LLMOPS: The Next Frontier for Machine Learning Operations

Maskinindlæring (ML) er en kraftfuld teknologi, der kan løse komplekse problemer og levere kundeværdi. ML-modeller er dog udfordrende at udvikle og implementere. De har brug for en masse ekspertise, ressourcer og koordinering. Det er derfor Machine Learning Operations (MLOps) er opstået som et paradigme at tilbyde skalerbare og målbare værdier til Artificial Intelligence (AI) drevne virksomheder.

MLOps er praksis, der automatiserer og forenkler ML-arbejdsgange og implementeringer. MLOps gør ML-modeller hurtigere, sikrere og mere pålidelige i produktionen. MLOps forbedrer også samarbejde og kommunikation mellem interessenter. Men der skal mere end MLOps til en ny type ML-model kaldet Store sprogmodeller (LLM'er).

LLM'er er dybe neurale netværk, der kan generere naturlige sprogtekster til forskellige formål, såsom at besvare spørgsmål, opsummere dokumenter eller skrive kode. LLM'er, som f.eks GPT-4, BERTIog T5, er meget kraftfulde og alsidige i Natural Language Processing (NLP). LLM'er kan forstå kompleksiteten af ​​det menneskelige sprog bedre end andre modeller. Men LLM'er er også meget forskellige fra andre modeller. De er enorme, komplekse og datahungrende. De har brug for en masse beregning og lagring for at træne og implementere. De har også brug for en masse data at lære af, hvilket kan rejse problemer med datakvalitet, privatliv og etik.

Desuden kan LLM'er generere unøjagtige, partiske eller skadelige output, som kræver omhyggelig evaluering og moderering. Et nyt paradigme kaldet Large Language Model Operations (LLMOps) bliver mere afgørende for at håndtere disse udfordringer og muligheder for LLM'er. LLMops er en specialiseret form for MLOps, der fokuserer på LLM'er i produktion. LLMOps omfatter praksis, teknikker og værktøjer, der gør LLM'er effektive, effektive og etiske i produktionen. LLMOps hjælper også med at mindske risiciene og maksimere fordelene ved LLM'er.

LLMOPS-fordele for organisationer

LLMOps kan bringe mange fordele til organisationer, der ønsker at udnytte det fulde potentiale af LLM'er.

En af fordelene er øget effektivitet, da LLMOps leverer den nødvendige infrastruktur og værktøjer til at strømline udviklingen, implementeringen og vedligeholdelsen af ​​LLM'er.

En anden fordel er lavere omkostninger, da LLMOps leverer teknikker til at reducere den computerkraft og lagring, der kræves til LLM'er uden at gå på kompromis med deres ydeevne.

Derudover leverer LLMOps teknikker til at forbedre datakvaliteten, mangfoldigheden og relevansen og dataetikken, retfærdigheden og ansvarligheden for LLM'er.

Desuden tilbyder LLMOps metoder til at muliggøre oprettelse og implementering af komplekse og mangfoldige LLM-applikationer ved at vejlede og forbedre LLM-træning og -evaluering.

Principper og bedste praksis for LLMOPS

Nedenfor præsenteres de grundlæggende principper og bedste praksis for LLMOPS kort:

Grundlæggende principper for LLMOP'er

LLMOP'er består af syv grundlæggende principper, der styrer hele livscyklussen af ​​LLM'er, fra dataindsamling til produktion og vedligeholdelse.

1. Det første princip er at indsamle og forberede forskellige tekstdata, der kan repræsentere LLM'ens domæne og opgave.
2. Det andet princip er at sikre kvaliteten, mangfoldigheden og relevansen af ​​dataene, da de påvirker udførelsen af ​​LLM.
3. Det tredje princip er at skabe effektive input-prompter for at fremkalde det ønskede output fra LLM ved hjælp af kreativitet og eksperimentering.
4. Det fjerde princip er at tilpasse fortrænede LLM'er til specifikke domæner ved at vælge de relevante data, hyperparametre og metrikker og undgå overfitting eller underfitting.
5. Det femte princip er at sende finjusterede LLM'er i produktion, hvilket sikrer skalerbarhed, sikkerhed og kompatibilitet med det virkelige miljø.
6. Det sjette princip er at spore ydeevnen af ​​LLM'erne og opdatere dem med nye data, efterhånden som domænet og opgaven kan udvikle sig.
7. Det syvende princip er etablering af etiske politikker for LLM-brug, overholdelse af de juridiske og sociale normer og opbygning af tillid til brugerne og interessenterne.

LLMOPs bedste praksis

Effektive LLMOPS er afhængige af et robust sæt af bedste praksis. Disse omfatter versionskontrol, eksperimentering, automatisering, overvågning, alarmering og styring. Denne praksis fungerer som væsentlige retningslinjer, der sikrer effektiv og ansvarlig styring af LLM'er gennem hele deres livscyklus. Hver af praksisserne diskuteres kort nedenfor:

• Version kontrol— praksis med at spore og styre ændringerne i data, kode og modeller gennem LLM'ers livscyklus.
• eksperimenter— refererer til test og evaluering af forskellige versioner af data, kode og modeller for at finde den optimale konfiguration og ydeevne af LLM'er.
• Automation— praksis med at automatisere og orkestrere de forskellige opgaver og arbejdsgange, der er involveret i LLM'ers livscyklus.
• Overvågning— indsamling og analyse af målinger og feedback relateret til LLM'ers præstation, adfærd og indflydelse.
• Alarmering— opsætning og afsendelse af advarsler og meddelelser baseret på målinger og feedback indsamlet fra overvågningsprocessen.
• Governance— etablering og håndhævelse af politikker, standarder og retningslinjer for LLM'ers etiske og ansvarlige brug.

Værktøjer og platforme til LLMOPS

Organisationer skal bruge forskellige værktøjer og platforme, der kan understøtte og facilitere LLMOps for at udnytte det fulde potentiale af LLM'er. Nogle eksempler er OpenAI, Knusende ansigtog Vægte og skævheder.

OpenAI, en AI-forskningsvirksomhed, tilbyder forskellige tjenester og modeller, herunder GPT-4, DALL-E, CLIP og DINOv2. Mens GPT-4 og DALL-E er eksempler på LLM'er, er CLIP og DINOv2 visionsbaserede modeller designet til opgaver som billedforståelse og repræsentationslæring. OpenAI API, leveret af OpenAI, understøtter Responsible AI Framework, der lægger vægt på etisk og ansvarlig AI-brug.

Ligeledes er Hugging Face en kunstig intelligens-virksomhed, der leverer en NLP-platform, inklusive et bibliotek og en hub af præ-trænede LLM'er, såsom BERT, GPT-3 og T5. Hugging Face platformen understøtter integrationer med TensorFlow, PyTorch eller Amazon SageMaker.

Weights & Biases er en MLOps-platform, der giver værktøjer til eksperimentsporing, modelvisualisering, datasætversionering og modelimplementering. Weights & Biases platformen understøtter forskellige integrationer, såsom Hugging Face, PyTorch eller Google Cloud.

Dette er nogle af de værktøjer og platforme, der kan hjælpe med LLMOPS, men mange flere er tilgængelige på markedet.

Use Cases af LLM'er

LLM'er kan anvendes til forskellige brancher og domæner, afhængigt af organisationens behov og mål. Inden for sundhedsvæsenet kan LLM'er f.eks. hjælpe med medicinsk diagnose, opdagelse af lægemidler, patientpleje og sundhedsuddannelse ved at forudsige 3D-strukturen af ​​proteiner ud fra deres aminosyresekvenser, hvilket kan hjælpe med at forstå og behandle sygdomme som COVID-19, Alzheimers eller Kræft.

Ligeledes inden for uddannelse kan LLM'er forbedre undervisning og læring gennem personligt tilpasset indhold, feedback og vurdering ved at skræddersy sproglæringsoplevelsen for hver bruger baseret på deres viden og fremskridt.

Inden for e-handel kan LLM'er skabe og anbefale produkter og tjenester baseret på kundernes præferencer og adfærd ved at give personlige mix-and-match-forslag på et intelligent spejl med augmented reality, hvilket giver en bedre shoppingoplevelse.

Udfordringer og risici ved LLM'er

LLM'er har på trods af deres fordele adskillige udfordringer, der kræver nøje overvejelse. For det første rejser efterspørgslen efter overdrevne beregningsressourcer omkostninger og miljøproblemer. Teknikker som modelkompression og beskæring afhjælper dette ved at optimere størrelse og hastighed.

For det andet introducerer det stærke ønske om store, forskelligartede datasæt udfordringer med datakvalitet, herunder støj og bias. Løsninger såsom datavalidering og augmentation øger data robustheden.

For det tredje truer LLM'er databeskyttelsen og risikerer at blive udsat for følsomme oplysninger. Teknikker som differentieret privatliv og kryptering hjælper med at beskytte mod brud.

Endelig opstår etiske betænkeligheder fra den potentielle generering af partiske eller skadelige output. Teknikker, der involverer bias-detektion, menneskeligt tilsyn og intervention sikrer overholdelse af etiske standarder.

Disse udfordringer nødvendiggør en omfattende tilgang, der omfatter hele livscyklussen af ​​LLM'er, fra dataindsamling til modelimplementering og outputgenerering.

The Bottom Line

LLMOps er et nyt paradigme med fokus på den operationelle styring af LLM'er i produktionsmiljøer. LLMOps omfatter de praksisser, teknikker og værktøjer, der muliggør effektiv udvikling, implementering og vedligeholdelse af LLM'er, samt begrænsning af deres risici og maksimering af deres fordele. LLMOps er afgørende for at frigøre det fulde potentiale af LLM'er og udnytte dem til forskellige applikationer og domæner i den virkelige verden.

LLMOps er dog udfordrende og kræver meget ekspertise, ressourcer og koordinering på tværs af forskellige teams og stadier. LLMOPS kræver også en omhyggelig vurdering af behovene, målene og udfordringerne for hver organisation og projekt, samt udvælgelse af passende værktøjer og platforme, der kan understøtte og facilitere LLMOPS.