基于人工智能的质量保证(QA)流程

AI模型质量保证需知

推出准确、可靠、公正的人工智能（AI）模型无疑是一项挑战。设法成功实施AI计划的企业很可能意识到，AI质量保证（QA）流程与传统QA流程迥然不同。

质量保证对于AI模型的准确性至关重要，不容忽视。任何希望部署有效人工智能的公司均必须在其AI模型的整个生命周期中建立QA检查。

我们经常谈论打造世界级AI的五个阶段，其中包括：

1. 试点
2. 数据标注
3. 测试和验证
4. 大规模部署到生产
5. 再训练

在AI项目的五阶段生命周期中，QA团队应执行各种检查和评审。有三种方式应用质量保证流程，具体视所处阶段而定。

第一和第二阶段：试点和数据标注

此时，企业应确定其要解决的问题并收集相关数据。QA确认模型训练用数据的质量够佳。

第三和第四阶段：测试和验证及扩展

在此阶段，构建模型，并对其进行测试和调整，以适应越来越多的用户。此时，QA至关重要，因其验证投入使用的构建模型的质量是否够佳，尤其是当模型运行的是真实数据而非测试数据时。

第五阶段：再训练

定期再训练对于几乎所有AI模型都至关重要。QA确认模型在运行时继续提供足够的质量，并有机会继续提高准确性。

某些QA步骤需要进行检查，将数据或模型指标与预定义值或阈值进行比较。其他则是需要时间、人力、领域知识和常识的分析或评审。在任何情况下，建立QA检查和制衡机制均是部署成功AI的不可或缺的环节。

质量保证和训练数据

QA可能发挥的最关键作用之处是监控训练数据质量。训练数据是使AI发挥作用的核心要素，因为模型的好坏取决于训练所使用的数据。开发人员使用训练数据教授AI模型以满足超参数配置的方式进行处理和推理。换言之，仅当AI模型训练数据准确、可靠和公正时，AI模型方才如此。

为确保训练数据适合模型，必须对数据本身的质量、完整性，可靠性和有效性进行测试。这包括识别和消除任何形式的人为偏见。在现实场景中，AI模型处理的数据可能与其训练数据有所出入；因此，训练数据必须足够多样化，以便让模型为实际应用做好准备。

对训练数据进行QA测试，以确保用于配置AI模型的参数能够充分发挥作用，并满足预期的性能标准。这通过一系列验证过程完成：向模型提供训练数据并评估数据结果（推论）。如果结果未达到预期标准，则开发人员将重建模型并再次处理训练数据。

QA测试不仅是人工智能开发人员必须完成的一道工序，而且是确保智能机器能够有效地将操作提升至新的高度并最大限度地提高效率的工具型过程。

如何确保质量和准确性

在澳鹏，我们在整个模型构建过程中为客户提供增强的QA流程。我们内嵌了诸如测试问题、冗余以及能够针对特定人群类型等质量管控模块以确保了质量管控在您的工作中得以持续监控和执行。我们还拥有专门的客户成功资源，可以帮助您进行入职培训、工作设计、监控和优化。

我们提供一系列数据标注选项（包括提供自身的内部众包选项），以满足您的AI模型需求，此外，我们支持超过180种不同语言和方言。由于我们的众包资源处于同一生态系统，我们可以在整个标注流程中应用一致的质量控制。我们通过三种手段做到这一点：

• 测试问题

我们的拥有专利的架构可以利用预回答的数据行评定表现优异的标注员，删除表现不佳者，并不断训练标注员以改进他们对任务的理解。

• 冗余

我们拥有众多可信赖的标注员，标注您的每一行数据。借此，我们可以确保达成一致，并控制任何个人偏见。

• 标注员级别

我们会对每位标注员进行审计跟踪，并根据他们在平台上的表现和经验将其分为三个级别。一级可用于优化交付量，而三级可确保仅我们经验最丰富和表现最佳者才能完成您的任务。

我们认识到QA在AI生命周期各方面的重要性，我们的专家团队随时准备提供所需的专业知识。通过全面的质量管控，可实现准确性、可靠性和偏差的减少，此外，拥有执行质量控制的可信赖数据合作伙伴可帮助您实现这些结果，并迅速扩大规模。