Siltaisuuden luominen suurten kielen mallien ja liiketoiminnan välille: LLMops

Suurten kielen mallien (LLM) perusta, kuten OpenAI:n GPT-3 tai sen seuraaja GPT-4, löytyy syvän oppimisen alueelta, joka hyödyntää kolmen tai useamman kerroksen neuroverkkoja. Nämä mallit koulutetaan laajojen internet-tekstien kattavilla tietokannoilla. Koulutuksen kautta LLM:t oppivat ennustamaan seuraavan sanan jonossa, annettujen edeltävien sanojen perusteella. Tämä kyky, yksinkertainen ollessaan, muodostaa LLM:ien kyvyn tuottaa yhtenäistä, asiayhteyden mukaista tekstiä laajojen jonojen yli.

Potentiialiset sovellukset ovat rajattomat – niistä voi mainita sähköpostien laatimisen, koodin luomisen, kysymysten vastaamisen ja jopa luovan kirjoittamisen. Kuitenkin suurella voimalla tulee suuri vastuu, ja näiden jättiläismallien hallinnointi tuotantoympäristössä ei ole triviaalia. Tässä kohtaa LLMOps astuu kuvaan, edustaen parhaiden käytäntöjen, työkalujen ja prosessien joukkoa, joiden avulla voidaan taata LLM:ien luotettava, turvallinen ja tehokas toiminta.

Tielle LLM-integraatioon on kolme merkittävää reittiä:

1. Yleispurposing LLM:ien ohjelmointi:
   • Mallit kuten ChatGPT ja Bard tarjoavat matalan kynnyksen omaksumiselle vähäisin etukäteen kuluin, vaikka pitkällä aikavälillä niiden hintalappu voi olla merkittävä.
   • Kuitenkin tietosuojan ja turvallisuuden varjot ovat suuria, erityisesti rahoitus- ja terveydenhuoltoalalla, joilla on tiukat sääntelykehykset.
2. Yleispurposing LLM:ien hienosäätö:
   • Avoimen lähdekoodin mallien, kuten Llama, Falcon ja Mistral, avulla organisaatiot voivat räätälöidä nämä LLM:t omiin tarpeisiinsa vain mallin säätämiskustannuksilla.
   • Tämä reitti, joka vastaa tietosuojan ja turvallisuuden huolia, vaatii kuitenkin syvemmän mallin valinnan, datan valmistelun, hienosäätöä, käyttöönoton ja seurannan.
   • Tämän reitin syklinen luonne vaatii jatkuvaa sitoutumista, mutta viimeaikaiset innovaatiot, kuten LoRA (Low-Rank Adaptation) ja Q(Quantized)-LoRa, ovat suoristaneet hienosäätöprosessia, tehden siitä yhä suositummaksi valinnaksi.
3. LLM:n kustomointi:
   • LLM:n kehittäminen alusta alkaen luvaa poikkeuksellista tarkkuutta tehtävään. Kuitenkin vaatimukset AI-asiantuntemukseen, laskentaresursseihin, laajaan dataan ja aikainvestointiin muodostavat merkittäviä esteitä.

Näistä kolmesta vaihtoehdosta yleispurposing LLM:ien hienosäätö on suositeltavin vaihtoehto yrityksille. Uuden perusmallin luominen voi maksaa jopa 100 miljoonaa dollaria, kun taas olemassa olevien mallien hienosäätö voi maksaa 100 000 ja 1 miljoonan dollarin välillä. Nämä luvut johtuvat laskentakustannuksista, datan hankinnasta ja merkinnöistä sekä insinööri- ja tutkimuskulujen kattamisesta.

LLMOps vs. MLOps

Konenäön operatiivinen toiminta (MLOps) on vakiintunut ala, joka tarjoaa järjestelmällisen tien konenäön mallien siirtämiseen kehityksestä tuotantoon. Kuitenkin suurten kielen mallien (LLM) nousun myötä on kehittynyt uusi operatiivinen paradigmaksi kutsuttu LLMOps, joka on suunniteltu ratkaisemaan LLM:ien käyttöönottoon ja hallinnointiin liittyvät ainutlaaduiset haasteet. LLMOps ja MLOps eroavat useilla tekijöillä:

1. Laskentaresurssit:
   • LLM:t vaativat merkittävää laskentavoimaa koulutukselle ja hienosäätöä, usein edellyttäen erikoishardwaren käyttöä, kuten GPU:ita, datan rinnakkaisoperaatioiden nopeuttamiseksi.
   • Lisäksi laskennan kustannukset korostavat mallin pakkaamisen ja tiivistämisen menetelmien tärkeyttä laskennallisten kustannusten hillitsemiseksi.
2. Siirtymällinen oppiminen:
   • Erikoistuneista ML-malleista poiketen LLM:t nojaavat voimakkaasti siirtymälliseen oppimiseen, aloittaen esikoulutetusta mallista ja hienosäätämällä sitä tiettyihin tehtäviin.
   • Tämä lähestymistapa säästää dataa ja laskentaresursseja saavuttaen samalla huipputason suorituskyvyn.
3. Ihmisen palautusilmiö:
   • LLM:ien jatkuva parantaminen perustuu merkittävästi vahvistavaan oppimiseen ihmisten palautteen kautta (RLHF).
   • Palautusilmion integroiminen LLMOps-pipelinesiin yksinkertaistaa arviointia ja lisäksi polttoainetta hienosäätöprosessille.
4. Hyperparametrien säätö:
   • Perinteisessä ML:ssä tarkkuuden parantamiseksi keskitytään hyperparametrien säätöön, kun taas LLM:ien parissa painopistettä laajennetaan myös laskentakustannusten vähentämiseen.
   • Parametrien, kuten eräkokojen ja oppimisnopeuksien, säätäminen voi merkittävästi muuttaa koulutuksen nopeutta ja kustannuksia.
5. Suorituskykymittarit:
   • Perinteiset ML-mallit noudattavat hyvin määriteltyjä suorituskykymittareita, kuten tarkkuutta, AUC:ia tai F1-lukua, kun taas LLM:illä on erilainen mittaristo, kuten BLEU ja ROUGE.
   • BLEU ja ROUGE ovat mittareita, joita käytetään arvioidessa koneellisesti tuotetun tekstin ja tiivistelmien laatua. BLEU on pääasiassa käytetty konekäännöstehtävissä, kun taas ROUGE käytetään tekstin tiivistämistehtävissä.
   • BLEU mittaa tarkkuutta eli sitä, kuinka paljon koneellisesti tuotetussa tiivistelmässä olevat sanat esiintyvät viite tiivistelmissä. ROUGE mittaa palautuskykyä eli sitä, kuinka paljon viite tiivistelmien sanat esiintyvät koneellisesti tuotetuissa tiivistelmissä.
6. Ohjelmistojen suunnittelu:
   • Tarkan ohjelmistojen suunnittelun on oltava tärkeää saadakseen tarkat ja luotettavat vastaukset LLM:iltä, vähentäen riskejä kuten mallin harhaa ja ohjelmistojen hakkerointia.
7. LLM-pipelinesin rakentaminen:
   • Työkalut kuten LangChain tai LlamaIndex mahdollistavat LLM-pipelinesin kokoamisen, joka yhdistää useita LLM-kutsuja tai ulkoisten järjestelmien vuorovaikutuksia monimutkaisiin tehtäviin kuten tietokantakyselyihin.

https://www.fiddler.ai/llmops

Ymmärtäminen LLMOps-työnkulusta: Tarkka analyysi

Kielen mallien operatiivinen toiminta, eli LLMOps, on suurten kielen mallien toiminnan ja integraation operatiivinen selkäranka. Vaikka se näyttää olevan MLOpsin tai DevOpsin variantti, LLMOpsilla on ainutlaaduiset nuancet, jotka vastaavat suurten kielen mallien vaatimuksia. Tutustumme LLMOps-työnkulkuun kuvauksessa, tutkien jokaisen vaihetta perusteellisesti.

1. Koulutusdata:
   • Kielen mallin ydin on koulutusdata. Tässä vaiheessa kerätään tietokantoja, varmistetaan niiden puhdas ja tasapuolisuus sekä oikea merkintä. Datatietojen laatu ja monipuolisuus vaikuttavat merkittävästi mallin tarkkuuteen ja monikäyttöisyyteen. LLMOpsissa painopistettä on datan määrän sijaan sen soveltuvuudessa mallin tarkoitettuun käyttötarkoitukseen.
2. Avoimen lähdekoodin perusmalli:
   • Kuvauksessa mainittu “Avoimen lähdekoodin perusmalli” on esikoulutettu malli, jota johtavat AI-toimijat usein julkaisevat. Nämä mallit, jotka on koulutettu laajoilla tietokannoilla, toimivat erinomaisena lähtökohtana, säästäen aikaa ja resursseja, mahdollistaen hienosäätöä tiettyihin tehtäviin sen sijaan, että koulutettaisiin uudelleen.
3. Koulutus / Säätö:
   • Perusmallin ja tietyn koulutusdatan kanssa hienosäätö seuraa. Tässä vaiheessa malli hienosäädellään erityisiin tarkoituksiin, kuten yleisen tekstimallin hienosäätöä lääketieteellisellä kirjallisuudella terveydenhuollon sovelluksiin. LLMOpsissa tiukka hienosäätö ja jatkuva tarkkailu ovat olennaisia ylioppimisen estämiseksi ja hyvän yleistymisen takaamiseksi näkymättömiin tietoihin.
4. Koulutettu malli:
   • Hienosäätöjen jälkeen valmis, erikoistunut malli syntyy. Tämä malli, joka on parannettu versio perusmallista, on nyt sovellettavissa tiettyyn sovellukseen. Se voi olla avoimen lähdekoodin, jolla on julkisesti saatavilla olevat painot ja arkkitehtuuri, tai omistettu, jonka organisaatio pitää yksityisenä.
5. Käyttöönotto:
   • Käyttöönotto käsittää mallin integroimisen live-ympäristöön todellisen kyselyprosessin varten. Se sisältää päätökset isäntäpalvelun suhteen, joko omalla palvelimella tai pilvipalveluissa. LLMOpsissa huomioon otetaan viive, laskennalliset kustannukset ja saatavuus, sekä varmistetaan, että malli skaalautuu hyvin useille samanaikaisille pyynnöille.
6. Ohjelmistot:
   • Kielen malleissa ohjelmisto on syöte- tai lause, joka annetaan mallille. Tehokkaiden ohjelmistojen luominen, usein vaativat mallin käyttäytymisen ymmärtämistä, on olennainen saadakseen toivottuja tuloksia, kun malli prosessoi näitä ohjelmistoja.
7. Upotusvarasto tai vektorigraafiset tietokannat:
   • Mallien jälkeenprosessoinnissa voi olla enemmän kuin pelkät tekstivastaukset. Edistyneet sovellukset voivat vaatia upotuksia – korkean ulottuvuuden vektoreita, jotka edustavat semanttista sisältöä. Nämä upotuksia voidaan tallentaa tai tarjota palveluna, mahdollistaen nopean hakun tai vertailun semanttista tietoa, rikastuttaen mallien kykyjä tekstintuottamisen ulkopuolella.
8. Käyttöönotettu malli (itseisännitetty tai API):
   • Kun prosessi on valmis, mallin tuloste on valmis. Strategian mukaan tulokset voidaan käyttää itseisännitetyssä käyttöliittymässä tai API:ssa, jolloin jälkimmäinen tarjoaa skaalautuvuutta ja helppoa integrointia kolmansille kehittäjille.
9. Tulokset:
   • Tässä vaiheessa työnkulku tuottaa konkreettisen tuloksen. Malli ottaa ohjelmiston, prosessoi sen ja palauttaa tuloksen, joka sovelluksen mukaan voi olla tekstiblokkeja, vastauksia, generoituja tarinoita tai jopa upotuksia, kuten aiemmin mainittu.

Parhaat LLM-startupit

Suurten kielen mallien operatiivisen toiminnan (LLMOps) maisema on kokenut erikoistuneiden alustojen ja startupien nousun. Tässä on kaksi startupia/alustaa ja niiden kuvaukset, jotka liittyvät LLMOps-tilaan:

Comet

Comet suorittaa koneoppimisen elinkaaren, erityisesti suurten kielen mallien kehittämiseen. Se tarjoaa välineitä kokeiden seuraamiseen ja tuotantomallien hallintaan. Alusta on sovellettavissa suurille yritysten tiimille, tarjoten erilaisia käyttöönottostrategioita, kuten yksityisen pilven, hybridin ja omalla palvelimella olevat asetukset.

Dify

Dify on avoimen lähdekoodin LLMOps-alusta, joka auttaa tekoälysovellusten kehittämisessä suurten kielen mallien, kuten GPT-4, avulla. Se tarjoaa helppokäyttöisen käyttöliittymän ja tarjoaa helpon mallin pääsyn, kontekstin upotuksen, kustannusvalvonnan ja datamerkintöjen ominaisuuksia. Käyttäjät voivat helposti hallita mallejaan visuaalisesti ja käyttää asiakirjoja, verkkosisältöä tai Notion-muistiinpanoja tekoälykontekstina, jonka Dify käsittelee esikäsittelyyn ja muihin operaatioihin.

Portkey.ai

Portkey.ai on intialainen startup, joka on erikoistunut kielen mallien operatiiviseen toimintaan (LLMOps). Viimeaikaisen 3 miljoonan dollarin siemenrahoituksen myötä, jota johti Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai tarjoaa integraatioita merkittävien suurten kielen mallien kanssa, kuten OpenAI:n ja Anthropicin mallit. Heidän palvelunsa on suunnattu generatiivisen tekoälyyrityksille, keskittyen parantamaan heidän LLM-toimintapinoa, joka sisältää reaaliaikaisen kanarialaisten testaamisen ja mallin hienosäätöominaisuudet.