Kwaliteitsborgingsbeleid

Invoering

Bij Lingvanex is ons Quality Assurance Plan een fundamenteel onderdeel van onze projectmanagementstrategie, waarmee we ervoor zorgen dat onze Lingvanex-software op basis van AI Enterprise Translation voldoet aan vastgestelde vereisten, doelstellingen en normen terwijl deze aan de klanten wordt geleverd. Dit proces is ontworpen om het risico op defecten, vertragingen en kostenoverschrijdingen te minimaliseren, mogelijke projectverstoringen te voorkomen en klanttevredenheid te garanderen. Door een robuust kwaliteitsborgingsplan te implementeren, bieden we belanghebbenden en klanten het vertrouwen dat onze vertalingen nauwkeurig, betrouwbaar en van de hoogste kwaliteit zijn. Dit beleid schetst de gestructureerde aanpak die we hanteren om deze kwaliteitsnormen in onze oplossingen te bereiken en te handhaven, zodat het eindproduct consistent aan hun verwachtingen voldoet of deze overtreft.

Doelstellingen

• Lever vertalingen van hoge kwaliteit die voldoen aan de internationale industrienormen, of deze zelfs overtreffen.
• Behaal resultaten uit kwaliteitstesten voor taalmodellen die voldoen aan of de industriële kwaliteitsnormen overtreffen op basis van de COMET- en BLEU-metriek voor alle taalparen.
• Zorg ervoor dat de oplossing betrouwbaar, schaalbaar en eenvoudig te integreren is in clientapplicaties.
• Minimaliseer defecten en zorg dat problemen tijdig worden opgelost.

Stakeholders en rollen

• Projectmanager. Houd toezicht op de uitvoering van het project, beheer tijdlijnen en middelen en zorg voor communicatie tussen belanghebbenden.
• Ontwikkelingsteam. Ontwikkel de vertaaloplossing, implementeer functies, los bugs op en optimaliseer de prestaties.
• Kwaliteitsborgingsteam. Voer tests uit, controleer kwaliteitsstatistieken, identificeer en los defecten op en zorg dat aan kwaliteitsnormen wordt voldaan.
• Het ML-team. Train en verfijn ML-taalmodellen, evalueer de modelprestaties en implementeer verbeteringen.
• Taalkundig team. Stel testdatasets samen en valideer deze, evalueer modeluitkomsten, classificeer en analyseer fouten, bied expertise op het gebied van taalnauwkeurigheid en ondersteun de evaluatie van modellen.
• Klanten/Cliënten. Geef vereisten, feedback en valideer de oplossing.

Kwaliteitsborgingsprocessen en -procedures voor ML-taalmodeltraining

Vereisten verzamelen

• Modeldoel. Welke specifieke taak moet het model uitvoeren?
• Gegevensvereisten. Type, volume en kwaliteit van de benodigde trainingsgegevens.
• Evaluatie-metriek. Hoe wordt het succes van het model gemeten (bijv. BLEU-score, menselijke evaluatie)
• Ethische overwegingen. Identificeer mogelijke vertekeningen in de gegevens en zorg ervoor dat de uitkomsten van het model eerlijk en onbevooroordeeld zijn.

Ontwikkeling

• Agile Methodologie. Verdeel het trainingsproces in kleinere, iteratieve cycli.
• Continue integratie. Integreer en test regelmatig codewijzigingen.
• Versiebeheer. Wijzigingen in de modelarchitectuur en trainingsparameters bijhouden.

Testen

• Gegevensvalidatie. Zorg ervoor dat de gegevens schoon, correct geformatteerd en foutloos zijn.
• Code testen. Controleer de code op fouten die van invloed kunnen zijn op de stabiliteit of convergentie van de training.
• Integratietesten. Zorg ervoor dat de verschillende onderdelen van de oplossing naadloos samenwerken.

Systeemtesten (modelevaluatie)

• Evalueer de modelprestaties aan de hand van vooraf gedefinieerde meetgegevens met behulp van achtergehouden testgegevens.
• Analyseer de uitkomsten op mogelijke vertekeningen of fouten.
• Zorg ervoor dat de modellen niet groter zijn dan circa 184 MB voor betere prestaties.

Acceptatietesten

• Betrek menselijke experts (taalkundig team) bij het beoordelen van de modeluitkomsten op vloeiendheid, nauwkeurigheid en afstemming op de vereisten.
• Linguïstisch team beoordeelt de kwaliteit van vertalingen door testresultaten te annoteren, te identificeren welke configuraties correcte vertalingen opleveren en iteraties met succesvolle of slechte vertalingen te markeren. Dit kan leiden tot extra training of aanpassingen aan de instellingen.

Prestatie testen

• Beoordeel de prestaties van het model onder verschillende databelastingen en in realistische omstandigheden.
• Vergelijk deze met alternatieve modellen, indien van toepassing.

Regressietesten

• Train het model opnieuw op basis van bijgewerkte gegevens en evalueer de prestaties opnieuw om te garanderen dat er geen verslechtering optreedt.
• Houd de modelprestaties in de productie in de gaten om afwijkingen in de loop van de tijd te detecteren.

Defectenbeheer

• Problemen met de gegevenskwaliteit. Problemen zoals ontbrekende waarden of inconsistenties in de gegevens.
• Trainingsfouten. Uitdagingen zoals convergentieproblemen of overfitting tijdens het trainen van het model.
• Tekortkomingen in de modeluitvoer. Problemen met de uitvoer, waaronder feitelijk onjuiste resultaten of vooringenomenheid.
• Foutanalyse. Taalkundigen analyseren vertalingen op fouten, classificeren deze fouten en identificeren, indien mogelijk, de hoofdoorzaken ervan. Het technische team gebruikt deze informatie vervolgens om correcties aan te brengen, die worden getest om te verifiëren of het probleem aanhoudt of is opgelost.

Goedkeuringsprocessen

• Gegevenskwaliteit. Voordat de training begint.
• Modelprestaties. Tijdens ontwikkelingsiteraties.
• Eindmodel. Vóór de inzet.

Kwaliteitsmetrieken en belangrijkste prestatie-indicatoren

Kwaliteitsmetrieken

• We evalueren de kwaliteit van onze modellen door statistieken te berekenen op de testdatasets flores200 en NTREX-128 en door onze eigen testdatasets te gebruiken die zijn samengesteld door het taalkundige team.

Belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's)

• Klanttevredenheid. Meet via enquêtes en feedback.
• Uptime en betrouwbaarheid. Houd de uptime en betrouwbaarheid van uw systeem in de gaten.
• Schaalbaarheid. Evalueer de systeemprestaties onder toenemende belastingomstandigheden.
• Succespercentage van integratie. Percentage succesvolle integraties met clientapplicaties.

Updates van het kwaliteitsborgingsplan

Regelmatige beoordelingen

• Plan periodieke evaluaties van het kwaliteitsborgingsplan.
• Analyseer kwaliteitsstatistieken en KPI's om verbeterpunten te identificeren.
• Werk processen, procedures en documentatie bij op basis van de bevindingen van de beoordeling.

Continue verbetering

• Bevorder een cultuur van voortdurende verbetering.
• Stimuleer feedback van alle belanghebbenden en neem deze op in het kwaliteitsborgingsproces.
• Implementeer best practices en lessen die zijn geleerd uit eerdere projecten.