품질 보증 정책

소개

Lingvanex에서 품질 보증 계획은 프로젝트 관리 전략의 기본적인 부분으로, AI Enterprise Translation을 기반으로 하는 Lingvanex 소프트웨어가 고객에게 제공되는 동안 확립된 요구 사항, 목표 및 표준을 충족하도록 보장합니다. 이 프로세스는 결함, 지연 및 비용 초과의 위험을 최소화하고 잠재적인 프로젝트 중단을 방지하며 고객 만족을 보장하도록 설계되었습니다. 강력한 품질 보증 계획을 구현함으로써 이해 관계자와 고객에게 번역이 정확하고 신뢰할 수 있으며 최고 품질이라는 확신을 제공합니다. 이 정책은 솔루션에서 이러한 품질 표준을 달성하고 유지하기 위해 취하는 체계적인 접근 방식을 설명하며, 최종 제품이 지속적으로 기대치를 충족하거나 초과하도록 보장합니다.

목표

• 국제 산업 표준을 충족하거나 초과하는 고품질 번역을 제공합니다.
• 모든 언어 쌍에 대해 COMET 및 BLEU 측정 기준에서 산업 품질 표준을 충족하거나 초과하는 언어 모델 품질 테스트 결과를 얻습니다.
• 솔루션이 안정적이고 확장 가능하며 클라이언트 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있는지 확인하세요.
• 결함을 최소화하고 문제가 적시에 해결되도록 보장합니다.

이해 관계자 및 역할

• 프로젝트 매니저. 프로젝트 실행을 감독하고, 일정과 리소스를 관리하며, 이해관계자 간의 의사소통을 보장합니다.
• 개발팀. 번역 솔루션을 개발하고, 기능을 구현하고, 버그를 수정하고, 성능을 최적화합니다.
• 품질 보증 팀. 테스트를 실시하고, 품질 측정 항목을 모니터링하고, 결함을 식별하여 해결하며, 품질 기준을 준수하는지 확인합니다.
• ML 팀. ML 언어 모델을 훈련하고 세부 조정하고, 모델 성능을 평가하고, 개선 사항을 구현합니다.
• 언어팀. 테스트 데이터 세트를 컴파일하고 검증하고, 모델 출력을 평가하고, 오류를 분류하고 분석하고, 언어 정확도에 대한 전문 지식을 제공하며, 모델 평가를 지원합니다.
• 고객/클라이언트. 요구사항과 피드백을 제공하고 솔루션을 검증합니다.

ML 언어 모델 교육을 위한 품질 보증 프로세스 및 절차

요구 사항 수집

• 모델 목적. 모델은 어떤 구체적인 작업을 수행해야 합니까?
• 데이터 요구 사항. 필요한 훈련 데이터의 유형, 양, 품질.
• 평가 지표. 모델 성공은 어떻게 측정되나요?(예: BLEU 점수, 인간 평가)
• 윤리적 고려사항. 데이터의 잠재적인 편향을 파악하고 모델의 출력이 공정하고 편향되지 않도록 합니다.

개발

• 애자일 방법론. 훈련 과정을 더 작고 반복적인 주기로 나눕니다.
• 지속적인 통합. 정기적으로 코드 변경 사항을 통합하고 테스트합니다.
• 버전 관리. 모델 아키텍처와 교육 매개변수의 변경 사항을 추적합니다.

테스트

• 데이터 검증. 데이터가 정확하고, 형식이 올바르며, 오류가 없는지 확인하세요.
• 코드 테스트 훈련 안정성이나 수렴에 영향을 줄 수 있는 오류가 있는지 코드를 확인합니다.
• 통합 테스트. 솔루션의 다양한 구성 요소가 원활하게 함께 작동하는지 확인하세요.

시스템 테스트(모델 평가)

• 보류된 테스트 데이터를 사용하여 사전 정의된 지표에 대해 모델 성능을 평가합니다.
• 잠재적인 편향이나 오류를 파악하기 위해 출력을 분석합니다.
• 더 나은 성능을 위해 모델 크기가 약 184MB를 초과하지 않도록 하세요.

수용 테스트

• 인간 전문가(언어 팀)를 참여시켜 모델 출력의 유창성, 정확성, 요구 사항과의 일치성을 평가합니다.
• 언어학 팀은 테스트 결과에 주석을 달고, 어떤 구성이 올바른 번역을 생성하는지 식별하고, 성공적이거나 나쁜 번역이 있는 반복을 강조하여 번역의 품질을 평가합니다. 이를 통해 추가 교육이나 설정 조정이 필요할 수 있습니다.

성능 테스트

• 다양한 데이터 부하와 실제 조건에서 모델 성능을 평가합니다.
• 해당되는 경우 대체 모델을 벤치마킹합니다.

회귀 테스트

• 업데이트된 데이터로 모델을 다시 학습시키고 성능을 다시 평가하여 저하가 없는지 확인합니다.
• 시간 경과에 따른 드리프트를 감지하기 위해 프로덕션에서 모델 성능을 모니터링합니다.

결함 관리

• 데이터 품질 문제. 데이터에 값이 누락되거나 일관성이 없는 등의 문제가 있습니다.
• 훈련 오류. 모델 학습 중 수렴 문제나 과적합과 같은 문제가 발생합니다.
• 모델 출력 결함. 출력에 문제가 있는 경우, 사실상 잘못된 결과나 편향이 발생하는 경우가 있습니다.
• 오류 분석. 언어학자는 번역에서 오류를 분석하고, 오류를 분류하고, 가능한 경우 근본 원인을 파악합니다. 그런 다음 기술 팀은 이 정보를 사용하여 수정하고, 문제가 지속되는지 또는 해결되었는지 확인하기 위해 테스트를 거칩니다.

승인 프로세스

• 데이터 품질. 훈련이 시작되기 전.
• 모델 성능. 개발 반복 중.
• 최종 모델. 배치 전.

품질 측정 기준 및 핵심 성과 지표

품질 지표

• 우리는 flores200과 NTREX-128 테스트 데이터 세트에서 메트릭을 계산하고 언어학자 팀이 수집한 자체 테스트 데이터 세트를 사용하여 모델의 품질을 평가합니다.

핵심 성과 지표(KPI)

• 고객 만족. 설문조사와 피드백을 통해 측정합니다.
• 가동 시간과 안정성. 시스템 가동 시간과 안정성 지표를 모니터링합니다.
• 확장성. 증가하는 부하 조건에서 시스템 성능을 평가합니다.
• 통합 성공률. 클라이언트 애플리케이션과의 성공적인 통합 비율입니다.

품질 보증 계획 업데이트

정기 리뷰

• 품질 보증 계획에 대한 주기적 검토 일정을 정합니다.
• 품질 지표와 KPI를 분석하여 개선이 필요한 영역을 파악합니다.
• 검토 결과를 토대로 프로세스, 절차 및 문서를 업데이트합니다.

지속적인 개선

• 지속적인 개선 문화를 육성하세요.
• 모든 이해관계자의 피드백을 장려하고 이를 품질 보증 프로세스에 통합합니다.
• 과거 프로젝트에서 얻은 모범 사례와 교훈을 구현합니다.