Chính sách đảm bảo chất lượng

Giới thiệu

Tại Lingvanex, Kế hoạch đảm bảo chất lượng của chúng tôi là một phần cơ bản trong chiến lược quản lý dự án của chúng tôi, đảm bảo rằng phần mềm Lingvanex của chúng tôi dựa trên AI Enterprise Translation đáp ứng các yêu cầu, mục tiêu và tiêu chuẩn đã thiết lập trong khi được cung cấp cho khách hàng. Quy trình này được thiết kế để giảm thiểu rủi ro về lỗi, sự chậm trễ và chi phí vượt mức, ngăn ngừa sự gián đoạn tiềm ẩn của dự án và đảm bảo sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách triển khai một kế hoạch đảm bảo chất lượng mạnh mẽ, chúng tôi cung cấp cho các bên liên quan và khách hàng sự tự tin rằng bản dịch của chúng tôi là chính xác, đáng tin cậy và có chất lượng cao nhất. Chính sách này nêu rõ cách tiếp cận có cấu trúc mà chúng tôi thực hiện để đạt được và duy trì các tiêu chuẩn chất lượng này trong các giải pháp của mình, đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng luôn đáp ứng hoặc vượt quá mong đợi của họ.

Mục tiêu

• Cung cấp bản dịch chất lượng cao đáp ứng hoặc vượt quá các tiêu chuẩn quốc tế của ngành.
• Đạt được kết quả từ các bài kiểm tra chất lượng mô hình ngôn ngữ phù hợp hoặc vượt quá các tiêu chuẩn chất lượng của ngành về số liệu COMET và BLEU cho tất cả các cặp ngôn ngữ.
• Đảm bảo giải pháp đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và dễ tích hợp vào các ứng dụng của khách hàng.
• Giảm thiểu khuyết tật và đảm bảo giải quyết vấn đề kịp thời.

Các bên liên quan và vai trò

• Quản lý dự án. Giám sát việc thực hiện dự án, quản lý thời gian và nguồn lực, đảm bảo giao tiếp giữa các bên liên quan.
• Nhóm phát triển. Phát triển giải pháp dịch thuật, triển khai tính năng, sửa lỗi và tối ưu hóa hiệu suất.
• Nhóm đảm bảo chất lượng. Tiến hành thử nghiệm, theo dõi số liệu chất lượng, xác định và giải quyết lỗi, đồng thời đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng.
• Đội ML. Đào tạo và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ ML, đánh giá hiệu suất của mô hình và triển khai cải tiến.
• Nhóm ngôn ngữ. Biên soạn và xác thực các tập dữ liệu thử nghiệm, đánh giá đầu ra của mô hình, phân loại và phân tích lỗi, cung cấp chuyên môn về độ chính xác của ngôn ngữ và hỗ trợ đánh giá mô hình.
• Khách hàng/Khách hàng. Cung cấp yêu cầu, phản hồi và xác nhận giải pháp.

Quy trình và thủ tục đảm bảo chất lượng cho đào tạo mô hình ngôn ngữ ML

Thu thập yêu cầu

• Mục đích của mô hình. Mô hình cần thực hiện nhiệm vụ cụ thể nào?
• Yêu cầu về dữ liệu. Loại, khối lượng và chất lượng dữ liệu đào tạo cần thiết.
• Chỉ số đánh giá. Thành công của mô hình sẽ được đo lường như thế nào (ví dụ: điểm BLEU, đánh giá của con người)
• Những cân nhắc về mặt đạo đức. Xác định những sai lệch tiềm ẩn trong dữ liệu và đảm bảo đầu ra của mô hình là công bằng và không thiên vị.

Phát triển

• Phương pháp Agile. Chia nhỏ quá trình đào tạo thành các chu kỳ lặp đi lặp lại nhỏ hơn.
• Tích hợp liên tục. Thường xuyên tích hợp và kiểm tra các thay đổi về mã.
• Kiểm soát phiên bản. Theo dõi những thay đổi trong kiến ​​trúc mô hình và các tham số đào tạo.

Kiểm tra

• Xác thực dữ liệu. Đảm bảo dữ liệu sạch, được định dạng đúng và không có lỗi.
• Kiểm tra mã. Xác minh mã để tìm lỗi có thể ảnh hưởng đến tính ổn định hoặc sự hội tụ của quá trình đào tạo.
• Kiểm thử tích hợp. Đảm bảo các thành phần khác nhau của giải pháp hoạt động ăn ý với nhau.

Kiểm thử hệ thống (Đánh giá mô hình)

• Đánh giá hiệu suất của mô hình so với các số liệu được xác định trước bằng cách sử dụng dữ liệu thử nghiệm được lưu giữ.
• Phân tích đầu ra để tìm ra sai lệch hoặc lỗi tiềm ẩn.
• Đảm bảo rằng các mô hình không vượt quá kích thước khoảng 184 MB để có hiệu suất tốt hơn.

Kiểm tra chấp nhận

• Thu hút các chuyên gia (nhóm ngôn ngữ) để đánh giá đầu ra của mô hình về tính trôi chảy, chính xác và phù hợp với yêu cầu.
• Nhóm Ngôn ngữ đánh giá chất lượng bản dịch bằng cách chú thích kết quả kiểm tra, xác định cấu hình nào tạo ra bản dịch chính xác và làm nổi bật các lần lặp lại với bản dịch thành công hoặc kém. Điều này có thể dẫn đến đào tạo bổ sung hoặc điều chỉnh cài đặt.

Kiểm tra hiệu suất

• Đánh giá hiệu suất của mô hình dưới nhiều tải dữ liệu và điều kiện thực tế khác nhau.
• So sánh với các mô hình thay thế, nếu có thể.

Kiểm tra hồi quy

• Đào tạo lại mô hình trên dữ liệu cập nhật và đánh giá lại hiệu suất để đảm bảo không bị suy giảm.
• Theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình sản xuất để phát hiện bất kỳ sự thay đổi nào theo thời gian.

Quản lý lỗi

• Vấn đề về chất lượng dữ liệu. Các vấn đề như thiếu giá trị hoặc dữ liệu không nhất quán.
• Lỗi đào tạo. Những thách thức như vấn đề hội tụ hoặc quá trình điều chỉnh trong quá trình đào tạo mô hình.
• Những thiếu sót của đầu ra mô hình. Các vấn đề về đầu ra, bao gồm kết quả không chính xác hoặc sai lệch.
• Phân tích lỗi. Các nhà ngôn ngữ học phân tích lỗi dịch, phân loại lỗi và xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi nếu có thể. Sau đó, nhóm kỹ thuật sử dụng thông tin này để sửa lỗi, sau đó kiểm tra để xác minh xem lỗi vẫn còn hay đã được giải quyết.

Quy trình phê duyệt

• Chất lượng dữ liệu. Trước khi bắt đầu đào tạo.
• Hiệu suất mô hình. Trong quá trình phát triển lặp lại.
• Mô hình cuối cùng. Trước khi triển khai.

Chỉ số chất lượng và chỉ số hiệu suất chính

Chỉ số chất lượng

• Chúng tôi đánh giá chất lượng mô hình của mình bằng cách tính toán số liệu trên các tập dữ liệu thử nghiệm flores200 và NTREX-128 và sử dụng các tập dữ liệu thử nghiệm của riêng chúng tôi do nhóm ngôn ngữ học biên soạn.

Các chỉ số hiệu suất chính (KPI)

• Sự hài lòng của khách hàng. Đo lường thông qua khảo sát và phản hồi.
• Thời gian hoạt động và độ tin cậy. Theo dõi thời gian hoạt động và độ tin cậy của hệ thống.
• Khả năng mở rộng. Đánh giá hiệu suất hệ thống trong điều kiện tải tăng dần.
• Tỷ lệ tích hợp thành công. Tỷ lệ tích hợp thành công với các ứng dụng của khách hàng.

Cập nhật Kế hoạch đảm bảo chất lượng

Đánh giá thường xuyên

• Lên lịch đánh giá định kỳ kế hoạch đảm bảo chất lượng.
• Phân tích các số liệu chất lượng và KPI để xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
• Cập nhật các quy trình, thủ tục và tài liệu dựa trên kết quả đánh giá.

Cải tiến liên tục

• Nuôi dưỡng văn hóa cải tiến liên tục.
• Khuyến khích phản hồi từ tất cả các bên liên quan và đưa vào quy trình đảm bảo chất lượng.
• Áp dụng các biện pháp thực hành tốt nhất và bài học kinh nghiệm từ các dự án trước.