الذكاء الاصطناعي
ربط نماذج اللغة الكبيرة والأعمال: LLMops
تقوم أسس نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-3 أو خليفتها GPT-4 على التعلم العميق، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على شبكات عصبونية تحتوي على ثلاث طبقات أو أكثر. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة تشمل طيفًا واسعًا من النصوص على الإنترنت. من خلال التدريب، تتعلم نماذج اللغة الكبيرة التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل، مع الأخذ في الاعتبار الكلمات السابقة. هذه القدرة، البسيطة في جوهرها، تؤسس القدرة على نماذج اللغة الكبيرة لإنتاج نصوص متسقة وملائمة للسياق على تسلسلات مطولة.
الاستخدامات المحتملة لا حصر لها – من صياغة البريد الإلكتروني، إلى إنشاء الشفرة، والإجابة على الاستفسارات، وحتى الكتابة الإبداعية. ومع ذلك، مع القوة الكبيرة تأتي مسؤولية كبيرة، وإدارة هذه النماذج العملاقة في بيئة الإنتاج ليست أمرًا سهلًا. यह هو حيث يأتي LLMOps، الذي يضم مجموعة من أفضل الممارسات والأدوات والعمليات لضمان تشغيل نماذج اللغة الكبيرة بشكل موثوق وآمن وكفء.
خريطة طريق دمج نماذج اللغة الكبيرة تمتلك ثلاث مسارات رئيسية:
- التحفيز لنماذج اللغة الكبيرة العامة:
- نماذج مثل ChatGPT و Bard تقدم عتبة منخفضة للتبني مع تكاليف أولية минимальة، على الرغم من وجود سعر محتمل في النهاية.
- 然而، تلوح ظلال الخصوصية والأمان على الساحة، خاصة للقطاعات مثل FinTech والرعاية الصحية ذات الإطارات التنظيمية الصارمة.
- تحسين نماذج اللغة الكبيرة العامة:
- مع نماذج مفتوحة المصدر مثل Llama، Falcon، و Mistral، يمكن للمنظمات تخصيص هذه النماذج لتتوافق مع حالات استخدامها الخاصة بمجرد تخصيص الموارد.
- هذه الطريق، مع معالجة مخاوف الخصوصية والأمان، تتطلب اختيار نموذج أعمق وتنسيق بيانات وتحسين وتنفيذ ومراقبة.
- الطبيعة الدورية لهذه الطريق تتطلب التزامًا مستمرًا، ومع ذلك، فإن الابتكارات الحديثة مثل LoRA (Low-Rank Adaptation) و Q(Quantized)-LoRa قد سهلت عملية التحسين، مما يجعلها خيارًا متزايدًا.
- تدريب نماذج اللغة الكبيرة المخصصة:
- إن تطوير نموذج اللغة الكبيرة من الصفر يpromises دقة غير مسبوقة مخصصة للمهمة المعنية. ومع ذلك، فإن المتطلبات الشديدة في الخبرة في الذكاء الاصطناعي والموارد الحاسوبية والبيانات الشاملة ووقت الاستثمار تشكل عقبات كبيرة.
من بين الثلاثة، يعتبر تحسين نماذج اللغة الكبيرة العامة خيارًا مفضلًا للشركات. يمكن أن تصل تكلفة إنشاء نموذج أساسي جديد إلى 100 مليون دولار، في حين أن تحسين النماذج الحالية يتراوح بين 100 ألف دولار و 1 مليون دولار. هذه الأرقام تنبع من النفقات الحاسوبية واكتساب البيانات وتسميتها ونفقات الهندسة والبحث والتطوير.
LLMOps مقابل MLOps
تم تreading مسار عمليات التعلم الآلي (MLOps) جيدًا، مما يوفر مسارًا منظمًا لتحويل نماذج التعلم الآلي (ML) من التطوير إلى الإنتاج. ومع ذلك، مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ظهر نموذج تشغيلي جديد يسمى LLMOps لمعالجة التحديات الفريدة المرتبطة بنشر وإدارة نماذج اللغة الكبيرة. التمييز بين LLMOps و MLOps يعتمد على عدة عوامل:
- الموارد الحاسوبية:
- تتطلب نماذج اللغة الكبيرة قوة حاسوبية كبيرة للتدريب والتحسين، غالبًا ما تتطلب أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات لتسريع عمليات متوازيّة للبيانات.
- تكلفة الاستدلال تسلط الضوء على أهمية تقنيات ضغط النموذج والتنقيح لتقليل النفقات الحاسوبية.
- التعلم النقلي:
- على عكس نماذج التعلم الآلي التقليدية التي يتم تدريبها من الصفر، تعتمد نماذج اللغة الكبيرة بشكل كبير على التعلم النقلي، بدءًا من نموذج مسبق التدريب وتحسينه لمهام مجال معينة.
- هذا النهج يوفّر على البيانات والموارد الحاسوبية في حين يحقق أداءً على مستوى الدولة.
- دورة التغذية الراجعة البشرية:
- التحسين التكراري لنماذج اللغة الكبيرة يعتمد بشكل كبير على التعلم من التغذية الراجعة البشرية (RLHF).
- دمج حلقة تغذية راجعة داخل أنابيب LLMOps لا يسهل فقط التقييم ولكن أيضًا يغذي عملية التحسين.
- ضبط المعاملات:
- في حين يركز التعلم الآلي الكلاسيكي على تحسين الدقة من خلال ضبط المعاملات، في مجال نماذج اللغة الكبيرة، يمتد التركيز أيضًا إلى تقليل الطلبات الحاسوبية.
- تعديل معاملات مثل حجم الدفعة ومعدل التعلم يمكن أن يغير بشكل كبير سرعة التدريب والتكاليف.
- معايير الأداء:
- تنموذج التعلم الآلي التقليدية تتماشى مع معايير أداء محددة جيدًا مثل الدقة أو معامل AUC أو F1، في حين أن نماذج اللغة الكبيرة لها مجموعة مختلفة من المعايير مثل BLEU و ROUGE.
- BLEU و ROUGE هما معايير لتقييم جودة الترجمات والملخصات التي تم إنشاؤها آليًا. يتم استخدام BLEU بشكل رئيسي لمهام الترجمة الآلية، في حين يتم استخدام ROUGE لملخصات النص.
- يقيس BLEU الدقة، أو كيفية ظهور الكلمات في الملخصات التي تم إنشاؤها آليًا في الملخصات المرجعية البشرية. يقيس ROUGE الاستدعاء، أو كيفية ظهور الكلمات في الملخصات المرجعية البشرية في الملخصات التي تم إنشاؤها آليًا.
- هندسة التحفيز:
- هندسة تحفيزات دقيقة أمر حيوي لاستخراج استجابات دقيقة وموثوقة من نماذج اللغة الكبيرة، مما يخفف من مخاطر مثل هلوسة النموذج وتحفيز الخداع.
- بناء أنابيب نماذج اللغة الكبيرة:
- أدوات مثل LangChain أو LlamaIndex تمكن من تجميع أنابيب نماذج اللغة الكبيرة، التي تنتظم بين عدة مكالمات لنماذج اللغة الكبيرة أو تفاعلات أنظمة خارجية لمهام معقدة مثل أسئلة قاعدة المعرفة.
فهم تدفق العمل في LLMOps: تحليل متعمق
عمليات نموذج اللغة، أو LLMOps، تشبه العمود الفقري التشغيلي لنماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن العمل السلس والمتكامل عبر التطبيقات المختلفة. في حين يبدو وكأنه متغير من MLOps أو DevOps، يمتلك LLMOps نغمات فريدة تخدم متطلبات نماذج اللغة الكبيرة. دعونا نغوص في تدفق العمل في LLMOps الموضح في الصورة، مستكشفين كل مرحلة بشكل شامل.
- بيانات التدريب:
- جوهر نموذج اللغة يكمن في بياناته التدريبية. تتضمن هذه المرحلة جمع مجموعات بيانات، وتأكيد نظافتها وتوازنها وتنسيقها بشكل مناسب. تؤثر جودة البيانات وتنوعها بشكل كبير على دقة النموذج وتنوعه. في LLMOps، يركز الاهتمام ليس فقط على الحجم ولكن على التطابق مع حالة استخدام النموذج.
- نموذج أساسي مفتوح المصدر:
- يشير الرسم إلى “نموذج أساسي مفتوح المصدر”، وهو نموذج مسبق التدريب غالبًا ما يتم إصداره من قبل كيانات الذكاء الاصطناعي الرائدة. تعمل هذه النماذج، التي يتم تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة، كبداية ممتازة، وتوفر الوقت والموارد، وتسمح بالتحسين لمهام محددة بدلاً من التدريب من الصفر.
- التدريب / التحسين:
- مع نموذج أساسي وبيانات تدريبية محددة، يبدأ التحسين. هذه المرحلة ترفع النموذج لتحقيق أهداف متخصصة، مثل تحسين نموذج نص عام مع أدبيات طبية لتطبيقات الرعاية الصحية. في LLMOps، التحسين المتكرر مع فحص مستمر هو حاسم لمنع التحسين المفرط وضمان التعميم الجيد للبيانات غير المرئية.
- النموذج المدرب:
- بعد التحسين، يظهر نموذج مدرب جاهز للنشر. هذا النموذج، وهو نسخة محسنة من النموذج الأساسي، يتم تخصيصه الآن لتطبيق معين. يمكن أن يكون مفتوح المصدر، مع أوزان وتصميم متاحين للجمهور، أو ملكية، يتم الاحتفاظ بها بشكل خاص من قبل المنظمة.
- النشر:
- يتضمن النشر دمج النموذج في بيئة حية لمعالجة الاستفسارات في العالم الحقيقي. يتضمن ذلك قرارات حول الاستضافة، سواء كانت على الموقع أو على منصات السحابة. في LLMOps، تعتبر الاعتبارات حول التأخير والتكاليف الحاسوبية والوصول حاسمة، بالإضافة إلى ضمان تمكين النموذج من التوسع جيدًا لمعالجة العديد من الطلبات المتزامنة.
- التحفيز:
- في نماذج اللغة، التحفيز هو استفسار أو بيان إدخال. صياغة تحفيزات فعالة، غالبًا ما تتطلب فهم سلوك النموذج، أمر حيوي لاستخراج مخرجات مرغوبة عند معالجة النموذج لهذه التحفيزات.
- مخزن التضمين أو قواعد بيانات المتجهات:
- بعد المعالجة، قد تُرجع النماذج أكثر من مجرد استجابات نصية. التطبيقات المتقدمة قد تتطلب تضمينات – متجهات ذات أبعاد عالية تمثل المحتوى الدلالي. يمكن تخزين هذه التضمينات أو تقديمها كخدمة، مما يسمح بالاسترجاع السريع أو المقارنة بالمعلومات الدلالية، ويعزز الطريقة التي يتم استغلال قدرات النماذج بها بشكل أكبر من مجرد إنشاء نص.
- النموذج المنشور (الاستضافة الذاتية أو واجهة برمجة التطبيقات):
- مرة ما يتم معالجته، يكون مخرج النموذج جاهزًا. اعتمادًا على الاستراتيجية، يمكن الوصول إلى المخرجات عبر واجهة ذاتية الاستضافة أو واجهة برمجة التطبيقات، مع تقديم الأولى مزيدًا من التحكم للمنظمة المضيفة، وتقديم الأخيرة قابلية التوسع وسهولة التكامل للمطورين الخارجيين.
- المخرجات:
- هذه المرحلة تنتج النتيجة الملموسة للتدفق. يأخذ النموذج التحفيز، ويعالجه، ويعيد مخرجًا، الذي يمكن أن يكون، اعتمادًا على التطبيق، كتلة نصية أو إجابات أو قصص منشأة أو حتى تضمينات.
أفضل الشركات الناشئة لنماذج اللغة الكبيرة
شهدت ساحة عمليات نماذج اللغة الكبيرة ظهور منصات وشركات ناشئة متخصصة. هنا بعض الشركات/المنصات وأوصافها في مجال LLMOps:
Comet
Comet يبسط دورة حياة التعلم الآلي، و特别 يركز على تطوير نماذج اللغة الكبيرة. يوفر وسائل لتتبع التجارب وإدارة نماذج الإنتاج. المنصة مناسبة للفرق الكبيرة في الشركات، وتقدم استراتيجيات نشر مختلفة، بما في ذلك الإعدادات السحابية الخاصة والهجينة والمنشأة.
Dify
Dify هو منصة LLMOps مفتوحة المصدر تساعد في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4. يحتوي على واجهة مستخدم友ية ويوفر وصولًا سهلًا إلى النماذج، وتضمين السياق، ومراقبة التكلفة، ووسائل تنسيق البيانات. يمكن للمستخدمين إدارة نماذجهم بسهولة بشكل مرئي، واستخدام الوثائق أو المحتوى على الويب أو ملاحظات Notion كسياق الذكاء الاصطناعي، والتي يعالجها Dify للعمليات الأولية وغيرها.
Portkey.ai
Portkey.ai هو شركة ناشئة هندية تختص في عمليات نماذج اللغة (LLMOps). مع تمويل بذور حديث بقيمة 3 مليون دولار بقيادة Lightspeed Venture Partners، تقدم Portkey.ai تكاملات مع نماذج اللغة الكبيرة الكبيرة مثل تلك التي تقدمها OpenAI وAnthropic. خدماتها تخدم شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تركز على تعزيز عمليات نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك اختبار الكناري في الوقت الفعلي وقدرات التحسين.
