Qualitätssicherungsrichtlinie

Einführung

Bei Lingvanex ist unser Qualitätssicherungsplan ein grundlegender Teil unserer Projektmanagementstrategie. Er stellt sicher, dass unsere auf AI Enterprise Translation basierende Lingvanex-Software bei der Auslieferung an die Kunden die festgelegten Anforderungen, Ziele und Standards erfüllt. Dieser Prozess soll das Risiko von Mängeln, Verzögerungen und Kostenüberschreitungen minimieren, potenzielle Projektunterbrechungen verhindern und die Kundenzufriedenheit sicherstellen. Durch die Implementierung eines robusten Qualitätssicherungsplans geben wir Stakeholdern und Kunden die Gewissheit, dass unsere Übersetzungen genau, zuverlässig und von höchster Qualität sind. Diese Richtlinie beschreibt den strukturierten Ansatz, den wir verfolgen, um diese Qualitätsstandards in unseren Lösungen zu erreichen und aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass das Endprodukt ihre Erwartungen stets erfüllt oder übertrifft.

Ziele

• Liefern Sie qualitativ hochwertige Übersetzungen, die internationale Industriestandards erfüllen oder übertreffen.
• Erzielen Sie Ergebnisse aus Qualitätstests von Sprachmodellen, die den Qualitätsstandards der Branche gemäß den COMET- und BLEU-Metriken für alle Sprachpaare entsprechen oder diese übertreffen.
• Stellen Sie sicher, dass die Lösung zuverlässig und skalierbar ist und sich problemlos in Clientanwendungen integrieren lässt.
• Minimieren Sie Mängel und sorgen Sie für eine zeitnahe Lösung von Problemen.

Stakeholder und Rollen

• Projektmanager. Überwachen Sie die Projektausführung, verwalten Sie Zeitpläne und Ressourcen und stellen Sie die Kommunikation zwischen den Beteiligten sicher.
• Entwicklungsteam. Entwickeln Sie die Übersetzungslösung, implementieren Sie Funktionen, beheben Sie Fehler und optimieren Sie die Leistung.
• Qualitätssicherungsteam. Führen Sie Tests durch, überwachen Sie Qualitätskennzahlen, identifizieren und beheben Sie Mängel und stellen Sie die Einhaltung von Qualitätsstandards sicher.
• ML-Team. Trainieren und optimieren Sie ML-Sprachmodelle, bewerten Sie die Modellleistung und implementieren Sie Verbesserungen.
• Linguistisches Team. Kompilieren und validieren Sie Testdatensätze, bewerten Sie Modellausgaben, klassifizieren und analysieren Sie Fehler, stellen Sie Fachwissen zur Sprachgenauigkeit zur Verfügung und unterstützen Sie die Modellbewertung.
• Kunden/Klienten. Geben Sie Anforderungen und Feedback an und validieren Sie die Lösung.

Qualitätssicherungsprozesse und -verfahren für das Training von ML-Sprachmodellen

Anforderungserfassung

• Zweck des Modells. Welche konkrete Aufgabe soll das Modell erfüllen?
• Datenanforderungen. Art, Menge und Qualität der benötigten Trainingsdaten.
• Bewertungsmetriken. Wie wird der Erfolg des Modells gemessen (z. B. BLEU-Score, menschliche Bewertung)
• Ethische Überlegungen. Identifizieren Sie mögliche Verzerrungen in den Daten und stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse des Modells fair und unvoreingenommen sind.

Entwicklung

• Agile Methodik. Teilen Sie den Trainingsprozess in kleinere, iterative Zyklen auf.
• Kontinuierliche Integration. Integrieren und testen Sie Codeänderungen regelmäßig.
• Versionskontrolle. Verfolgen Sie Änderungen in der Modellarchitektur und den Trainingsparametern.

Testen

• Datenvalidierung. Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber, richtig formatiert und fehlerfrei sind.
• Code-Testen. Überprüfen Sie den Code auf Fehler, die die Trainingsstabilität oder Konvergenz beeinträchtigen könnten.
• Integrationstests. Stellen Sie sicher, dass die verschiedenen Komponenten der Lösung reibungslos zusammenarbeiten.

Systemtests (Modellbewertung)

• Bewerten Sie die Modellleistung anhand vordefinierter Kennzahlen und verwenden Sie dafür zurückgehaltene Testdaten.
• Analysieren Sie die Ausgaben auf mögliche Verzerrungen oder Fehler.
• Stellen Sie zur besseren Leistung sicher, dass die Modelle die Größe von ca. 184 MB nicht überschreiten.

Abnahmetests

• Beziehen Sie menschliche Experten (Sprachteam) ein, um die Modellausgaben auf Flüssigkeit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit den Anforderungen zu prüfen.
• Das Linguistikteam beurteilt die Qualität der Übersetzungen, indem es Testergebnisse kommentiert, feststellt, welche Konfigurationen korrekte Übersetzungen liefern, und Iterationen mit erfolgreichen oder schlechten Übersetzungen hervorhebt. Dies kann zu zusätzlichem Training oder Anpassungen der Einstellungen führen.

Leistungstests

• Bewerten Sie die Modellleistung unter verschiedenen Datenlasten und realen Bedingungen.
• Führen Sie ggf. einen Benchmarking-Vergleich mit alternativen Modellen durch.

Regressionstests

• Trainieren Sie das Modell anhand aktualisierter Daten erneut und bewerten Sie die Leistung erneut, um sicherzustellen, dass keine Verschlechterung auftritt.
• Überwachen Sie die Modellleistung in der Produktion, um etwaige Abweichungen im Zeitverlauf zu erkennen.

Fehlermanagement

• Probleme mit der Datenqualität. Probleme wie fehlende Werte oder Inkonsistenzen in den Daten.
• Trainingsfehler. Herausforderungen wie Konvergenzprobleme oder Überanpassung während des Modelltrainings.
• Mängel bei der Modellausgabe. Probleme mit der Ausgabe, einschließlich sachlich falscher Ergebnisse oder Verzerrung.
• Fehleranalyse. Linguisten analysieren Übersetzungen auf Fehler, klassifizieren diese Fehler und identifizieren, wenn möglich, ihre Grundursachen. Das technische Team verwendet diese Informationen dann, um Korrekturen vorzunehmen, die getestet werden, um festzustellen, ob das Problem weiterhin besteht oder behoben wurde.

Genehmigungsprozesse

• Datenqualität. Bevor das Training beginnt.
• Modellleistung. Während Entwicklungsiterationen.
• Endgültiges Modell. Vor der Bereitstellung.

Qualitätsmetriken und Leistungskennzahlen

Qualitätsmetriken

• Wir bewerten die Qualität unserer Modelle, indem wir Metriken für die Testdatensätze flores200 und NTREX-128 berechnen und unsere eigenen, vom Linguistenteam zusammengestellten Testdatensätze verwenden.

Leistungskennzahlen (KPIs)

• Kundenzufriedenheit. Messen Sie durch Umfragen und Feedback.
• Betriebszeit und Zuverlässigkeit. Überwachen Sie die Systemverfügbarkeit und Zuverlässigkeitsmetriken.
• Skalierbarkeit. Bewerten Sie die Systemleistung unter zunehmenden Belastungsbedingungen.
• Erfolgsrate der Integration. Prozentsatz erfolgreicher Integrationen mit Clientanwendungen.

Aktualisierungen des Qualitätssicherungsplans

Regelmäßige Bewertungen

• Planen Sie regelmäßige Überprüfungen des Qualitätssicherungsplans ein.
• Analysieren Sie Qualitätsmetriken und KPIs, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
• Aktualisieren Sie Prozesse, Verfahren und Dokumentationen auf Grundlage der Überprüfungsergebnisse.

Kontinuierliche Verbesserung

• Fördern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.
• Fordern Sie Feedback von allen Beteiligten an und beziehen Sie es in den Qualitätssicherungsprozess ein.
• Implementieren Sie Best Practices und Erkenntnisse aus früheren Projekten.