LLMOps: الحدود التالية لعمليات التعلم الآلي

تعلم الآلة (ML) هي تقنية قوية يمكنها حل المشكلات المعقدة وتقديم قيمة للعملاء. ومع ذلك، فإن نماذج تعلم الآلة تمثل تحديًا في التطوير والنشر. إنهم بحاجة إلى الكثير من الخبرة والموارد والتنسيق. هذا هو السبب عمليات التعلم الآلي (MLOps) برزت كنموذج لتقديم قيم قابلة للتطوير وقابلة للقياس الذكاء الاصطناعي (AI) الشركات مدفوعة.

MLOps هي ممارسات تعمل على أتمتة وتبسيط سير عمل ML وعمليات النشر. تعمل MLOps على جعل نماذج ML أسرع وأكثر أمانًا وموثوقية في الإنتاج. تعمل MLOps أيضًا على تحسين التعاون والتواصل بين أصحاب المصلحة. ولكن هناك حاجة إلى أكثر من MLOps لنوع جديد من نموذج ML يسمى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).

LLMs عبارة عن شبكات عصبية عميقة يمكنها إنشاء نصوص باللغة الطبيعية لأغراض مختلفة، مثل الإجابة على الأسئلة أو تلخيص المستندات أو كتابة التعليمات البرمجية. ماجستير في القانون، مثل GPT-4, بيرتو T5، قوية جدًا ومتعددة الاستخدامات معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يستطيع حاملو شهادة LLM فهم تعقيدات اللغة البشرية بشكل أفضل من النماذج الأخرى. ومع ذلك، LLMs تختلف أيضًا كثيرًا عن النماذج الأخرى. فهي ضخمة ومعقدة ومتعطشة للبيانات. إنهم بحاجة إلى الكثير من الحساب والتخزين للتدريب والنشر. كما أنهم يحتاجون أيضًا إلى الكثير من البيانات للتعلم منها، مما قد يؤدي إلى زيادة مشكلات جودة البيانات والخصوصية والأخلاقيات.

علاوة على ذلك، يمكن أن تولد LLM مخرجات غير دقيقة أو متحيزة أو ضارة، والتي تحتاج إلى تقييم واعتدال دقيقين. نموذج جديد يسمى عمليات نموذج اللغة الكبيرة (LLMOps) يصبح أكثر أهمية للتعامل مع هذه التحديات والفرص الخاصة بـ LLMs. LLMOps هي شكل متخصص من MLOps الذي يركز على LLMs في الإنتاج. تتضمن LLMOps الممارسات والتقنيات والأدوات التي تجعل LLMs تتسم بالكفاءة والفعالية والأخلاقية في الإنتاج. تساعد LLMOps أيضًا في التخفيف من المخاطر وتعظيم فوائد LLMs.

فوائد LLMOps للمؤسسات

يمكن أن تحقق LLMOps العديد من الفوائد للمؤسسات التي ترغب في الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ LLMs.

تتمثل إحدى الفوائد في تعزيز الكفاءة، حيث توفر LLMOps البنية التحتية والأدوات اللازمة لتبسيط تطوير ونشر وصيانة LLMs.

وهناك فائدة أخرى تتمثل في خفض التكاليف، حيث توفر LLMOps تقنيات لتقليل طاقة الحوسبة والتخزين المطلوبة لـ LLMs دون المساس بأدائها.

بالإضافة إلى ذلك، توفر LLMOps تقنيات لتحسين جودة البيانات وتنوعها وأهميتها وأخلاقيات البيانات والعدالة والمساءلة لـ LLMs.

علاوة على ذلك، تقدم LLMOps طرقًا لتمكين إنشاء ونشر تطبيقات LLM المعقدة والمتنوعة من خلال توجيه وتعزيز تدريب وتقييم LLM.

مبادئ وأفضل ممارسات LLMOps

أدناه، يتم عرض المبادئ الأساسية وأفضل ممارسات LLMOps بإيجاز:

المبادئ الأساسية لـ LLMOPs

تتكون LLMOPs من سبعة مبادئ أساسية توجه دورة حياة LLMs بأكملها، بدءًا من جمع البيانات وحتى الإنتاج والصيانة.

1. المبدأ الأول هو جمع وإعداد بيانات نصية متنوعة يمكن أن تمثل مجال ومهمة LLM.
2. المبدأ الثاني هو ضمان جودة البيانات وتنوعها وملاءمتها، لأنها تؤثر على أداء LLM.
3. المبدأ الثالث هو صياغة مطالبات مدخلات فعالة للحصول على المخرجات المطلوبة من ماجستير إدارة الأعمال باستخدام الإبداع والتجريب.
4. المبدأ الرابع هو تكييف LLMs المدربين مسبقًا إلى مجالات محددة عن طريق تحديد البيانات المناسبة والمعلمات الفائقة والمقاييس وتجنب الإفراط في التجهيز أو النقص في التجهيز.
5. المبدأ الخامس هو إرسال شهادات ماجستير في القانون إلى الإنتاج، مما يضمن قابلية التوسع والأمان والتوافق مع بيئة العالم الحقيقي.
6. المبدأ السادس هو تتبع أداء LLMs وتحديثها ببيانات جديدة مع تطور المجال والمهمة.
7. المبدأ السابع هو وضع سياسات أخلاقية لاستخدام LLM، والامتثال للمعايير القانونية والاجتماعية، وبناء الثقة مع المستخدمين وأصحاب المصلحة.

أفضل ممارسات LLMOPs

تعتمد عمليات LLMO الفعالة على مجموعة قوية من أفضل الممارسات. وتشمل هذه التحكم في الإصدار والتجريب والأتمتة والمراقبة والتنبيه والحوكمة. تعمل هذه الممارسات كمبادئ توجيهية أساسية، مما يضمن الإدارة الفعالة والمسؤولة لـ LLMs طوال دورة حياتها. تتم مناقشة كل من الممارسات بإيجاز أدناه:

• التحكم في الإصدار- ممارسة تتبع وإدارة التغييرات في البيانات والتعليمات البرمجية والنماذج طوال دورة حياة LLM.
• تجريب- يشير إلى اختبار وتقييم إصدارات مختلفة من البيانات والتعليمات البرمجية والنماذج للعثور على التكوين والأداء الأمثل لـ LLMs.
• أتمتة- ممارسة أتمتة وتنسيق المهام وسير العمل المختلفة المشاركة في دورة حياة LLMs.
• مراقبة- جمع وتحليل المقاييس والتعليقات المتعلقة بأداء LLMs وسلوكهم وتأثيرهم.
• تنبيه- إعداد وإرسال التنبيهات والإشعارات بناءً على المقاييس والتعليقات التي تم جمعها من عملية المراقبة.
• الحكم- وضع وتنفيذ السياسات والمعايير والمبادئ التوجيهية للاستخدام الأخلاقي والمسؤول لـ LLMs.

الأدوات والمنصات الخاصة بـ LLMOps

تحتاج المنظمات إلى استخدام أدوات ومنصات متنوعة يمكنها دعم وتسهيل LLMOps للاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ LLMs. بعض الأمثلة هي OpenAI, وجه يعانقو الأوزان والتحيزات.

تقدم OpenAI، وهي شركة أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي، خدمات ونماذج متنوعة، بما في ذلك GPT-4 وDALL-E وCLIP وDINOv2. في حين أن GPT-4 وDALL-E هما أمثلة على LLMs، فإن CLIP وDINOv2 عبارة عن نماذج قائمة على الرؤية مصممة لمهام مثل فهم الصورة وتعلم التمثيل. تدعم OpenAI API، المقدمة من OpenAI، إطار عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول، مع التركيز على الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي.

وبالمثل، فإن شركة Hugging Face هي شركة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي وتوفر منصة البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك مكتبة ومركز للماجستير في القانون المدربين مسبقًا، مثل BERT، وGPT-3، وT5. تدعم منصة Hugging Face عمليات التكامل مع TensorFlow, PyTorch أو الأمازون SageMaker.

إن Weights & Biases عبارة عن منصة MLOps توفر أدوات لتتبع التجربة وتصور النموذج وإصدار مجموعة البيانات ونشر النموذج. تدعم منصة Weights & Biases العديد من عمليات التكامل، مثل Hugging Face أو PyTorch أو سحابة جوجل.

هذه بعض الأدوات والمنصات التي يمكن أن تساعد في LLMOps، ولكن يتوفر الكثير منها في السوق.

حالات استخدام LLMs

يمكن تطبيق LLMs على مختلف الصناعات والمجالات، اعتمادا على احتياجات وأهداف المنظمة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن تساعد ماجستير إدارة الأعمال في التشخيص الطبي، واكتشاف الأدوية، ورعاية المرضى، والتثقيف الصحي من خلال التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات من تسلسل الأحماض الأمينية الخاصة بها، والتي يمكن أن تساعد في فهم وعلاج أمراض مثل كوفيد-3 أو الزهايمر أو سرطان.

وبالمثل، في مجال التعليم، يمكن لـ LLMs تعزيز التدريس والتعلم من خلال المحتوى المخصص والتعليقات والتقييم من خلال تصميم تجربة تعلم اللغة لكل مستخدم بناءً على معرفته وتقدمه.

في التجارة الإلكترونية، يمكن لـ LLMs إنشاء المنتجات والخدمات والتوصية بها بناءً على تفضيلات العملاء وسلوكهم من خلال تقديم اقتراحات مخصصة للمزج والمطابقة على مرآة ذكية مع الواقع المعزز، مما يوفر تجربة تسوق أفضل.

تحديات ومخاطر LLMs

LLMs، على الرغم من مزاياها، لديها العديد من التحديات التي تتطلب دراسة متأنية. أولاً، يؤدي الطلب على الموارد الحسابية المفرطة إلى زيادة التكلفة والمخاوف البيئية. تعمل تقنيات مثل ضغط النماذج والتقليم على تخفيف ذلك عن طريق تحسين الحجم والسرعة.

ثانياً، تؤدي الرغبة القوية في الحصول على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة إلى ظهور تحديات تتعلق بجودة البيانات، بما في ذلك الضجيج والتحيز. تعمل الحلول مثل التحقق من صحة البيانات وزيادتها على تعزيز قوة البيانات.

ثالثًا، يهدد حاملو شهادات LLM خصوصية البيانات، مما يعرضهم لخطر كشف المعلومات الحساسة. تساعد تقنيات مثل الخصوصية التفاضلية والتشفير على الحماية من الانتهاكات.

وأخيرا، تنشأ المخاوف الأخلاقية من احتمال توليد مخرجات متحيزة أو ضارة. تضمن التقنيات التي تتضمن اكتشاف التحيز والإشراف البشري والتدخل الالتزام بالمعايير الأخلاقية.

تتطلب هذه التحديات اتباع نهج شامل، يشمل دورة حياة LLM بأكملها، بدءًا من جمع البيانات وحتى نشر النماذج وتوليد المخرجات.

الخط السفلي

LLMOps هو نموذج جديد يركز على الإدارة التشغيلية لـ LLMs في بيئات الإنتاج. تشمل LLMOps الممارسات والتقنيات والأدوات التي تمكن من التطوير الفعال ونشر وصيانة LLMs، بالإضافة إلى التخفيف من مخاطرها وتعظيم فوائدها. تعد LLMOps ضرورية لإطلاق الإمكانات الكاملة لـ LLMs والاستفادة منها في العديد من التطبيقات والمجالات الواقعية.

ومع ذلك، فإن LLMOps يمثل تحديًا، ويتطلب الكثير من الخبرة والموارد والتنسيق عبر الفرق والمراحل المختلفة. تتطلب LLMOps أيضًا تقييمًا دقيقًا لاحتياجات وأهداف وتحديات كل منظمة ومشروع، بالإضافة إلى اختيار الأدوات والمنصات المناسبة التي يمكنها دعم وتسهيل LLMOps.