Propojení velkých jazykových modelů a podnikání: LLMOps

Základ velkých jazykových modelů, jako je GPT-3 nebo jeho nástupce GPT-4, spočívá v hlubokém učení, které je podmnožinou umělé inteligence. Tato technologie využívá neuronové sítě se třemi nebo více vrstvami. Tyto modely jsou trénovány na rozsáhlých datech, které zahrnují širokou škálu internetového textu. Díky tréninku se velké jazykové modely učí předpovídat následující slovo v sekvenci, vzhledem ke slovům, která předcházela. Tato schopnost, jednoduchá ve své podstatě, umožňuje velkým jazykovým modelům generovat koherentní a kontextuálně relevantní text po delší sekvenci.

Potenciální aplikace jsou neomezené – od vytváření e-mailů, generování kódu, odpovědí na dotazy až po tvůrčí psaní. Nicméně, s velkou mocí přichází velká zodpovědnost a řízení těchto enormních modelů v produkčním prostředí není triviální. Zde vstupuje LLMOps, který představuje soubor nejlepších praktik, nástrojů a procesů, aby zajistil spolehlivý, zabezpečený a efektivní provoz velkých jazykových modelů.

Cesta k integraci velkých jazykových modelů má tři dominantní směry:

1. Vyvolání obecných velkých jazykových modelů:
   • Modely jako ChatGPT a Bard nabízejí nízkou hranici pro přijetí s minimálními počátečními náklady, nicméně s potenciální cenou v dlouhodobém horizontu.
   • Jednak stíny datové ochrany a bezpečnosti se výrazně objevují, zejména v sektorech, jako je Fintech a Healthcare, s přísnými regulačními rámci.
2. Jemné ladění obecných velkých jazykových modelů:
   • S otevřenými modely, jako je Llama, Falcon a Mistral, mohou organizace přizpůsobit tyto modely tak, aby rezonovaly se svými specifickými použitími, přičemž jako náklad je pouze zdroj pro jemné ladění.
   • Tato cesta, zatímco řeší obavy s ochranou dat a bezpečností, vyžaduje hlubší výběr modelu, přípravu dat, jemné ladění, nasazení a monitorování.
   • Cyklická povaha této cesty vyžaduje udržitelné zapojení, nicméně recentní inovace, jako LoRA (Low-Rank Adaptation) a Q(Quantized)-LoRa, zjednodušily proces jemného ladění, činíce jej stále populárnější volbou.
3. Vlastní trénink velkých jazykových modelů:
   • Vývoj velkého jazykového modelu od začátku slibuje nezřetelnou přesnost přizpůsobenou úkolu. Nicméně, strmé požadavky na odborné znalosti v oblasti umělé inteligence, výpočetní zdroje, rozsáhlá data a časová investice představují významné překážky.

Mezi těmito třemi možnostmi je jemné ladění obecných velkých jazykových modelů nejvýhodnější variantou pro společnosti. Vytvoření nové základny modelu může stát až 100 milionů dolarů, zatímco jemné ladění stávajících modelů se pohybuje mezi 100 tisíci a 1 milionem dolarů. Tyto náklady pocházejí z výpočetních nákladů, získání a označení dat, spolu s výdaji na inženýrství a výzkum.

LLMOps versus MLOps

Operace strojového učení (MLOps) již byla dobře prošlapanou cestou, nabízející strukturovanou cestu pro přechod modelů strojového učení z vývoje do produkce. Nicméně, s vzestupem velkých jazykových modelů, nový operační paradigm, nazvaný LLMOps, se objevil, aby řešil jedinečné výzvy spojené s nasazením a řízením velkých jazykových modelů. Rozlišení mezi LLMOps a MLOps spočívá v několika faktorech:

1. Výpočetní zdroje:
   • Velké jazykové modely vyžadují podstatné výpočetní kapacity pro trénink a jemné ladění, často vyžadující specializované hardwarové prostředky, jako jsou GPU, pro urychlení datově paralelních operací.
   • Náklady na inferenci dále zdůrazňují důležitost kompresních a destilačních technik pro snížení výpočetních nákladů.
2. Přenosové učení:
   • Naproti tomu konvenční modely strojového učení často trénované od začátku, velké jazykové modely silně spoléhají na přenosové učení, začínající s předtrénovaným modelem a jemným laděním pro specifické úkoly.
   • Tento přístup šetří data a výpočetní zdroje, zatímco dosahuje špičkového výkonu.
3. Lidská zpětná vazba:
   • Iterativní vylepšení velkých jazykových modelů je významně poháněno učení z lidské zpětné vazby (RLHF).
   • Integrace zpětné vazby do LLMOps pipeline nejen zjednodušuje hodnocení, ale také pohání proces jemného ladění.
4. Ladění hyperparametrů:
   • Zatímco klasické modely strojového učení zdůrazňují zlepšení přesnosti prostřednictvím ladění hyperparametrů, v oblasti velkých jazykových modelů se zaměřuje nejen na snížení výpočetních nákladů.
   • Úprava parametrů, jako jsou velikosti batchů a rychlosti učení, může výrazně ovlivnit rychlost tréninku a náklady.
5. Metriky výkonu:
   • Tradiční modely strojového učení dodržují dobře definované metriky výkonu, jako je přesnost, AUC nebo F1 skóre, zatímco velké jazykové modely mají odlišné metriky, jako BLEU a ROUGE.
   • BLEU a ROUGE jsou metriky používané pro hodnocení kvality strojově generovaných překladů a souhrnů. BLEU je primárně používán pro úkoly strojového překladu, zatímco ROUGE je používán pro úkoly souhrnu textu.
   • BLEU měří přesnost, nebo kolik slov v strojově generovaných souhrnech se objevilo v referenčních souhrnech. ROUGE měří rekapitulaci, nebo kolik slov v referenčních souhrnech se objevilo v strojově generovaných souhrnech.
6. Inženýrství promptů:
   • Inženýrství přesných promptů je zásadní pro získání přesných a spolehlivých odpovědí z velkých jazykových modelů, snižující rizika, jako je halucinace modelu a hackování promptů.
7. Stavba LLMOps pipeline:
   • Nástroje, jako LangChain nebo LlamaIndex, umožňují sestavení LLMOps pipeline, které propojují více volání velkých jazykových modelů nebo interakcí externích systémů pro komplexní úkoly, jako je znalostní báze Q&A.

https://www.fiddler.ai/llmops

Pochopení LLMOps workflow: Podrobná analýza

Operace jazykového modelu, nebo LLMOps, je podobný operačnímu páteři velkých jazykových modelů, zajišťující bezproblémový chod a integraci napříč různými aplikacemi. Zatímco se zdá být variantou MLOps nebo DevOps, LLMOps má jedinečné nuance, které vyhovují požadavkům velkých jazykových modelů. Pojďme se ponořit do LLMOps workflow znázorněného na ilustraci, prozkoumeme každou fázi komplexně.

1. Trénovací data:
   • Esence jazykového modelu spočívá v jeho trénovacích datech. Tento krok zahrnuje shromažďování dat, zajišťování jejich čištění, vyvážení a vhodné annotace. Kvalita a rozmanitost dat mají významný dopad na přesnost a všestrannost modelu. V LLMOps je důraz nejen na objem, ale i na soulad s plánovaným použitím modelu.
2. Otevřený zdroj základního modelu:
   • Ilustrace odkazuje na “Otevřený zdroj základního modelu”, který je často vydán předními subjekty umělé inteligence. Tyto modely, trénované na velkých datech, slouží jako vynikající výchozí bod, šetří čas a zdroje, umožňují jemné ladění pro specifické úkoly místo trénování od začátku.
3. Trénink / Ladění:
   • S základním modelem a specifickými trénovacími daty následuje ladění. Tento krok rafinuje model pro specializované účely, jako je jemné ladění obecného textového modelu s medicínskou literaturou pro aplikace ve zdravotnictví. V LLMOps je důkladné ladění s konzistentními kontrolami zásadní pro prevenci přeučení a zajištění dobré generalizace na neviditelná data.
4. Trénovaný model:
   • Po ladění se objeví trénovaný model připravený k nasazení. Tento model, vylepšená verze základního modelu, je nyní specializován pro konkrétní aplikaci. Může být otevřený, s veřejně přístupnými váhami a architekturou, nebo proprietární, uchovávaný soukromně organizací.
5. Nasazení:
   • Nasazení zahrnuje integraci modelu do živého prostředí pro zpracování reálných dotazů. Zahrnuje rozhodnutí o hostingu, buď na vlastním serveru nebo na cloudových platformách. V LLMOps jsou zásadní úvahy kolem latence, výpočetních nákladů a dostupnosti, spolu s zajištěním, že model škáluje dobře pro mnoho současných požadavků.
6. Prompt:
   • V jazykových modelech je prompt vstupní dotaz nebo prohlášení. Tvorba efektivní promptů, často vyžadující pochopení chování modelu, je zásadní pro získání požadovaných výstupů, když model zpracovává tyto prompty.
7. Ukládání vložených nebo Vektorové databáze:
   • Po zpracování mohou modely vrátit více než jen prostý textový výstup. Pokročilé aplikace mohou vyžadovat vložené – vysoké dimenzionální vektory reprezentující sémantický obsah. Tyto vložené mohou být uloženy nebo nabízeny jako služba, umožňující rychlé vyhledání nebo srovnání sémantické informace, obohacující způsob, jakým jsou modely využívány za hranice prosté textové generace.
8. Nasazený model (Samohostovaný nebo API):
   • Jakmile je model zpracován, je výstup připraven. V závislosti na strategii mohou výstupy být přístupné přes samohostovaný rozhraní nebo API, přičemž první nabízí více kontroly hostitelské organizaci a druhý poskytuje škálovatelnost a snadnou integraci pro třetí strany.
9. Výstupy:
   • Tato fáze produkuje hmotný výsledek workflow. Model bere prompt, zpracovává ho a vrací výstup, který v závislosti na aplikaci může být textovými bloky, odpověďmi, generovanými příběhy nebo dokonce vloženými, jak je diskutováno.

Top LLMOps startupy

Krajina velkých jazykových modelů (LLMOps) viděla vznik specializovaných platforem a startupů. Zde jsou dva startupy/platformy a jejich popisy související s LLMOps prostorem:

Comet

Comet zjednodušuje životní cyklus strojového učení, zejména pro vývoj velkých jazykových modelů. Poskytuje zařízení pro sledování experimentů a správu produkčních modelů. Platforma je vhodná pro velké podnikové týmy, nabízející různé strategie nasazení, včetně privátního cloudu, hybridního a on-premise nastavení.

Dify

Dify je otevřená LLMOps platforma, která usnadňuje vývoj aplikací umělé inteligence pomocí velkých jazykových modelů, jako je GPT-4. Nabízí uživatelsky přívětivý rozhraní a poskytuje bezproblémový přístup k modelům, vkládání kontextu, kontrolu nákladů a schopnosti anotace dat. Uživatelé mohou snadno spravovat své modely vizuálně a využívat dokumenty, webový obsah nebo poznámky Notion jako kontext umělé inteligence, který Dify zpracovává pro předzpracování a další operace.

Portkey.ai

Portkey.ai je indický startup specializující se na operace jazykového modelu (LLMOps). S nedávným seed financováním ve výši 3 milionů dolarů vedeným Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai nabízí integrace s významnými velkými jazykovými modely, jako jsou ty od OpenAI a Anthropic. Jejich služby jsou určeny pro společnosti generativní umělé inteligence, zaměřené na zlepšení jejich LLMOps operačního stacku, který zahrnuje funkce, jako je testování kanárků v reálném čase a jemné ladění modelů.