جسر بين نماذج اللغة الكبيرة والأعمال: LLMops

تقع أسس نماذج LLMs مثل GPT-3 أو خليفتها GPT-4 في التعلم العميق، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، والذي يعتمد على الشبكات العصبية ذات ثلاث طبقات أو أكثر. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة تشمل طيفًا واسعًا من النصوص على الإنترنت. من خلال التدريب، تتعلم نماذج LLMs كيفية التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل، مع الأخذ في الاعتبار الكلمات السابقة. هذه القدرة، التي تبدو بسيطة في جوهرها، تؤسس للقدرة على توليد نصوص متسقة وملائمة سياقيًا على تسلسلات طويلة.

تكون التطبيقات المحتملة لا حصر لها – من صياغة البريد الإلكتروني، إلى كتابة الشفرة، والإجابة على الاستفسارات، وحتى الكتابة الإبداعية. ومع ذلك، مع هذه القوة الكبيرة تأتي مسؤولية كبيرة، وإدارة هذه النماذج الضخمة في بيئة الإنتاج ليست أمرًا سهلًا. यह هو المكان الذي يأتي فيه LLMOps، الذي يضم مجموعة من أفضل الممارسات والأدوات والعمليات لضمان تشغيل نماذج LLMs بشكل موثوق وآمن وكفء.

الطريق إلى دمج LLM يحتوي على ثلاث مسارات رئيسية:

1. التحفيز العام لنماذج LLMs:
   • نماذج مثل ChatGPT و Bard توفر عتبة منخفضة للتبني مع تكاليف أولية mínimum، على الرغم من أن هناك потенシャルًا سعرًا في الطويل الأمد.
   • 然而، يلوح خطر الخصوصية والأمان على السectors مثل FinTech والرعاية الصحية ذات الإطارات التنظيمية الصارمة.
2. التحسين الدقيق لنماذج LLMs العامة:
   • مع نماذج مفتوحة المصدر مثل Llama و Falcon و Mistral، يمكن للمنظمات تخصيص هذه النماذج لتتوافق مع حالات استخدامها الخاصة بتكلفة تخصيص النموذج فقط.
   • هذه الطريقة، بينما تتناول مخاوف الخصوصية والأمان، تتطلب أيضًا اختيار نموذج أكثر دقة، وتهيئة البيانات، وتحسين دقيق، وتنفيذ، ومراقبة.
   • الطبيعة الدورية لهذه الطريقة تتطلب التزامًا مستمرًا، ومع ذلك، فإن الابتكارات الحديثة مثل LoRA و Q-LoRA قد سهلت عملية التحسين الدقيق، مما يجعلها خيارًا متزايد الشعبية.
3. تدريب LLM مخصص:
   • إن تطوير LLM من الصفر يعدو بمزايا دقة غير مسبوقة مخصصة للمهمة المحددة. ومع ذلك، فإن المتطلبات الشديدة في الخبرة في الذكاء الاصطناعي، والموارد الحاسوبية، والبيانات الشاسعة، والاستثمار الزمني تطرح عقبات كبيرة.

من بين الثلاثة، يعتبر التحسين الدقيق لنماذج LLMs العامة هو الخيار الأكثر تفضيلًا للشركات. قد تصل تكلفة إنشاء نموذج أساسي جديد إلى 100 مليون دولار، بينما يتراوح تحسين النماذج الحالية بين 100 ألف دولار و1 مليون دولار. هذه الأرقام تنبع من النفقات الحاسوبية، واكتساب البيانات وتعليمها، بالإضافة إلى نفقات الهندسة والبحث والتطوير.

LLMOps مقابل MLOps

تم تreading مسار المLOps بشكل جيد، مما يوفر مسارًا منظمًا لتحويل نماذج التعلم الآلي من التطوير إلى الإنتاج. ومع ذلك، مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة، ظهر نمط تشغيلي جديد يسمى LLMOps لتحديات فريدة مرتبطة بتشغيل وإدارة نماذج LLMs. تتمثل الفروق بين LLMOps وMLOps في عدة عوامل:

1. الموارد الحاسوبية:
   • تتطلب نماذج LLMs قوة حاسوبية كبيرة للتدريب والتحسين الدقيق، مما يتطلب في كثير من الأحيان أجهزة متخصصة مثل GPU لتسريع العمليات المتوازية للبيانات.
   • تكلفة الاستدلال تسلط الضوء على أهمية تقنيات ضغط النموذج والتنقيح لتقليل النفقات الحاسوبية.
2. التعلم بالانتقال:
   • على عكس نماذج التعلم الآلي التقليدية التي يتم تدريبها من الصفر، تعتمد نماذج LLMs بشكل كبير على التعلم بالانتقال، حيث يتم البدء من نموذج مدرب مسبقًا وتحسينه لمهام محددة.
   • هذه النهج توفّر على البيانات والموارد الحاسوبية وتحقق أداءً على مستوى الدولة.
3. دورة التغذية الراجعة البشرية:
   • التحسين التكراري لنماذج LLMs مدفوع بشكل كبير بالتعلم من التغذية الراجعة البشرية (RLHF).
   • دمج حلقة تغذية راجعة داخل أنابيب LLMOps لا يسهل فقط التقييم ولكن يغذي أيضًا عملية التحسين الدقيق.
4. ضبط المعاملات:
   • في حين يركز التعلم الآلي الكلاسيكي على تحسين الدقة من خلال ضبط المعاملات، في مجال نماذج LLMs، يمتد التركيز أيضًا إلى تقليل المتطلبات الحاسوبية.
   • تعديل معاملات مثل حجم الدفعة ومعدل التعلم يمكن أن يغير بشكل كبير سرعة التدريب والتكاليف.
5. معايير الأداء:
   • نماذج التعلم الآلي التقليدية تتبع معايير أداء محددة مثل الدقة، أو AUC، أو F1 score، بينما تتبع نماذج LLMs مجموعة مختلفة من المعايير مثل BLEU وROUGE.
   • BLEU وROUGE هما معايير تستخدم لتقييم جودة الترجمات والملخصات التي تم إنشاؤها آليًا. يتم استخدام BLEU بشكل أساسي لمهام الترجمة الآلية، بينما يتم استخدام ROUGE لملخصات النص.
   • يقيس BLEU الدقة، أو مقدار الكلمات في الملخصات التي تم إنشاؤها آليًا والتي تظهر في الملخصات المرجعية البشرية. يقيس ROUGE الاستدعاء، أو مقدار الكلمات في الملخصات المرجعية البشرية التي تظهر في الملخصات التي تم إنشاؤها آليًا.
6. هندسة التحفيز:
   • هندسة تحفيزات دقيقة أمر حيوي لاستخراج استجابات دقيقة وموثوقة من نماذج LLMs، وتقليل المخاطر مثل هلوسة النموذج وتحفيز الخداع.
7. بناء أنابيب LLM:
   • أدوات مثل LangChain أو LlamaIndex تمكن من تجميع أنابيب LLM، والتي تدمج بين عدة مكالمات LLM أو تفاعلات أنظمة خارجية لمهام معقدة مثل أسئلة قاعدة المعرفة.

https://www.fiddler.ai/llmops

فهم تدفق العمل في LLMOps: تحليل متعمق

Operations اللغة، أو LLMOps، تشبه العمود الفقري التشغيلي لنماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن العمل السلس والدمج عبر التطبيقات المختلفة. بينما يبدو مشابهًا لمLOps أو DevOps، فإن LLMOps له نuanances فريدة تخدم متطلبات نماذج اللغة الكبيرة. دعونا نغوص في تدفق العمل في LLMOps الموضح في الصورة، واستكشاف كل مرحلة بشكل شامل.

1. بيانات التدريب:
   • جوهر نموذج اللغة يكمن في بيانات التدريب. تتضمن هذه المرحلة جمع مجموعات البيانات، وضمان نظافتها وتوازنها وتنسيقها بشكل مناسب. جودة البيانات وتنوعها تؤثران بشكل كبير على دقة النموذج وتنوعه. في LLMOps، لا يركز فقط على الحجم ولكن على التطابق مع حالة الاستخدام المقصودة للنموذج.
2. نموذج أساسي مفتوح المصدر:
   • المرجع إلى “نموذج أساسي مفتوح المصدر” هو نموذج مدرب مسبقًا يتم إصداره غالبًا بواسطة كيانات الذكاء الاصطناعي الرائدة. تعمل هذه النماذج، التي تم تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة، كبداية ممتازة، وتوفر الوقت والموارد، وتمكّن من التحسين الدقيق للمهام المحددة بدلاً من التدريب من الصفر.
3. التدريب / التحسين:
   • مع نموذج أساسي وبيانات تدريب محددة، يبدأ التحسين. هذه المرحلة تُحسّن النموذج لأغراض متخصصة، مثل تحسين نموذج نص عام مع أدبيات طبية لتطبيقات الرعاية الصحية. في LLMOps، التحسين الدقيق المتكرر مع الفحوصات المستمرة هو أمر بالغ الأهمية لمنع التحسين المفرط وضمان التعميم الجيد للبيانات غير المرئية.
4. النموذج المدرب:
   • بعد التحسين، يظهر نموذج مدرب جاهز للنشر. هذا النموذج، وهو نسخة محسنة من نموذج الأساس، يتم تخصيصه الآن لأغراض محددة. يمكن أن يكون مفتوحًا أو خاصًا، محفوظًا بشكل خاص من قبل المنظمة.
5. النشر:
   • النشر يتضمن 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 الأمور المتعلقة بالاتساق، والتكاليف الحاسوبية، والوصول أمرًا بالغ الأهمية، بالإضافة إلى ضمان أن النموذج يتوسع جيدًا لمعالجة العديد من الطلبات المتزامنة.
6. التحفيز:
   • في نماذج اللغة، التحفيز هو عبارة عن استفسار أو بيان مدخل. صياغة تحفيزات فعالة، التي تتطلب في كثير من الأحيان فهم سلوك النموذج، أمر حيوي لاستخراج مخرجات مرغوبة عند معالجة النموذج لهذه التحفيزات.
7. مخزن التضمين أو قواعد بيانات المتجهات:
   • بعد المعالجة، قد ترجع النماذج أكثر من مجرد استجابات نصية. التطبيقات المتقدمة قد تتطلب تضمينات – متجهات عالية الأبعاد تمثل المحتوى الدلالي. يمكن تخزين هذه التضمينات أو تقديمها كخدمة، مما يسمح بالاسترجاع السريع أو المقارنة للمعلومات الدلالية، ويعزز الطريقة التي يتم بها استغلال قدرات النماذج بشكل أكبر من مجرد توليد النص.
8. النموذج المنشور (المضيف الذاتي أو واجهة برمجة التطبيقات):
   • مرة واحدة يتم معالجته، تكون مخرجات النموذج جاهزة. اعتمادًا على الاستراتيجية، يمكن الوصول إلى المخرجات عبر واجهة مضيفة ذاتية أو واجهة برمجة التطبيقات، حيث توفر الأولى مزيدًا من التحكم للمنظمة المضيفة، وتوفر الأخيرة قابلية للتوسيع وتكامل سهل للمطورين الخارجيين.
9. المخرجات:
   • هذه المرحلة تنتج النتيجة الملموسة للتدفق. يأخذ النموذج التحفيز، ويمتلكه، ويعيد مخرجات، والتي يمكن أن تكون، اعتمادًا على التطبيق، كتلة نصية، أو إجابات، أو قصص منشأة، أو حتى تضمينات.

أفضل الشركات الناشئة لنموذج LLM

شهدت مساحة عمليات نماذج اللغة الكبيرة (LLMOps) ظهور منصات وشركات ناشئة متخصصة. هنا اثنان من هذه الشركات ومنصاتها ووصفها المتعلق بمساحة LLMOps:

Comet

Comet يبسط دورة حياة التعلم الآلي، و特别 يخدم تطوير نماذج اللغة الكبيرة. يوفر مرافق لتتبع التجارب وإدارة النماذج في الإنتاج. المنصة مناسبة للفرق الكبيرة في الشركات، وتوفر استراتيجيات نشر مختلفة، بما في ذلك التهيئة الخاصة بالسحابة، والهجينة، وعلى الموقع.

Dify

Dify هو منصة مفتوحة المصدر لعمليات LLM، يساعد في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4. يضم واجهة مستخدم友ية ويوفر الوصول السلس إلى النماذج، والتضمين السياقي، ومراقبة التكاليف، وسمات البيانات. يمكن للمستخدمين إدارة نماذجهم بسهولة بشكل مرئي، واستخدام الوثائق، أو المحتوى على الويب، أو ملاحظات Notion كسياق الذكاء الاصطناعي، والتي يتم التعامل معها من قبل Dify من أجل المعالجة الأولية والعمليات الأخرى.

Portkey.ai

Portkey.ai هي شركة ناشئة هندية تتخصص في عمليات نموذج اللغة (LLMOps). مع تمويل بذرة حديث بقيمة 3 ملايين دولار بقيادة Lightspeed Venture Partners، توفر Portkey.ai تكاملات مع نماذج اللغة الكبيرة المهمة مثل تلك التي تقدمها OpenAI وAnthropic. خدماتها تخدم شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز على تعزيز عمليات LLMs، بما في ذلك اختبار الكاناري في الوقت الفعلي وقدرات تحسين النموذج.