Γέφυρα μεταξύ Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων και Επιχειρήσεων: LLMops

Οι βάσεις των LLMs, όπως το GPT-3 της OpenAI ή ο διάδοχός του GPT-4, βασίζονται στη βαθιά μάθηση, một υποσύνολο του AI, το οποίο αξιοποιεί νευρωνικά δίκτυα με τρία ή περισσότερα στρώματα. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστιες βάσεις δεδομένων που περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα κειμένων του διαδικτύου. Μέσω της εκπαίδευσης, τα LLMs μαθαίνουν να προβλέπουν την επόμενη λέξη σε μια ακολουθία, με βάση τις λέξεις που προηγήθηκαν. Αυτή η ικανότητα, απλή στην ουσιαστική της μορφή, υποστηρίζει την ικανότητα των LLMs να παράγουν συνεκτικά, контекστοποιημένα κείμενα σε εκτενείς ακολουθίες.

Οι πιθανές εφαρμογές είναι απεριόριστες – από την σύνταξη email, την δημιουργία κώδικα, την απάντηση σε ερωτήσεις, μέχρι ακόμη και τη δημιουργική γραφή. Ωστόσο, με μεγάλη δύναμη έρχεται μεγάλη ευθύνη, και η διαχείριση αυτών των γιγαντιαίων μοντέλων σε ένα περιβάλλον παραγωγής δεν είναι τривία. Εδώ είναι που παρεμβαίνει το LLMOps, ενσωματώνοντας ένα σύνολο από beste πρακτικές, εργαλεία και διαδικασίες για να εξασφαλίσει την αξιόπιστη, ασφαλή και αποτελεσματική λειτουργία των LLMs.

Η οδική χάρτα για την ενσωμάτωση των LLMs έχει τρεις κυρίαρχους δρόμους:

1. Προώθηση Γενικών LLMs:
   • Μοντέλα όπως το ChatGPT και το Bard προσφέρουν ένα χαμηλό όριο για υιοθέτηση με ελάχιστα αρχικά έξοδα, αν και με ένα πιθανό κόστος σε μακροπρόθεσμη βάση.
   • Ωστόσο, οι σκιές της προστασίας δεδομένων και της ασφάλειας είναι μεγάλες, ιδιαίτερα για τομείς όπως η Fintech και η Υγεία με αυστηρά κανονιστικά πλαίσια.
2. Βελτίωση Γενικών LLMs:
   • Με ανοιχτά μοντέλα όπως το Llama, Falcon και Mistral, οι οργανισμοί μπορούν να προσαρμόσουν αυτά τα LLMs για να ανταποκρίνεται στα συγκεκριμένα τους उपयोगικά Scenarios με μόνη δαπάνη την επιμέλεια του μοντέλου.
   • Αυτή η οδός, ενώ αντιμετωπίζει τις ανησυχίες για την προστασία δεδομένων και την ασφάλεια, απαιτεί μια πιο βαθιά επιλογή μοντέλου, προετοιμασία δεδομένων, βελτίωση, ανάπτυξη και παρακολούθηση.
   • Η κυκλική φύση αυτής της οδού απαιτεί μια συνεχής ασχολία, ωστόσο πρόσφατες καινοτομίες όπως η LoRA (Χαμηλό-Βαθμό Προσαρμογή) και Q(Quantized)-LoRa έχουν απλοποιήσει τη διαδικασία βελτίωσης, καθιστώντας την μια όλο και πιο δημοφιλή επιλογή.
3. Προσαρμοσμένη Εκπαίδευση LLMs:
   • Η ανάπτυξη ενός LLM από την αρχή υπόσχεται μια ασύγκριτη ακρίβεια προσαρμοσμένη στην εργασία που έχει ανατεθεί. Ωστόσο, οι αυστηρές απαιτήσεις σε εμπειρογνωσία AI, υπολογιστικούς πόρους, εκτενείς δεδομένα και χρόνο επένδυσης θέτουν σημαντικά εμπόδια.

Από τις τρεις, η βελτίωση των γενικών LLMs είναι η πιο ευνοϊκή επιλογή για τις εταιρείες. Η δημιουργία ενός νέου θεμελιώδους μοντέλου μπορεί να κοστίσει μέχρι 100 εκατομμύρια δολάρια, ενώ η βελτίωση των υφιστάμενων μοντέλων κυμαίνεται μεταξύ 100.000 και 1 εκατομμυρίου δολαρίων. Αυτά τα ποσά προέρχονται από τις υπολογιστικές δαπάνες, την απόκτηση και την επισήμανση δεδομένων, καθώς και τις δαπάνες μηχανικής και έρευνας.

LLMOps versus MLOps

Οι επιχειρησιακές διαδικασίες μηχανικής μάθησης (MLOps) έχουν καθοριστεί καλά, προσφέροντας một δομημένο μονοπάτι για τη μετάβαση των μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) από την ανάπτυξη στην παραγωγή. Ωστόσο, με την άνοδο των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs), ένας νέος επιχειρησιακός парадίγματος, που ονομάζεται LLMOps, έχει εμφανιστεί για να αντιμετωπίσει τις μοναδικές προκλήσεις που συνδέονται με την ανάπτυξη και τη διαχείριση των LLMs. Η διαφοροποίηση μεταξύ LLMOps και MLOps βασίζεται σε διάφορους παράγοντες:

1. Υπολογιστικοί Πόροι:
   • Τα LLMs απαιτούν σημαντική υπολογιστική ισχύ για την εκπαίδευση και τη βελτίωση, συχνά απαιτώντας εξειδικευμένο υλικό όπως GPU για την επιτάχυνση των δεδομένων-παράλληλων λειτουργιών.
   • Το κόστος της συλλογής δεδομένων υπογραμμίζει περαιτέρω τη σημασία των τεχνικών συμπίεσης και αποσταγμάτωσης μοντέλων για την περικοπή των υπολογιστικών εξόδων.
2. Μεταφορά Μάθησης:
   • Σε αντίθεση με τα συμβατικά μοντέλα ML που εκπαιδεύονται από την αρχή, τα LLMs βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στη μεταφορά μάθησης, ξεκινώντας από ένα προ-εκπαιδευμένο μοντέλο και τη βελτίωση του για συγκεκριμένες εργασίες τομέα.
   • Αυτή η προσέγγιση εξοικονομεί δεδομένα και υπολογιστικούς πόρους ενώ επιτυγχάνει κορυφαίες επιδόσεις.
3. Ανθρώπινη Πετρούπολη:
   • Η εναρμονική βελτίωση των LLMs οδηγείται σημαντικά από την ενισχυτική μάθηση από ανθρώπινη ανάδραση (RLHF).
   • Η ενσωμάτωση ενός βρόχου ανάδρασης μέσα στις πipelines του LLMOps δεν μόνο απλοποιεί την αξιολόγηση αλλά και τροφοδοτεί τη διαδικασία βελτίωσης.
4. Ρύθμιση Υπερπαραμέτρων:
   • Ενώ τα κλασικά μοντέλα ML τονίζουν την βελτίωση της ακρίβειας μέσω της ρύθμισης υπερπαραμέτρων, στο πεδίο των LLMs, ο ενδιαφέρον επεκτείνεται επίσης στην μείωση των υπολογιστικών απαιτήσεων.
   • Η điều chỉnh παραμέτρων όπως οι μεγέθεις批 και τα ποσοστά μάθησης μπορεί να αλλάξει σημαντικά την ταχύτητα εκπαίδευσης και τα έξοδα.
5. Μέτρα Απόδοσης:
   • Τα παραδοσιακά μοντέλα ML ακολουθούν καθορισμένα μέτρα απόδοσης όπως ακρίβεια, AUC ή F1 score, ενώ τα LLMs έχουν διαφορετικά μέτρα όπως BLEU και ROUGE.
   • BLEU και ROUGE είναι μέτρα που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της ποιότητας των μηχανικής-γεννημένων μεταφράσεων και περίληψης. BLEU χρησιμοποιείται κυρίως για εργασίες μεταφράσεων, ενώ ROUGE χρησιμοποιείται για εργασίες περίληψης κειμένου.
   • BLEU μετρά την ακρίβεια, ή πόσο οι λέξεις στις μηχανικής-γεννημένες περίληψεις εμφανίζονται στις ανθρώπινες αναφορές περίληψης. ROUGE μετρά την ανάκληση, ή πόσο οι λέξεις στις ανθρώπινες αναφορές περίληψης εμφανίζονται στις μηχανικής-γεννημένες περίληψεις.
6. Μηχανική Προώθησης:
   • Η μηχανική ακριβών προωθήσεων είναι ζωτικής σημασίας για να προκαλέσει ακριβείς και αξιόπιστες απαντήσεις από τα LLMs, μειώνοντας τους κινδύνους όπως η ψευδής εικόνα μοντέλων και η προώθηση hacking.
7. Κατασκευή LLM Pipelines:
   • Εργαλεία όπως το LangChain ή το LlamaIndex επιτρέπουν τη συναρμολόγηση των LLM pipelines, τα οποία συνδυάζουν πολλαπλά LLM κλήσεις ή εξωτερικές συναλλαγές συστήματος για σύνθετες εργασίες όπως η περίληψη γνώσεων.

https://www.fiddler.ai/llmops

Κατανόηση του LLMOps Workflow: Μια Εισαγωγή

Οι Επιχειρησιακές Διαδικασίες Γλωσσικών Μοντέλων, ή LLMOps, είναι παρόμοιες με τον επιχειρησιακό σκελετό των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, εξασφαλίζοντας ομαλή λειτουργία και ενσωμάτωση σε διάφορες εφαρμογές. Ενώ φαίνεται σαν μια παραλλαγή των MLOps ή DevOps, το LLMOps έχει μοναδικές νύξεις που αντιμετωπίζουν τις απαιτήσεις των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων. Ας εμβαθύνουμε στο LLMOps workflow που απεικονίζεται στην εικόνα, εξετάζοντας κάθε στάδιο συνολικά.

1. Εκπαιδευτικά Δεδομένα:
   • Η ουσιαστική ουσία ενός γλωσσικού μοντέλου βρίσκεται στα εκπαιδευτικά δεδομένα. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων, την εξασφάλιση ότι είναι καθαρά, ισορροπημένα και κατάλληλα επισημασμένα. Η ποιότητα και η ποικιλία των δεδομένων επηρεάζουν σημαντικά την ακρίβεια και την ευελιξία του μοντέλου. Στο LLMOps, ο ενδιαφέρον δεν είναι μόνο στην ποσότητα αλλά και στη συμμόρφωση με την προβλεπόμενη χρήση του μοντέλου.
2. Ανοιχτό Μοντέλο Θεμελιώδους:
   • Η εικόνα αναφέρεται σε ένα “Ανοιχτό Μοντέλο Θεμελιώδους”, ένα προ-εκπαιδευμένο μοντέλο που συχνά κυκλοφορεί από κορυφαίες οντότητες AI. Αυτά τα μοντέλα, εκπαιδευμένα σε μεγάλες βάσεις δεδομένων, χρησιμεύουν ως εξαιρετική αφετηρία, σώζοντας χρόνο και πόρους, επιτρέποντας τη βελτίωση για συγκεκριμένες εργασίες αντί για την εκπαίδευση από την αρχή.
3. Εκπαίδευση / Βελτίωση:
   • Με ένα θεμελιώδες μοντέλο και συγκεκριμένα εκπαιδευτικά δεδομένα, η βελτίωση ακολουθεί. Αυτό το βήμα εξειδικεύει το μοντέλο για ειδικούς σκοπούς, όπως η βελτίωση ενός γενικού μοντέλου κειμένου με ιατρική βιβλιογραφία για εφαρμογές υγείας. Στο LLMOps, η αυστηρή βελτίωση με συνεχείς ελέγχους είναι κρίσιμη για την αποφυγή της υπερ-προσαρμογής και την εξασφάλιση της καλής γενίκευσης σε μη είδη δεδομένα.
4. Εκπαιδευμένο Μοντέλο:
   • Μετά τη βελτίωση, ένα εκπαιδευμένο μοντέλο είναι έτοιμο για ανάπτυξη. Αυτό το μοντέλο, μια βελτιωμένη εκδοχή του θεμελιώδους μοντέλου, είναι τώρα εξειδικευμένο για μια συγκεκριμένη εφαρμογή. Μπορεί να είναι ανοιχτό, με δημόσια προσιτά βάρη και αρχιτεκτονική, ή ιδιωτικό, κρατούμενο από την οργάνωση.
5. Ανάπτυξη:
   • Η ανάπτυξη περιλαμβάνει την ενσωμάτωση του μοντέλου σε ένα ζωντανό περιβάλλον για την επεξεργασία πραγματικών ερωτημάτων. Περιλαμβάνει αποφάσεις σχετικά με τη φιλοξενία, είτε σε ιδιωτικές είτε σε cloud πλατφόρμες. Στο LLMOps, οι σκέψεις γύρω από την καθυστέρηση, τα υπολογιστικά έξοδα και τη διαθεσιμότητα είναι κρίσιμες, μαζί με την εξασφάλιση ότι το μοντέλο κλιμακώνεται καλά για πολλαπλά συγχρονισμένα αιτήματα.
6. Προώθηση:
   • Στα γλωσσικά μοντέλα, μια προώθηση είναι μια είσοδος ερώτημα ή δήλωση. Η δημιουργία αποτελεσματικών προωθήσεων, συχνά απαιτώντας την κατανόηση της συμπεριφοράς του μοντέλου, είναι ζωτικής σημασίας για να προκαλέσει τις επιθυμητές εξόδους όταν το μοντέλο επεξεργάζεται αυτές τις προωθήσεις.
7. Αποθήκη Εμφυτεύματος ή Βάσεις Δεδομένων Διανυσμάτων:
   • Μετά την επεξεργασία, τα μοντέλα μπορεί να επιστρέψουν περισσότερα από απλά κείμενα απαντήσεις. Προηγμένα εφαρμογές μπορεί να απαιτούν εμφυτεύματα – υψηλο-διαστατικά διανύσματα που αντιπροσωπεύουν σημασιολογικό περιεχόμενο. Αυτά τα εμφυτεύματα μπορούν να αποθηκευτούν ή να προσφερθούν ως υπηρεσία, επιτρέποντας τη γρήγορη ανάκτηση ή σύγκριση σημασιολογικής πληροφορίας, εμπλουτίζοντας τον τρόπο που οι ικανότητες των μοντέλων αξιοποιούνται πέρα από τη απλή δημιουργία κειμένου.
8. Αναπτυγμένο Μοντέλο (Αυτο-φιλοξενούμενο ή API):
   • Μόλις επεξεργαστεί, η έξοδος του μοντέλου είναι έτοιμη. Ανавис από τη στρατηγική, οι εξόδους μπορούν να προσεγγιστούν μέσω μιας αυτο-φιλοξενούμενης διεπαφής ή ενός API, με την πρώτη να προσφέρει περισσότερο έλεγχο στην οργάνωση-φιλοξενούμενη, και τη δεύτερη να προσφέρει κλιμάκωση και εύκολη ενσωμάτωση για τρίτους développers.
9. Εξόδους:
   • Αυτό το στάδιο παράγει το ορατό αποτέλεσμα της ροής εργασίας. Το μοντέλο λαμβάνει μια προώθηση, την επεξεργάζεται και επιστρέφει μια έξοδο, η οποία, ανάλογα με την εφαρμογή, μπορεί να είναι μπλοκ κειμένου, απαντήσεις, δημιουργημένες ιστορίες ή ακόμη και εμφυτεύματα όπως συζητήθηκε.

Κορυφαίες Εκκινήσεις LLM

Το τοπίο των Επιχειρησιακών Διαδικασιών Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMOps) έχει μαρτυρήσει την εμφάνιση εξειδικευμένων πλατφόρμων και εκκινήσεων. Εδώ είναι δύο εκκινήσεις/πλατφόρμες και οι περιγραφές τους σχετικά με τον χώρο LLMOps:

Comet

Το Comet διευκολύνει τον κύκλο ζωής της μηχανικής μάθησης, ειδικά για την ανάπτυξη μεγάλων γλωσσικών μοντέλων. Παρέχει εγκαταστάσεις για την παρακολούθηση πειραμάτων και τη διαχείριση μοντέλων παραγωγής. Η πλατφόρμα είναι κατάλληλη για μεγάλες εταιρικές ομάδες, προσφέροντας διάφορες στρατηγικές ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων ιδιωτικών cloud, υβριδικών και εσωτερικών εγκαταστάσεων.

Dify

Το Dify είναι μια ανοιχτή πλατφόρμα LLMOps που βοηθά στην ανάπτυξη εφαρμογών AI χρησιμοποιώντας μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το GPT-4. Διαθέτει μια φιλική προς τον χρήστη διεπαφή και παρέχει άρτια πρόσβαση μοντέλων, εμφυτεύματα περιεχομένου, έλεγχο κόστους και ικανότητες επισήμανσης δεδομένων. Οι χρήστες μπορούν να διαχειριστούν εύκολα τα μοντέλα τους οπτικά και να χρησιμοποιήσουν έγγραφα, περιεχόμενο ιστού ή σημειώσεις Notion ως AI περιεχόμενο, το οποίο το Dify χειρίζεται για προεπεξεργασία και άλλες λειτουργίες.

Portkey.ai

Το Portkey.ai είναι μια ινδική εκκίνηση που ειδικεύεται στις επιχειρησιακές διαδικασίες γλωσσικών μοντέλων (LLMOps). Με πρόσφατο σπόρο χρηματοδότησης 3 εκατομμυρίων δολαρίων υπό την ηγεσία της Lightspeed Venture Partners, το Portkey.ai προσφέρει ενσωματώσεις με σημαντικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως αυτά της OpenAI και της Anthropic. Οι υπηρεσίες τους απευθύνονται σε εταιρείες γενετικής AI, εστιάζοντας στην ενίσχυση του LLMOps τους, το οποίο περιλαμβάνει πραγματική canary δοκιμή και ικανότητες βελτίωσης μοντέλων.