LLMOps, arba kaip efektyviai valdyti kalbos modelius organizacijoje | Dirbtinis intelektas versle #125

Kaip veikia LLM ir kam jie naudojami įmonėse?

Prieš kalbėdami apie LLMOps, pirmiausia paaiškinkime, kas yra dideli kalbos modeliai. Tai mašininio mokymosi sistemos, kurios buvo apmokytos didelėse tekstų kolekcijose – nuo knygų iki internetinių straipsnių ir šaltinio kodo, taip pat vaizdų ir net vaizdo įrašų. Dėl to jie išmoksta suprasti žmogaus kalbos gramatiką, semantiką ir kontekstą. Jie naudoja transformatorių architektūrą, kurią pirmą kartą aprašė „Google“ tyrėjai 2017 m. straipsnyje „Attention Is All You Need“ (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Tai leidžia jiems prognozuoti kitus žodžius sakinyje, kuriant sklandžią ir natūralią kalbą.

Kaip universalius įrankius, LLM įmonėse plačiai naudojama, be kita ko:

• vidinių vektorių duomenų bazių kūrimui, kad būtų efektyviai gauti atitinkama informacija, remiantis užklausos supratimu, o ne tik raktiniais žodžiais – pavyzdys galėtų būti advokatų kontora, kuri naudoja LLM, kad sukurtų visų atitinkamų įstatymų ir teismo sprendimų vektorių duomenų bazę. Tai leidžia greitai gauti informaciją, svarbią konkrečiai bylai,
• CI procesų/CD automatizavimui (Nuolatinė integracija/Nuolatinis diegimas) generuojant scenarijus ir dokumentaciją – didelės technologijų įmonės gali naudoti LLM, kad automatiškai generuotų kodą, vienetų testus ir dokumentuotų naujas programinės įrangos funkcijas, pagreitindamos leidimo ciklus,
• duomenų rinkimui, paruošimui ir žymėjimui – LLM gali padėti apdoroti ir kategorizuoti didžiulius tekstų, vaizdų ar garso duomenų kiekius, kas yra būtina mokant kitus mašininio mokymosi modelius.

Įmonės taip pat gali pritaikyti iš anksto apmokytus LLM savo pramonėms, mokydamos juos specializuotos kalbos ir verslo konteksto (tikslingo mokymo).

Tačiau turinio kūrimas, kalbos vertimas ir kodo kūrimas yra dažniausiai pasitaikantys LLM naudojimo atvejai įmonėse. Iš tiesų, LLM gali kurti nuoseklias produktų aprašymus, verslo ataskaitas ir net padėti programuotojams rašyti šaltinio kodą skirtingomis programavimo kalbomis.

Nepaisant didžiulio LLM potencialo, organizacijos turi būti informuotos apie susijusias problemas ir apribojimus. Tai apima skaičiavimo išlaidas, šališkumo riziką mokymo duomenyse, poreikį reguliariai stebėti ir derinti modelius, taip pat saugumo ir privatumo iššūkius. Taip pat svarbu atsiminti, kad modelių generuojami rezultatai dabartiniame vystymosi etape reikalauja žmogaus priežiūros dėl klaidų (haliucinacijų), kurios juose pasitaiko.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Kas yra LLMOps?

LLMOps, arba Didelių kalbos modelių operacijos, yra praktikos rinkinys, skirtas efektyviam didelių kalbos modelių (LLM) diegimui ir valdymui gamybos aplinkose. Su LLMOps AI modeliai gali greitai ir efektyviai atsakyti į klausimus, teikti santraukas ir vykdyti sudėtingas instrukcijas, kas lemia geresnę vartotojo patirtį ir didesnę verslo vertę. LLMOps apima praktikų, procedūrų ir darbo srautų rinkinį, kuris palengvina didelių kalbos modelių kūrimą, diegimą ir valdymą viso jų gyvavimo ciklo metu.

Juos galima laikyti MLOps (Mašininio mokymosi operacijos) koncepcijos plėtiniu, pritaikytu specifiniams LLM reikalavimams. LLMOps platformos, tokios kaip „Vertex AI“ iš „Google“ (https://cloud.google.com/vertex-ai), „Databricks Data Intelligence Platform“ (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) arba „IBM Watson Studio“ (https://www.ibm.com/products/watson-studio), leidžia efektyviau valdyti modelių bibliotekas, mažinant operacines išlaidas ir leidžiant mažiau techniniam personalui atlikti LLM susijusias užduotis.

Skirtingai nuo tradicinių programinės įrangos operacijų, LLMOps turi spręsti sudėtingus iššūkius, tokius kaip:

• milžiniškų duomenų kiekių apdorojimas,
• skaičiavimo reikalaujančių modelių mokymas,
• LLM diegimas įmonėje,
• jų stebėjimas ir derinimas,
• užtikrinant jautrios informacijos saugumą ir privatumą.

LLMOps įgauna ypatingą svarbą dabartinėje verslo aplinkoje, kurioje įmonės vis labiau remiasi pažangiomis ir sparčiai besivystančiomis AI sprendimais. Procesų standartizavimas ir automatizavimas, susijęs su šiais modeliais, leidžia organizacijoms efektyviau įgyvendinti inovacijas, pagrįstas natūralios kalbos apdorojimu.

Šaltinis: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — panašumai ir skirtumai

Nors LLMOps išsivystė iš geriausių MLOps praktikų, jiems reikia kitokio požiūrio dėl didelių kalbos modelių pobūdžio. Supratimas apie šiuos skirtumus yra raktas į įmones, norinčias efektyviai įgyvendinti LLM.

Kaip ir MLOps, LLMOps remiasi duomenų mokslininkų, dirbančių su duomenimis, DevOps inžinierių ir IT specialistų bendradarbiavimu. Tačiau LLMOps daugiau dėmesio skiria:

• veiklos vertinimo metrikoms, tokioms kaip BLEU (kuri matuoja vertimų kokybę) ir ROUGE (kuri vertina teksto santraukas), o ne klasikiniams mašininio mokymosi metrikoms,
• teisingam užklausų inžinerijai – tai yra, tinkamų užklausų ir kontekstų kūrimui, kad būtų gauti norimi rezultatai iš LLM,
• nuolatiniam vartotojų atsiliepimui – naudojant vertinimus, kad iteratyviai tobulintų modelius,
• didesniam dėmesiui kokybės testavimui žmonių, vykdant nuolatinį diegimą,
• vektorių duomenų bazių priežiūrai.

Nepaisant šių skirtumų, MLOps ir LLMOps turi bendrą tikslą – automatizuoti pasikartojančias užduotis ir skatinti nuolatinę integraciją bei diegimą, kad padidintų efektyvumą. Todėl labai svarbu suprasti unikalius LLMOps iššūkius ir pritaikyti strategijas pagal didelių kalbos modelių specifiką.

LLMOps pagrindiniai principai

Sėkmingam LLMOps įgyvendinimui reikia laikytis kelių pagrindinių principų. Jų taikymas užtikrins, kad LLM potencialas organizacijoje būtų efektyviai ir saugiai realizuotas. Šie 11 LLMOps principų taikomi tiek kuriant, tiek optimizuojant LLM veiklą ir stebint jų našumą organizacijoje.

1. Skaičiavimo išteklių valdymas. LLM procesai, tokie kaip mokymas, reikalauja daug skaičiavimo galios, todėl specializuotų procesorių, tokių kaip neuroninių tinklų apdorojimo įrenginys (NPU) arba tenzorių apdorojimo įrenginys (TPU), naudojimas gali žymiai pagreitinti šias operacijas ir sumažinti išlaidas. Išteklių naudojimas turėtų būti stebimas ir optimizuojamas maksimaliai efektyvumui.
2. Nuolatinis modelių stebėjimas ir priežiūra. Stebėjimo įrankiai gali realiu laiku aptikti modelių našumo sumažėjimą, leidžiant greitai reaguoti. Vartotojų ir ekspertų atsiliepimų rinkimas leidžia iteratyviai tobulinti modelį, kad būtų užtikrintas jo ilgalaikis efektyvumas.
3. Tinkamas duomenų valdymas. Pasirinkti programinę įrangą, leidžiančią efektyviai saugoti ir gauti didelius duomenų kiekius viso LLM gyvavimo ciklo metu, yra labai svarbu. Procesų automatizavimas, susijusių su duomenų rinkimu, valymu ir apdorojimu, užtikrins nuolatinį aukštos kokybės informacijos tiekimą modelių mokymui.
4. Duomenų paruošimas. Reguliarus duomenų transformavimas, agregavimas ir atskyrimas yra būtinas užtikrinant kokybę. Duomenys turėtų būti matomi ir dalijami tarp komandų, kad būtų palengvinta bendradarbiavimas ir padidinta efektyvumas.
5. Užklausų inžinerija. Užklausų inžinerija apima aiškių komandų, išreikštų natūralia kalba, suteikimą LLM. Atsakymų, kuriuos pateikia kalbos modeliai, tikslumas ir pakartojamumas, taip pat teisingas ir nuoseklus konteksto naudojimas, labai priklauso nuo užklausų tikslumo.
6. Įgyvendinimas. Norint optimizuoti išlaidas, iš anksto apmokyti modeliai turi būti pritaikyti specifinėms užduotims ir aplinkoms. Tokios platformos kaip NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) ir ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) siūlo gilaus mokymosi optimizavimo įrankius, kad sumažintų modelių dydį ir pagreitintų jų našumą.
7. Disaster recovery. Reguliarūs modelių, duomenų ir konfigūracijų atsarginiai kopijos užtikrina verslo tęstinumą, jei įvyksta sistemos gedimas. Redundancijos mechanizmų, tokių kaip duomenų replikacija ir apkrovos balansavimas, įgyvendinimas padidina visos sprendimo patikimumą.
8. Etinis modelių kūrimas. Bet kokie šališkumai mokymo duomenyse ir modelių rezultatuose, kurie gali iškreipti rezultatus ir sukelti neteisingus ar žalingus sprendimus, turėtų būti numatyti, aptikti ir ištaisyti. Įmonės turėtų įgyvendinti procesus, užtikrinančius atsakingą ir etinį LLM sistemų kūrimą.
9. Atsiliepimai iš žmonių. Modelio stiprinimas per vartotojų atsiliepimus (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) gali žymiai pagerinti jo našumą, kadangi LLM užduotys dažnai yra atviros. Žmogaus vertinimas leidžia modelį derinti prie pageidaujamų elgesio.
10. LLM grandinės ir vamzdynai. Tokie įrankiai kaip LangChain (https://python.langchain.com/) ir LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) leidžia sujungti kelis LLM skambučius ir bendrauti su išorinėmis sistemomis, kad būtų įgyvendintos sudėtingos užduotys. Tai leidžia kurti išsamius taikymus, pagrįstus LLM.
11. Modelių derinimas. Atvirojo kodo bibliotekos, tokios kaip Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) arba TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), padeda pagerinti modelių našumą optimizuojant mokymo algoritmus ir išteklių naudojimą. Taip pat labai svarbu sumažinti modelių vėlavimą, kad būtų užtikrintas programų reagavimas.

Šaltinis: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Santrauka

LLMOps leidžia įmonėms saugiai ir patikimai diegti pažangius kalbos modelius ir apibrėžti, kaip organizacijos pasinaudoja natūralios kalbos apdorojimo technologijomis. Automatizuodamos procesus, nuolat stebėdamos ir prisitaikydamos prie specifinių verslo poreikių, organizacijos gali visiškai išnaudoti didžiulį LLM potencialą turinio generavime, užduočių automatizavime, duomenų analizėje ir daugelyje kitų sričių.

Nors LLMOps išsivystė iš MLOps geriausių praktikų, jiems reikia kitokių įrankių ir strategijų, pritaikytų didelių kalbos modelių valdymo iššūkiams. Tik su apgalvotu ir nuosekliu požiūriu įmonės galės efektyviai naudoti šią proveržio technologiją, užtikrindamos saugumą, skalę ir atitiktį reglamentams.

Augant LLM pažangumui, LLMOps vaidmuo didėja, suteikdamas organizacijoms tvirtą pagrindą diegti šiuos galingus AI sistemas kontroliuojamu ir tvariu būdu. Įmonės, investuojančios į LLMOps kompetencijų plėtrą, turės strateginį pranašumą, pasinaudodamos inovacijomis, pagrįstomis natūralios kalbos apdorojimu, leidžiančiomis joms išlikti skaitmeninės transformacijos priešakyje.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.