Brücke zwischen großen Sprachmodellen und Unternehmen: LLMops

Die Grundlage von LLMs wie OpenAIs GPT-3 oder dessen Nachfolger GPT-4 liegt im Deep Learning, einer Teilmenge der KI, die neuronale Netzwerke mit drei oder mehr Schichten nutzt. Diese Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, die ein breites Spektrum an Internettexten abdecken. Durch Training lernen LLMs, das nächste Wort einer Sequenz anhand der vorherigen Wörter vorherzusagen. Diese im Grunde einfache Fähigkeit untermauert die Fähigkeit von LLMs, kohärenten, kontextrelevanten Text über längere Sequenzen hinweg zu generieren.

Die möglichen Anwendungen sind grenzenlos – vom Verfassen von E-Mails über das Erstellen von Code, das Beantworten von Fragen bis hin zum kreativen Schreiben. Mit großer Leistung geht jedoch auch große Verantwortung einher, und die Verwaltung dieser riesigen Modelle in einer Produktionsumgebung ist nicht trivial. Hier setzt LLMOps an und verkörpert eine Reihe von Best Practices, Tools und Prozessen, um den zuverlässigen, sicheren und effizienten Betrieb von LLMs zu gewährleisten.

Die Roadmap zur LLM-Integration sieht drei vorherrschende Routen vor:

1. Förderung universeller LLMs:
   • Modelle wie ChatGPT und Bard bieten eine niedrige Einführungsschwelle bei minimalen Vorabkosten, wenn auch mit einem potenziellen Preisschild auf lange Sicht.
   • Datenschutz und Sicherheit stehen jedoch im Schatten, insbesondere in Sektoren wie Fintech und Gesundheitswesen mit strengen regulatorischen Rahmenbedingungen.
2. Feintuning Allzweck-LLMs:
   • Mit Open-Source-Modellen wie Lama, Falke und Mistralkönnen Unternehmen diese LLMs so anpassen, dass sie zu ihren spezifischen Anwendungsfällen passen, wobei nur Kosten für die Modelloptimierung anfallen.
   • Dieser Weg geht zwar auf Datenschutz- und Sicherheitsbedenken ein, erfordert aber eine tiefgreifendere Modellauswahl, Datenaufbereitung, Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung.
   • Der zyklische Charakter dieser Route erfordert ein nachhaltiges Engagement, doch jüngste Innovationen wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und Q(Quantized)-LoRa haben den Feinabstimmungsprozess rationalisiert und ihn zu einer immer beliebter werdenden Wahl gemacht.
3. Maßgeschneidertes LLM-Training:
   • Die Entwicklung eines LLM von Grund auf verspricht eine beispiellose Genauigkeit, die auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten ist. Doch die hohen Anforderungen an KI-Expertise, Rechenressourcen, umfangreiche Daten und Zeitaufwand stellen erhebliche Hürden dar.

Unter den dreien ist die Feinabstimmung allgemeiner LLMs die günstigste Option für Unternehmen. Die Erstellung eines neuen Fundamentmodells kann bis zu 100 Millionen US-Dollar kosten, während die Feinabstimmung bestehender Modelle zwischen 100 und 1 Million US-Dollar kostet. Diese Zahlen ergeben sich aus Rechenkosten, Datenerfassung und -kennzeichnung sowie Ingenieur- und F&E-Ausgaben.

LLMOps versus MLOps

Machine-Learning-Operationen (MLOps) sind weit verbreitet und bieten einen strukturierten Weg für den Übergang von Machine-Learning-Modellen (ML) von der Entwicklung zur Produktion. Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) ist jedoch ein neues Betriebsparadigma namens LLMOps entstanden, um die einzigartigen Herausforderungen zu bewältigen, die mit der Bereitstellung und Verwaltung von LLMs verbunden sind. Die Unterscheidung zwischen LLMOps und MLOps beruht auf mehreren Faktoren:

1. Computerressourcen:
   • LLMs erfordern eine erhebliche Rechenleistung für Training und Feinabstimmung und erfordern häufig spezielle Hardware wie GPUs, um datenparallele Vorgänge zu beschleunigen.
   • Die Kosten der Inferenz unterstreichen zusätzlich die Bedeutung von Modellkomprimierungs- und Destillationstechniken zur Eindämmung des Rechenaufwands.
2. Lernen übertragen:
   • Im Gegensatz zu den herkömmlichen ML-Modellen, die oft von Grund auf trainiert werden, stützen sich LLMs stark auf Transferlernen, indem sie von einem vorab trainierten Modell ausgehen und es für bestimmte Domänenaufgaben verfeinern.
   • Dieser Ansatz spart Daten und Rechenressourcen und erreicht gleichzeitig eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik.
3. Menschliche Feedbackschleife:
   • Die iterative Weiterentwicklung von LLMs wird maßgeblich durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) vorangetrieben.
   • Die Integration einer Feedbackschleife in LLMOps-Pipelines vereinfacht nicht nur die Bewertung, sondern fördert auch den Feinabstimmungsprozess.
4. Hyperparameter-Tuning:
   • Während beim klassischen ML der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Genauigkeit durch Hyperparameter-Tuning liegt, liegt der Schwerpunkt im LLM-Bereich auch auf der Reduzierung des Rechenaufwands.
   • Das Anpassen von Parametern wie Batch-Größen und Lernraten kann die Trainingsgeschwindigkeit und -kosten deutlich verändern.
5. Leistungskennzahlen::
   • Herkömmliche ML-Modelle orientieren sich an klar definierten Leistungsmetriken wie Genauigkeit, AUC oder F1-Score, während LLMs über andere Metriksätze wie BLEU und ROUGE verfügen.
   • BLEU und ROUGE sind Metriken zur Bewertung der Qualität maschinell erstellter Übersetzungen und Zusammenfassungen. BLEU wird hauptsächlich für maschinelle Übersetzungsaufgaben verwendet, während ROUGE für Textzusammenfassungsaufgaben verwendet wird.
   • BLEU misst die Präzision oder wie oft die Wörter in den maschinell generierten Zusammenfassungen in den menschlichen Referenzzusammenfassungen vorkamen. ROUGE misst die Erinnerung oder wie oft die Wörter in den menschlichen Referenzzusammenfassungen in den maschinengenerierten Zusammenfassungen vorkamen.
6. Schnelles Engineering:
   • Die Entwicklung präziser Eingabeaufforderungen ist von entscheidender Bedeutung, um genaue und zuverlässige Antworten von LLMs zu erhalten und Risiken wie zu mindern Modellhalluzination und sofortiges Hacken.
7. LLM-Pipelinebau:
   • Tools wie LangChain oder LlamaIndex ermöglichen die Zusammenstellung von LLM-Pipelines, die mehrere LLM-Aufrufe oder externe Systeminteraktionen für komplexe Aufgaben wie Wissensdatenbank-Fragen und -Antworten miteinander verknüpfen.

https://www.fiddler.ai/llmops

Den LLMOps-Workflow verstehen: Eine eingehende Analyse

Language Model Operations (LLMOps) ist das operative Rückgrat großer Sprachmodelle und gewährleistet die reibungslose Funktion und Integration verschiedener Anwendungen. Obwohl LLMOps scheinbar eine Variante von MLOps oder DevOps ist, weist LLMOps einzigartige Nuancen auf, die den Anforderungen großer Sprachmodelle gerecht werden. Lassen Sie uns den in der Abbildung dargestellten LLMOps-Workflow genauer betrachten und jede Phase detailliert untersuchen.

1. Trainingsdaten:
   • Die Essenz eines Sprachmodells liegt in seinen Trainingsdaten. Dieser Schritt umfasst das Sammeln von Datensätzen und stellt sicher, dass diese bereinigt, ausgewogen und angemessen kommentiert sind. Die Qualität und Vielfalt der Daten beeinflussen maßgeblich die Genauigkeit und Vielseitigkeit des Modells. Bei LLMOps liegt der Schwerpunkt nicht nur auf der Menge, sondern auch auf der Ausrichtung auf den beabsichtigten Anwendungsfall des Modells.
2. Open-Source-Foundation-Modell:
   • Die Abbildung bezieht sich auf ein „Open Source Foundation Model“, ein vorab trainiertes Modell, das häufig von führenden KI-Unternehmen veröffentlicht wird. Diese auf großen Datensätzen trainierten Modelle dienen als hervorragender Ausgangspunkt, sparen Zeit und Ressourcen und ermöglichen eine Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben, anstatt erneut trainieren zu müssen.
3. Training / Tuning:
   • Mit einem Basismodell und spezifischen Trainingsdaten erfolgt das Tuning. Dieser Schritt verfeinert das Modell für spezielle Zwecke, beispielsweise die Feinabstimmung eines allgemeinen Textmodells mit medizinischer Literatur für Anwendungen im Gesundheitswesen. Bei LLMOps ist eine strenge Optimierung mit konsistenten Prüfungen von entscheidender Bedeutung, um eine Überanpassung zu verhindern und eine gute Verallgemeinerung auf unsichtbare Daten sicherzustellen.
4. Ausgebildetes Modell:
   • Nach der Optimierung entsteht ein trainiertes, einsatzbereites Modell. Dieses Modell, eine erweiterte Version des Foundation-Modells, ist nun auf eine bestimmte Anwendung spezialisiert. Es könnte Open-Source sein, mit öffentlich zugänglichen Gewichtungen und Architektur, oder proprietär, das von der Organisation geheim gehalten wird.
5. Einführung:
   • Die Bereitstellung umfasst die Integration des Modells in eine Live-Umgebung für die reale Abfrageverarbeitung. Dabei geht es um Entscheidungen bezüglich des Hostings, entweder vor Ort oder auf Cloud-Plattformen. Bei LLMOps sind Überlegungen zu Latenz, Rechenkosten und Zugänglichkeit von entscheidender Bedeutung, außerdem muss sichergestellt werden, dass das Modell für zahlreiche gleichzeitige Anforderungen gut skaliert werden kann.
6. Prompt:
   • In Sprachmodellen ist eine Eingabeaufforderung eine Eingabeabfrage oder -anweisung. Die Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen, die häufig ein Verständnis des Modellverhaltens erfordern, ist von entscheidender Bedeutung, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, wenn das Modell diese Eingabeaufforderungen verarbeitet.
7. Einbettungsspeicher oder Vektordatenbanken:
   • Nach der Verarbeitung können Modelle mehr als nur reine Textantworten zurückgeben. Fortgeschrittene Anwendungen erfordern möglicherweise Einbettungen – hochdimensionale Vektoren, die semantische Inhalte darstellen. Diese Einbettungen können gespeichert oder als Service angeboten werden. Sie ermöglichen den schnellen Abruf oder Vergleich semantischer Informationen und erweitern so die Möglichkeiten der Modelle, über die reine Textgenerierung hinauszugehen.
8. Bereitgestelltes Modell (selbstgehostet oder API):
   • Nach der Verarbeitung steht die Ausgabe des Modells bereit. Je nach Strategie kann auf die Ergebnisse über eine selbst gehostete Schnittstelle oder eine API zugegriffen werden. Erstere bietet der Hostorganisation mehr Kontrolle, während letztere Skalierbarkeit und einfache Integration für externe Entwickler ermöglicht.
9. Ausgänge:
   • In dieser Phase wird das greifbare Ergebnis des Arbeitsablaufs erzielt. Das Modell nimmt eine Eingabeaufforderung entgegen, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe zurück, die je nach Anwendung Textblöcke, Antworten, generierte Geschichten oder sogar Einbettungen wie besprochen sein kann.