品質保証方針

導入

Lingvanex では、品質保証計画はプロジェクト管理戦略の基本的な部分であり、AI エンタープライズ翻訳に基づく Lingvanex ソフトウェアが顧客に提供される際に、定められた要件、目的、および標準を満たすことを保証します。このプロセスは、欠陥、遅延、およびコスト超過のリスクを最小限に抑え、潜在的なプロジェクト中断を防ぎ、顧客満足度を確保するように設計されています。堅牢な品質保証計画を実施することで、当社の翻訳は正確で信頼性が高く、最高品質であるという自信を関係者と顧客に提供します。このポリシーは、当社のソリューションでこれらの品質基準を達成および維持するために採用する構造化されたアプローチの概要を示し、最終製品が常に期待を満たすか、それを超えることを保証します。

目的

• 国際的な業界標準を満たすかそれを上回る高品質の翻訳を提供します。
• すべての言語ペアの COMET および BLEU メトリックに関する業界の品質基準に適合するかそれを上回る言語モデル品質テストの結果を達成します。
• ソリューションが信頼性が高く、拡張性があり、クライアント アプリケーションに簡単に統合できることを確認します。
• 欠陥を最小限に抑え、問題をタイムリーに解決します。

利害関係者と役割

• プロジェクトマネージャー。 プロジェクトの実行を監督し、タイムラインとリソースを管理し、関係者間のコミュニケーションを確保します。
• 開発チーム。 翻訳ソリューションを開発し、機能を実装し、バグを修正し、パフォーマンスを最適化します。
• 品質保証チーム。 テストを実施し、品質メトリックを監視し、欠陥を特定して解決し、品質基準への準拠を確保します。
• MLチーム。 ML 言語モデルをトレーニングおよび微調整し、モデルのパフォーマンスを評価して、改善を実装します。
• 言語チーム。 テスト データセットをコンパイルおよび検証し、モデル出力を評価し、エラーを分類および分析し、言語の正確性に関する専門知識を提供し、モデル評価をサポートします。
• 顧客/クライアント。 要件とフィードバックを提供し、ソリューションを検証します。

ML 言語モデルトレーニングの品質保証プロセスと手順

要件収集

• モデルの目的。 モデルは具体的にどのようなタスクを実行する必要がありますか?
• データ要件。 必要なトレーニング データの種類、量、品質。
• 評価指標。 モデルの成功はどのように測定されるか（例：BLEU スコア、人間による評価）
• 倫理的な考慮事項。 データ内の潜在的なバイアスを特定し、モデルの出力が公平かつ偏りのないものであることを確認します。

発達

• アジャイル方法論。 トレーニング プロセスを、より小さな反復サイクルに分割します。
• 継続的インテグレーション。 コードの変更を定期的に統合してテストします。
• バージョン管理。 モデル アーキテクチャとトレーニング パラメータの変更を追跡します。

テスト

• データ検証。 データがクリーンであり、正しくフォーマットされ、エラーがないことを確認します。
• コードテスト。 トレーニングの安定性や収束に影響を与える可能性のあるエラーがないかコードを検証します。
• 統合テスト。 ソリューションのさまざまなコンポーネントがシームレスに連携できるようにします。

システムテスト（モデル評価）

• 保留されたテスト データを使用して、事前定義されたメトリックに対してモデルのパフォーマンスを評価します。
• 出力を分析して、潜在的なバイアスやエラーを探します。
• パフォーマンスを向上させるには、モデルのサイズが約 184 MB を超えないようにしてください。

受け入れテスト

• モデル出力の流暢性、正確性、要件との整合性を評価するために、人間の専門家 (言語チーム) を関与させます。
• 言語チームは、テスト結果に注釈を付け、どの構成で正しい翻訳が生成されたかを特定し、翻訳が成功したか失敗したかの反復を強調表示することで、翻訳の品質を評価します。これにより、追加のトレーニングや設定の調整が必要になる場合があります。

パフォーマンステスト

• さまざまなデータ負荷と実際の条件下でのモデルのパフォーマンスを評価します。
• 該当する場合は、代替モデルと比較してベンチマークします。

回帰テスト

• 更新されたデータでモデルを再トレーニングし、パフォーマンスを再評価して、低下がないことを確認します。
• 運用中のモデルのパフォーマンスを監視して、時間の経過に伴うドリフトを検出します。

欠陥管理

• データ品質の問題。 データの欠落値や不整合などの問題。
• トレーニング エラー。 モデルのトレーニング中に収束の問題や過剰適合などの課題が発生します。
• モデル出力の欠陥。 事実上誤った結果や偏りなど、出力に関する問題。
• エラー分析。 言語学者は翻訳のエラーを分析し、エラーを分類し、可能な場合はその根本原因を特定します。その後、技術チームがこの情報を使用して修正を行い、問題がまだ解決されているか、解決されているかを確認するためにテストを行います。

承認プロセス

• データの品質。 トレーニングが始まる前に。
• モデルのパフォーマンス。 開発の反復中。
• 最終モデル。 展開前。

品質指標と主要業績評価指標

品質メトリクス

• 私たちは、flores200 および NTREX-128 テスト データセットのメトリックを計算し、言語学者チームがコンパイルした独自のテスト データセットを使用して、モデルの品質を評価します。

主要業績評価指標 (KPI)

• 顧客満足度。 アンケートやフィードバックを通じて測定します。
• 稼働時間と信頼性。 システムの稼働時間と信頼性のメトリックを監視します。
• スケーラビリティ。 増加する負荷条件下でのシステム パフォーマンスを評価します。
• 統合成功率。 クライアント アプリケーションとの統合が成功した割合。

品質保証計画の更新

定期レビュー

• 品質保証計画の定期的なレビューをスケジュールします。
• 品質指標と KPI を分析して、改善すべき領域を特定します。
• レビュー結果に基づいてプロセス、手順、ドキュメントを更新します。

継続的な改善

• 継続的な改善の文化を育みます。
• すべての関係者からのフィードバックを奨励し、それを品質保証プロセスに組み込みます。
• 過去のプロジェクトから学んだベストプラクティスと教訓を実装します。