по заранее определенным показателям, используя сохраненные тестовые данные
• Анализируйте результаты на предмет возможных предвзятостей и ошибок.
• Для лучшей производительности убедитесь, что размер моделей не превышает 184 МБ.

Приемочные испытания

• Привлекайте экспертов (лингвистическую группу) для оценки результатов модели на предмет беглости, точности и соответствия требованиям.
• Команда лингвистов оценивает качество переводов, комментируя результаты тестов, определяя, какие конфигурации дают правильные переводы, и выделяя итерации с успешными или плохими переводами. Это может привести к дополнительному обучению или корректировке настроек.

Тестирование производительности

• Оцените производительность модели при различных нагрузках на данные и в реальных условиях.
• Сравните с альтернативными моделями, если применимо.

Регрессионное тестирование

• Переобучите модель на обновленных данных и повторно оцените ее производительность, чтобы убедиться в отсутствии ухудшения.
• Контролируйте производительность модели в процессе производства, чтобы обнаружить любые отклонения с течением времени.

Управление дефектами

• Проблемы с качеством данных. Например, пропущенные значения или несоответствия в данных.
• Ошибки обучения. Такие проблемы, как проблемы со сходимостью или переобучение во время обучения модели.
• Недостатки выходных данных модели. Проблемы с выводом, включая фактически неверные результаты или предвзятость.
• Анализ ошибок. Лингвисты анализируют переводы на наличие ошибок, классифицируют эти ошибки и, где это возможно, выявляют их первопричины. Затем техническая группа использует эту информацию для внесения исправлений, которые проверяются, чтобы проверить, сохраняется ли проблема или она была решена.

Процессы утверждения

• Качество данных. Перед началом тренировки.
• Эффективность модели. Во время итераций разработки.
• Окончательная модель. Перед развертыванием.

Показатели качества и ключевые показатели эффективности

Показатели качества

• Мы оцениваем качество наших моделей, вычисляя показатели на основе тестовых наборов данных flores200 и NTREX-128, а также используя наши собственные тестовые наборы данных, составленные командой лингвистов.

Ключевые показатели эффективности (KPI)

• Удовлетворенность клиентов. Измерение с помощью опросов и обратной связи.
• Безотказная работа и надежность. Контролируйте показатели безотказной работы и надежности системы.
• Масштабируемость. Оцените производительность системы в условиях возрастающей нагрузки.
• Показатель успешности интеграции. Процент успешных интеграций с клиентскими приложениями.

Обновления Плана обеспечения качества

Регулярные обзоры

• Запланируйте периодические обзоры плана обеспечения качества.
• Анализируйте показатели качества и ключевые показатели эффективности, чтобы определить области для улучшения.
• Обновляйте процессы, процедуры и документацию на основе результатов проверки.

Постоянное совершенствование

• Развивайте культуру постоянного совершенствования.
• Поощряйте обратную связь от всех заинтересованных сторон и включайте ее в процесс обеспечения качества.
• Внедряйте передовой опыт и уроки, извлеченных из прошлых проектов.