Brücken zwischen Large Language Models und Unternehmen: LLMops

Die Grundlagen von LLMs wie OpenAI’s GPT-3 oder dessen Nachfolger GPT-4 liegen in Deep Learning, einem Teilbereich von KI, der neuronale Netze mit drei oder mehr Schichten nutzt. Diese Modelle werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die ein breites Spektrum von Internet-Texten umfassen. Durch das Training lernen LLMs, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen, basierend auf den vorherigen Wörtern. Diese Fähigkeit, einfach in ihrer Essenz, bildet die Grundlage für die Fähigkeit von LLMs, kohärente, kontextuell relevante Texte über längere Sequenzen hinweg zu generieren.

Die potenziellen Anwendungen sind unendlich – von der Erstellung von E-Mails, dem Schreiben von Code, der Beantwortung von Fragen bis hin zum kreativen Schreiben. Allerdings kommt mit großer Macht auch große Verantwortung, und die Verwaltung dieser riesigen Modelle in einer Produktionsumgebung ist nicht trivial. Hier kommt LLMOps ins Spiel, das eine Reihe von Best Practices, Tools und Prozessen verkörpert, um die zuverlässige, sichere und effiziente Betreibung von LLMs sicherzustellen.

Die Straße zur LLM-Integration hat drei vorherrschende Routen:

1. Prompting General-Purpose LLMs:
   • Modelle wie ChatGPT und Bard bieten eine niedrige Schwelle für die Einführung mit minimalen Vorabinvestitionen, allerdings mit einem potenziellen Preis in der langen Frist.
   • Allerdings werfen die Schatten von Datenschutz und Sicherheit, insbesondere für Branchen wie Finanztechnologie und Gesundheitswesen mit strengen regulatorischen Rahmenbedingungen, große Bedenken auf.
2. Feinabstimmung General-Purpose LLMs:
   • Mit Open-Source-Modellen wie Llama, Falcon und Mistral können Organisationen diese LLMs an ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen, wobei nur die Kosten für die Feinabstimmung anfallen.
   • Diese Route, die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit anspricht, erfordert jedoch eine tiefere Modellauswahl, Datenbereitung, Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung.
   • Der zyklische Charakter dieser Route erfordert eine anhaltende Einbindung, doch jüngste Innovationen wie LoRA (Low-Rank-Adaptation) und Q(Quantized)-LoRa haben den Feinabstimmungsprozess gestrafft, was ihn zu einer immer beliebteren Wahl macht.
3. Benutzerdefiniertes LLM-Training:
   • Die Entwicklung eines LLMs von Grund auf verspricht eine unübertroffene Genauigkeit, die auf die Aufgabe zugeschnitten ist. Allerdings stellen die hohen Anforderungen an KI-Expertise, Rechenressourcen, umfangreiche Daten und Zeitinvestitionen erhebliche Hürden dar.

Unter den drei ist die Feinabstimmung von General-Purpose-LLMs die günstigste Option für Unternehmen. Die Erstellung eines neuen Grundmodells kann bis zu 100 Millionen Dollar kosten, während die Feinabstimmung bestehender Modelle zwischen 100.000 und 1 Million Dollar kostet. Diese Zahlen resultieren aus Rechenkosten, Datenbeschaffung und -etikettierung sowie Ausgaben für Ingenieure und Forschung.

LLMOps versus MLOps

Machine Learning Operations (MLOps) haben einen strukturierten Weg zur Verfügung gestellt, um maschinelle Lernmodelle (ML) von der Entwicklung zur Produktion zu überführen. Allerdings ist mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) ein neues operatives Paradigma, LLMOps genannt, entstanden, um die einzigartigen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung und Verwaltung von LLMs anzugehen. Die Differenzierung zwischen LLMOps und MLOps erfolgt auf mehreren Faktoren:

1. Rechenressourcen:
   • LLMs erfordern erhebliche Rechenleistung für Training und Feinabstimmung, oft spezielle Hardware wie GPUs, um Daten-Paralleloperationen zu beschleunigen.
   • Die Kosten für Inferenz unterstreichen die Bedeutung von Modellkomprimierung und -destillation, um Rechenkosten zu senken.
2. Transfer Learning:
   • Im Gegensatz zu herkömmlichen ML-Modellen, die oft von Grund auf trainiert werden, stützen sich LLMs stark auf Transfer Learning, beginnend mit einem vorgefertigten Modell und feinabstimmend für spezifische Domänenaufgaben.
   • Dieser Ansatz spart Daten und Rechenressourcen, während er gleichzeitig Leistungen auf dem neuesten Stand erzielt.
3. Menschliche Feedback-Schleife:
   • Die iterative Verbesserung von LLMs wird erheblich durch Verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) angetrieben.
   • Die Integration einer Feedback-Schleife in LLMOps-Pipelines vereinfacht nicht nur die Bewertung, sondern treibt auch den Feinabstimmungsprozess an.
4. Hyperparameter-Tuning:
   • Während klassisches ML die Verbesserung der Genauigkeit durch Hyperparameter-Tuning betont, umfasst der Fokus im LLM-Bereich auch die Reduzierung der Rechenanforderungen.
   • Die Anpassung von Parametern wie Batch-Größen und Lernraten kann die Trainingsgeschwindigkeit und -kosten erheblich verändern.
5. Leistungsmerkmale:
   • Herkömmliche ML-Modelle halten sich an gut definierte Leistungsmerkmale wie Genauigkeit, AUC oder F1-Score, während LLMs ein anderes Satz von Metriken wie BLEU und ROUGE haben.
   • BLEU und ROUGE sind Metriken, die zur Bewertung der Qualität von maschinengenerierten Übersetzungen und Zusammenfassungen verwendet werden. BLEU wird hauptsächlich für maschinelle Übersetzungsaufgaben verwendet, während ROUGE für Textzusammenfassungsaufgaben verwendet wird.
   • BLEU misst die Präzision, oder wie viel die Wörter in den maschinengenerierten Zusammenfassungen in den menschlichen Referenz-Zusammenfassungen erscheinen. ROUGE misst die Rückrufquote, oder wie viel die Wörter in den menschlichen Referenz-Zusammenfassungen in den maschinengenerierten Zusammenfassungen erscheinen.
6. Prompt-Engineering:
   • Das Erstellen präziser Prompts ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Antworten von LLMs zu erhalten, um Risiken wie Modell-Halluzinationen und Prompt-Hacking zu mindern.
7. LLM-Pipelines-Konstruktion:
   • Tools wie LangChain oder LlamaIndex ermöglichen die Konstruktion von LLM-Pipelines, die mehrere LLM-Aufrufe oder externe Systeminteraktionen für komplexe Aufgaben wie Wissensdatenbank-FAQs verbinden.

https://www.fiddler.ai/llmops

Das LLMOps-Workflow-Verständnis: Eine detaillierte Analyse

Language Model Operations, oder LLMOps, sind ähnlich dem operativen Rückgrat von Large Language Models, das eine nahtlose Funktion und Integration über verschiedene Anwendungen hinweg sicherstellt. Während es sich scheinbar um eine Variante von MLOps oder DevOps handelt, hat LLMOps einzigartige Nuancen, die den Anforderungen von Large Language Models gerecht werden. Lassen Sie uns in den LLMOps-Workflow eintauchen, der in der Abbildung dargestellt ist, und jede Phase umfassend erkunden.

1. Trainingsdaten:
   • Die Essenz eines Sprachmodells liegt in seinen Trainingsdaten. Dieser Schritt umfasst das Sammeln von Datensätzen, die Sicherstellung, dass sie gereinigt, ausgewogen und angemessen annotiert sind. Die Qualität und Vielfalt der Daten haben einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Vielseitigkeit des Modells. In LLMOps liegt der Fokus nicht nur auf dem Umfang, sondern auch auf der Ausrichtung mit dem beabsichtigten Anwendungsfall.
2. Open-Source-Grundmodell:
   • Die Abbildung bezieht sich auf ein “Open-Source-Grundmodell”, ein vorgefertigtes Modell, das oft von führenden KI-Entitäten veröffentlicht wird. Diese Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, dienen als hervorragender Ausgangspunkt, sparen Zeit und Ressourcen und ermöglichen die Feinabstimmung für spezifische Aufgaben anstelle eines Neutrainings.
3. Training / Feinabstimmung:
   • Mit einem Grundmodell und spezifischen Trainingsdaten erfolgt die Feinabstimmung. Dieser Schritt verfeinert das Modell für spezielle Zwecke, wie die Feinabstimmung eines allgemeinen Textmodells mit medizinischer Literatur für Gesundheitsanwendungen. In LLMOps ist eine strenge Feinabstimmung mit kontinuierlichen Überprüfungen von entscheidender Bedeutung, um Überanpassung zu vermeiden und eine gute Verallgemeinerung auf unbekannte Daten sicherzustellen.
4. Trainiertes Modell:
   • Nach der Feinabstimmung entsteht ein trainiertes Modell, das für die Bereitstellung bereit ist. Dieses Modell, eine verbesserte Version des Grundmodells, ist nun für eine bestimmte Anwendung spezialisiert. Es kann Open-Source sein, mit öffentlich zugänglichen Gewichten und Architektur, oder proprietär, was von der Organisation privat gehalten wird.
5. Bereitstellung:
   • Die Bereitstellung umfasst die Integration des Modells in eine Live-Umgebung für die Verarbeitung von Echtzeit-Anfragen. Sie beinhaltet Entscheidungen über die Bereitstellung, entweder in einer lokalen Umgebung oder auf Cloud-Plattformen. In LLMOps sind Überlegungen zu Latenz, Rechenkosten und Zugänglichkeit von entscheidender Bedeutung, neben der Sicherstellung, dass das Modell für zahlreiche simultane Anfragen skaliert.
6. Prompt:
   • Bei Sprachmodellen ist ein Prompt eine Eingabe-Anfrage oder -Anweisung. Die Erstellung effektiver Prompts, oft unter Berücksichtigung des Modellverhaltens, ist entscheidend, um die gewünschten Ausgaben zu erhalten, wenn das Modell diese Prompts verarbeitet.
7. Einbettungsspeicher oder Vektordatenbanken:
   • Nach der Verarbeitung können Modelle mehr als nur Textantworten zurückgeben. Fortgeschrittene Anwendungen erfordern möglicherweise Einbettungen – hochdimensionale Vektoren, die semantische Inhalte repräsentieren. Diese Einbettungen können gespeichert oder als Dienst angeboten werden, um die schnelle Abrufung oder Vergleichbarkeit semantischer Informationen zu ermöglichen, was die Art und Weise, wie Modelle über die bloße Textgenerierung hinaus genutzt werden, bereichert.
8. Bereitgestelltes Modell (Selbst gehostet oder API):
   • Sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist, ist die Modellausgabe bereit. Abhängig von der Strategie kann die Ausgabe über eine selbst gehostete Schnittstelle oder eine API abgerufen werden, wobei erstere mehr Kontrolle für die hostende Organisation bietet und letztere Skalierbarkeit und einfache Integration für Drittanbieter-Entwickler bietet.
9. Ausgaben:
   • Diese Phase ergibt das greifbare Ergebnis des Workflows. Das Modell nimmt einen Prompt, verarbeitet ihn und gibt eine Ausgabe zurück, die je nach Anwendung Textblöcke, Antworten, generierte Geschichten oder sogar Einbettungen sein kann, wie bereits diskutiert.

Top LLM-Startups

Die Landschaft von Large Language Model Operations (LLMOps) hat das Auftauchen spezialisierter Plattformen und Startups erlebt. Hier sind zwei Startups/Plattformen und ihre Beschreibungen im LLMOps-Bereich:

Comet

Comet strukturiert den maschinellen Lern-Lebenszyklus, insbesondere für die Entwicklung von Large Language Models. Es bietet Einrichtungen für die Nachverfolgung von Experimenten und die Verwaltung von Produktionsmodellen. Die Plattform ist für große Unternehmens-Teams geeignet und bietet verschiedene Bereitstellungsstrategien, einschließlich privater Cloud, Hybrid- und lokaler Einrichtungen.

Dify

Dify ist eine Open-Source-LLMOps-Plattform, die die Entwicklung von KI-Anwendungen mit Large Language Models wie GPT-4 unterstützt. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und ermöglicht den nahtlosen Zugriff auf Modelle, Kontext-Einbettungen, Kostenkontrolle und Daten-Annotierungs-Funktionen. Benutzer können ihre Modelle visuell verwalten und Dokumente, Web-Inhalte oder Notion-Notizen als KI-Kontext verwenden, den Dify für Vorbearbeitung und andere Operationen verarbeitet.

Portkey.ai

Portkey.ai ist ein indischer Startup, der sich auf Language Model Operations (LLMOps) spezialisiert hat. Mit einer jüngsten Seed-Finanzierung von 3 Millionen Dollar, angeführt von Lightspeed Venture Partners, bietet Portkey.ai Integrationen mit bedeutenden Large Language Models wie denen von OpenAI und Anthropic. Ihre Dienstleistungen richten sich an generative KI-Unternehmen, die darauf abzielen, ihre LLM-Operations-Stacks zu verbessern, einschließlich Echtzeit-Canary-Tests und Modell-Feinabstimmungsfähigkeiten.