Kalite Güvence Politikası

giriiş

Lingvanex'te Kalite Güvence Planımız, proje yönetim stratejimizin temel bir parçasıdır ve AI Enterprise Translation tabanlı Lingvanex yazılımımızın müşterilere teslim edilirken belirlenmiş gereksinimleri, hedefleri ve standartları karşılamasını sağlar. Bu süreç, kusur, gecikme ve maliyet aşımı riskini en aza indirmek, olası proje kesintilerini önlemek ve müşteri memnuniyetini sağlamak için tasarlanmıştır. Sağlam bir kalite güvence planı uygulayarak, paydaşlarımıza ve müşterilerimize çevirilerimizin doğru, güvenilir ve en yüksek kalitede olduğuna dair güven sağlıyoruz. Bu politika, çözümlerimizde bu kalite standartlarını elde etmek ve sürdürmek için benimsediğimiz yapılandırılmış yaklaşımı özetler ve nihai ürünün beklentilerini sürekli olarak karşılamasını veya aşmasını sağlar.

Amaçlar

• Uluslararası sektör standartlarını karşılayan veya aşan yüksek kaliteli çeviriler sunun.
• Tüm dil çiftleri için COMET ve BLEU ölçümlerinde sektör kalite standartlarına uyan veya bu standartları aşan dil modeli kalite testlerinden sonuçlar elde edin.
• Çözümün güvenilir, ölçeklenebilir ve istemci uygulamalarına kolayca entegre edilebilir olduğundan emin olun.
• Kusurları en aza indirin ve sorunların zamanında çözülmesini sağlayın.

Paydaşlar ve Roller

• Proje Müdürü. Projenin yürütülmesini denetleyin, zaman çizelgelerini ve kaynakları yönetin, paydaşlar arasındaki iletişimi sağlayın.
• Geliştirme Ekibi. Çeviri çözümünü geliştirin, özellikleri uygulayın, hataları düzeltin ve performansı optimize edin.
• Kalite Güvence Ekibi. Testler yapın, kalite ölçümlerini izleyin, kusurları belirleyin ve çözün ve kalite standartlarına uyumu sağlayın.
• ML Takımı. ML dil modellerini eğitin ve ince ayarını yapın, model performansını değerlendirin ve iyileştirmeler uygulayın.
• Dilbilim Ekibi. Test veri kümelerini derleyin ve doğrulayın, model çıktılarını değerlendirin, hataları sınıflandırın ve analiz edin, dil doğruluğu konusunda uzmanlık sağlayın ve model değerlendirmesini destekleyin.
• Müşteriler/Müşteriler. Gereksinimleri belirtin, geri bildirimde bulunun ve çözümü doğrulayın.

ML Dil Modeli Eğitimi için Kalite Güvence Süreçleri ve Prosedürleri

Gereksinimlerin Toplanması

• Modelin Amacı. Modelin hangi özel görevi gerçekleştirmesi gerekiyor?
• Veri Gereksinimleri. İhtiyaç duyulan eğitim verilerinin türü, hacmi ve kalitesi.
• Değerlendirme Ölçütleri. Modelin başarısı nasıl ölçülecek (örneğin, BLEU puanı, insan değerlendirmesi)
• Etik Hususlar. Verilerdeki olası önyargıları belirleyin ve modelin çıktılarının adil ve tarafsız olduğundan emin olun.

Gelişim

• Çevik Metodoloji. Eğitim sürecini daha küçük, yinelemeli döngülere bölün.
• Sürekli Entegrasyon. Kod değişikliklerini düzenli olarak entegre edin ve test edin.
• Sürüm Kontrolü. Model mimarisindeki ve eğitim parametrelerindeki değişiklikleri takip edin.

Test

• Veri Doğrulama. Verilerin temiz, doğru biçimlendirilmiş ve hatasız olduğundan emin olun.
• Kod Testi. Eğitimin kararlılığını veya yakınsamasını etkileyebilecek hatalara karşı kodu doğrulayın.
• Entegrasyon Testi. Çözümün farklı bileşenlerinin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlayın.

Sistem Testi (Model Değerlendirmesi)

• Bekletilen test verilerini kullanarak model performansını önceden tanımlanmış metriklere göre değerlendirin.
• Çıktıları olası önyargılar veya hatalar açısından analiz edin.
• Daha iyi performans için modellerin yaklaşık 184 MB boyutunu aşmamasına dikkat edin.

Kabul Testi

• Model çıktılarının akıcılığını, doğruluğunu ve gereksinimlerle uyumluluğunu değerlendirmek için insan uzmanları (Dil ekibi) dahil edin.
• Dilbilim Ekibi, test sonuçlarını açıklayarak, hangi yapılandırmaların doğru çeviriler ürettiğini belirleyerek ve başarılı veya kötü çevirilere sahip yinelemeleri vurgulayarak çevirilerin kalitesini değerlendirir. Bu, ek eğitime veya ayarlarda ayarlamalara yol açabilir.

Performans Testi

• Model performansını çeşitli veri yüklemeleri ve gerçek dünya koşulları altında değerlendirin.
• Uygunsa alternatif modellerle kıyaslama yapın.

Gerileme Testi

• Güncellenen verilerle modeli yeniden eğitin ve bozulma olmadığından emin olmak için performansı yeniden değerlendirin.
• Zaman içinde herhangi bir sapma olup olmadığını tespit etmek için üretimde model performansını izleyin.

Kusur Yönetimi

• Veri Kalitesi Sorunları. Eksik değerler veya verilerdeki tutarsızlıklar gibi sorunlar.
• Eğitim Hataları. Model eğitimi sırasında yakınsama sorunları veya aşırı uyum gibi zorluklar.
• Model Çıktı Eksiklikleri. Çıktıdaki sorunlar, olgusal olarak yanlış sonuçlar veya önyargılar dahil.
• Hata Analizi. Dilbilimciler çevirileri hatalar açısından analiz eder, bu hataları sınıflandırır ve mümkünse temel nedenlerini belirler. Daha sonra teknik ekip bu bilgileri kullanarak düzeltmeler yapar ve bu düzeltmeler sorunun devam edip etmediğini veya çözülüp çözülmediğini doğrulamak için test edilir.

Onay Süreçleri

• Veri Kalitesi. Eğitim başlamadan önce.
• Model Performansı. Geliştirme yinelemeleri sırasında.
• Son Model. Dağıtımdan önce.

Kalite Ölçümleri ve Temel Performans Göstergeleri

Kalite Ölçümleri

• Modellerimizin kalitesini flores200 ve NTREX-128 test veri kümeleri üzerinde metrikler hesaplayarak ve dilbilimci ekibi tarafından derlenen kendi test veri kümelerimizi kullanarak değerlendiriyoruz.

Temel Performans Göstergeleri (KPI'lar)

• Müşteri Memnuniyeti. Anketler ve geri bildirimler yoluyla ölçüm yapın.
• Çalışma Süresi ve Güvenilirlik. Sistemin çalışma süresini ve güvenilirlik ölçümlerini izleyin.
• Ölçeklenebilirlik. Artan yük koşulları altında sistem performansını değerlendirin.
• Entegrasyon Başarı Oranı. İstemci uygulamalarıyla başarılı entegrasyonların yüzdesi.

Kalite Güvence Planının Güncellenmesi

Düzenli İncelemeler

• Kalite güvence planının periyodik incelemelerini planlayın.
• İyileştirme alanlarını belirlemek için kalite ölçümlerini ve KPI'ları analiz edin.
• İnceleme bulgularına dayanarak süreçleri, prosedürleri ve dokümantasyonu güncelleyin.

Sürekli İyileştirme

• Sürekli iyileştirme kültürünü teşvik edin.
• Tüm paydaşların geri bildirimlerini teşvik edin ve bunları kalite güvence sürecine dahil edin.
• Geçmiş projelerden alınan en iyi uygulamaları ve dersleri hayata geçirin.