LLMOps: la próxima frontera para las operaciones de aprendizaje automático

Aprendizaje automático (ML) es una tecnología poderosa que puede resolver problemas complejos y ofrecer valor al cliente. Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático son difíciles de desarrollar e implementar. Necesitan mucha experiencia, recursos y coordinación. Esta es la razón por Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) ha surgido como un paradigma para ofrecer valores escalables y medibles a Inteligencia Artificial (AI) negocios impulsados.

MLOps son prácticas que automatizan y simplifican los flujos de trabajo y las implementaciones de ML. MLOps hace que los modelos ML sean más rápidos, seguros y confiables en producción. MLOps también mejora la colaboración y la comunicación entre las partes interesadas. Pero se necesita más que MLOps para un nuevo tipo de modelo de ML llamado Modelos de lenguaje grande (LLM).

Los LLM son redes neuronales profundas que pueden generar textos en lenguaje natural para diversos fines, como responder preguntas, resumir documentos o escribir código. LLM, como GPT-4, BERTIy T5, son muy potentes y versátiles en Procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los LLM pueden comprender las complejidades del lenguaje humano mejor que otros modelos. Sin embargo, los LLM también son muy diferentes de otros modelos. Son enormes, complejos y ávidos de datos. Necesitan mucha computación y almacenamiento para entrenarse e implementarse. También necesitan una gran cantidad de datos de los que aprender, lo que puede plantear problemas de calidad, privacidad y ética de los datos.

Además, los LLM pueden generar resultados inexactos, sesgados o dañinos, que necesitan una evaluación y moderación cuidadosas. Un nuevo paradigma llamado Operaciones de modelos de lenguaje grandes (LLMOps) se vuelve más esencial para manejar estos desafíos y oportunidades de los LLM. Los LLMOps son una forma especializada de MLOps que se centra en los LLM en producción. Los LLMOps incluyen las prácticas, técnicas y herramientas que hacen que los LLM sean eficientes, efectivos y éticos en la producción. Los LLMOps también ayudan a mitigar los riesgos y maximizar los beneficios de los LLM.

Beneficios de LLMOps para organizaciones

LLMOps puede aportar muchos beneficios a las organizaciones que desean utilizar todo el potencial de los LLM.

Uno de los beneficios es una mayor eficiencia, ya que LLMOps proporciona la infraestructura y las herramientas necesarias para optimizar el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de los LLM.

Otro beneficio es la reducción de costos, ya que LLMOps proporciona técnicas para reducir la potencia informática y el almacenamiento necesarios para los LLM sin comprometer su rendimiento.

Además, LLMOps proporciona técnicas para mejorar la calidad, diversidad y relevancia de los datos y la ética, equidad y responsabilidad de los datos de los LLM.

Además, LLMOps ofrece métodos para permitir la creación e implementación de aplicaciones LLM complejas y diversas al guiar y mejorar la capacitación y evaluación de LLM.

Principios y mejores prácticas de LLMOps

A continuación, se presentan brevemente los principios fundamentales y las mejores prácticas de LLMOps:

Principios fundamentales de los LLMOP

Los LLMOP constan de siete principios fundamentales que guían todo el ciclo de vida de los LLM, desde la recopilación de datos hasta la producción y el mantenimiento.

1. El primer principio es recopilar y preparar diversos datos de texto que puedan representar el dominio y la tarea del LLM.
2. El segundo principio es garantizar la calidad, diversidad y relevancia de los datos, ya que afectan el desempeño del LLM.
3. El tercer principio es elaborar indicaciones de entrada efectivas para obtener el resultado deseado del LLM utilizando la creatividad y la experimentación.
4. El cuarto principio es adaptar los LLM previamente capacitados a dominios específicos seleccionando los datos, hiperparámetros y métricas apropiados y evitando el sobreajuste o el desajuste.
5. El quinto principio es enviar LLM perfeccionados a producción, garantizando escalabilidad, seguridad y compatibilidad con el entorno del mundo real.
6. El sexto principio es realizar un seguimiento del desempeño de los LLM y actualizarlos con nuevos datos a medida que el dominio y la tarea puedan evolucionar.
7. El séptimo principio es establecer políticas éticas para el uso de LLM, cumplir con las normas legales y sociales y generar confianza con los usuarios y las partes interesadas.

Mejores prácticas de LLMOP

Los LLMOps eficaces se basan en un conjunto sólido de mejores prácticas. Estos incluyen control de versiones, experimentación, automatización, monitoreo, alertas y gobernanza. Estas prácticas sirven como pautas esenciales, asegurando la gestión eficiente y responsable de los LLM durante todo su ciclo de vida. A continuación se analiza brevemente cada una de las prácticas:

• Control de versiones- la práctica de rastrear y gestionar los cambios en los datos, el código y los modelos a lo largo del ciclo de vida de los LLM.
• Experimentación—Se refiere a probar y evaluar diferentes versiones de datos, códigos y modelos para encontrar la configuración y el rendimiento óptimos de los LLM.
• Automatización - la práctica de automatizar y orquestar las diferentes tareas y flujos de trabajo involucrados en el ciclo de vida de los LLM.
• Monitoreo— recopilar y analizar las métricas y los comentarios relacionados con el desempeño, el comportamiento y el impacto de los LLM.
• Alertando— la configuración y el envío de alertas y notificaciones basadas en las métricas y los comentarios recopilados del proceso de seguimiento.
• Gobierno— establecer y hacer cumplir las políticas, estándares y directrices para el uso ético y responsable de los LLM.

Herramientas y plataformas para LLMOps

Las organizaciones necesitan utilizar diversas herramientas y plataformas que puedan respaldar y facilitar que los LLMOps utilicen todo el potencial de los LLM. Algunos ejemplos son OpenAI, Abrazando la caray Pesos y sesgos.

OpenAI, una empresa de investigación de IA, ofrece varios servicios y modelos, incluidos GPT-4, DALL-E, CLIP y DINOv2. Si bien GPT-4 y DALL-E son ejemplos de LLM, CLIP y DINOv2 son modelos basados ​​en la visión diseñados para tareas como la comprensión de imágenes y el aprendizaje de representación. La API OpenAI, proporcionada por OpenAI, respalda el marco de IA responsable y enfatiza el uso ético y responsable de la IA.

Asimismo, Hugging Face es una empresa de inteligencia artificial que proporciona una plataforma de PNL, que incluye una biblioteca y un centro de LLM previamente capacitados, como BERT, GPT-3 y T5. La plataforma Hugging Face admite integraciones con TensorFlow, PyTorcho Amazon SageMaker.

Weights & Biases es una plataforma MLOps que proporciona herramientas para el seguimiento de experimentos, visualización de modelos, control de versiones de conjuntos de datos e implementación de modelos. La plataforma Weights & Biases admite varias integraciones, como Hugging Face, PyTorch o Google Cloud.

Estas son algunas de las herramientas y plataformas que pueden ayudar con LLMOps, pero hay muchas más disponibles en el mercado.

Casos de uso de LLM

Los LLM se pueden aplicar a diversas industrias y dominios, según las necesidades y objetivos de la organización. Por ejemplo, en el sector sanitario, los LLM pueden ayudar con el diagnóstico médico, el descubrimiento de fármacos, la atención al paciente y la educación sanitaria al predecir la estructura 3D de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos, lo que puede ayudar a comprender y tratar enfermedades como la COVID-19, el Alzheimer o el Alzheimer. cáncer.

Del mismo modo, en educación, los LLM pueden mejorar la enseñanza y el aprendizaje a través de contenido, retroalimentación y evaluación personalizados al adaptar la experiencia de aprendizaje de idiomas para cada usuario en función de su conocimiento y progreso.

En el comercio electrónico, los LLM pueden crear y recomendar productos y servicios basados ​​en las preferencias y el comportamiento de los clientes al brindar sugerencias personalizadas de combinación y combinación en un espejo inteligente con realidad aumentada, brindando una mejor experiencia de compra.

Desafíos y riesgos de los LLM

Los LLM, a pesar de sus ventajas, enfrentan varios desafíos que exigen una cuidadosa consideración. En primer lugar, la demanda de recursos computacionales excesivos genera preocupaciones ambientales y de costos. Técnicas como la compresión del modelo y la poda alivian esto optimizando el tamaño y la velocidad.

En segundo lugar, el fuerte deseo de contar con conjuntos de datos grandes y diversos introduce desafíos en la calidad de los datos, incluidos ruido y sesgos. Soluciones como la validación y el aumento de datos mejoran la solidez de los datos.

En tercer lugar, los LLM amenazan la privacidad de los datos y corren el riesgo de exponer información confidencial. Técnicas como la privacidad diferencial y el cifrado ayudan a proteger contra infracciones.

Por último, surgen preocupaciones éticas por la posible generación de resultados sesgados o dañinos. Las técnicas que implican detección de prejuicios, supervisión humana e intervención garantizan el cumplimiento de estándares éticos.

Estos desafíos requieren un enfoque integral, que abarque todo el ciclo de vida de los LLM, desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo y la generación de resultados.

Lo más importante es...

LLMOps es un nuevo paradigma que se centra en la gestión operativa de LLM en entornos de producción. LLMOps abarca las prácticas, técnicas y herramientas que permiten el desarrollo, implementación y mantenimiento eficiente de LLM, así como la mitigación de sus riesgos y la maximización de sus beneficios. LLMOps es esencial para desbloquear todo el potencial de los LLM y aprovecharlos para diversas aplicaciones y dominios del mundo real.

Sin embargo, LLMOps es un desafío y requiere mucha experiencia, recursos y coordinación entre diferentes equipos y etapas. LLMOps también requiere una evaluación cuidadosa de las necesidades, objetivos y desafíos de cada organización y proyecto, así como la selección de las herramientas y plataformas adecuadas que puedan respaldar y facilitar LLMOps.