LLMOps: koneoppimistoimintojen seuraava raja

Koneoppiminen (ML) on tehokas tekniikka, joka voi ratkaista monimutkaisia ​​ongelmia ja tuottaa lisäarvoa asiakkaalle. ML-mallit ovat kuitenkin haastavia kehittää ja ottaa käyttöön. He tarvitsevat paljon asiantuntemusta, resursseja ja koordinaatiota. Tämän vuoksi Machine Learning Operations (MLOps) on noussut paradigmaksi tarjota skaalautuvia ja mitattavia arvoja Keinotekoinen älykkyys (AI) vetämiä yrityksiä.

MLO:t ovat käytäntöjä, jotka automatisoivat ja yksinkertaistavat ML-työnkulkuja ja käyttöönottoja. MLO:t tekevät ML-malleista nopeampia, turvallisempia ja luotettavampia tuotannossa. MLOps parantaa myös sidosryhmien välistä yhteistyötä ja viestintää. Mutta enemmän kuin MLOps tarvitaan uudentyyppiseen ML-malliin nimeltä Suuret kielimallit (LLM).

LLM:t ovat syviä hermoverkkoja, jotka voivat tuottaa luonnollisen kielen tekstejä eri tarkoituksiin, kuten kysymyksiin vastaamiseen, asiakirjojen yhteenvetoon tai koodin kirjoittamiseen. LLM:t, kuten GPT-4, BERTIja T5, ovat erittäin tehokkaita ja monipuolisia Luonnollinen kielenkäsittely (NLP). LLM:t voivat ymmärtää ihmisen kielen monimutkaisuutta paremmin kuin muut mallit. LLM:t ovat kuitenkin myös hyvin erilaisia ​​kuin muut mallit. Ne ovat valtavia, monimutkaisia ​​ja vaativat dataa. He tarvitsevat paljon laskentaa ja tallennustilaa kouluttaakseen ja ottaakseen käyttöön. He tarvitsevat myös paljon dataa oppiakseen, mikä voi nostaa tiedon laatuun, yksityisyyteen ja etiikkaan liittyviä ongelmia.

Lisäksi LLM:t voivat tuottaa epätarkkoja, puolueellisia tai haitallisia tuloksia, jotka vaativat huolellista arviointia ja hallintaa. Uusi paradigma nimeltä Large Language Model Operations (LLMOps) tulee entistä tärkeämmäksi näiden LLM:ien haasteiden ja mahdollisuuksien käsittelemiseksi. LLMOps on erikoistunut MLOps-muoto, joka keskittyy LLM:ihin tuotannossa. LLMO:t sisältävät käytännöt, tekniikat ja työkalut, jotka tekevät LLM:istä tehokkaita, vaikuttavia ja eettisiä tuotannossa. LLMOps auttaa myös vähentämään riskejä ja maksimoimaan LLM:ien hyödyt.

LLMOps-edut organisaatioille

LLMOps voi tuoda monia etuja organisaatioille, jotka haluavat hyödyntää LLM:n täyden potentiaalin.

Yksi eduista on tehokkuuden lisääntyminen, koska LLMOps tarjoaa tarvittavan infrastruktuurin ja työkalut LLM:ien kehittämisen, käyttöönoton ja ylläpidon virtaviivaistamiseen.

Toinen etu on alemmat kustannukset, koska LLMOps tarjoaa tekniikoita, jotka vähentävät LLM:ien tarvitsemaa laskentatehoa ja tallennustilaa vaarantamatta niiden suorituskykyä.

Lisäksi LLMOps tarjoaa tekniikoita, joilla parannetaan tietojen laatua, monimuotoisuutta ja relevanssia sekä LLM:ien tiedon etiikkaa, oikeudenmukaisuutta ja vastuullisuutta.

Lisäksi LLMOps tarjoaa menetelmiä, jotka mahdollistavat monimutkaisten ja monipuolisten LLM-sovellusten luomisen ja käyttöönoton ohjaamalla ja tehostamalla LLM-koulutusta ja arviointia.

LLMOpsin periaatteet ja parhaat käytännöt

Alla on esitetty lyhyesti LLMOpsin perusperiaatteet ja parhaat käytännöt:

LLMOP:n perusperiaatteet

LLMOP:t koostuvat seitsemästä perusperiaatteesta, jotka ohjaavat LLM:n koko elinkaarta tiedonkeruusta tuotantoon ja ylläpitoon.

1. Ensimmäinen periaate on kerätä ja valmistaa monipuolista tekstidataa, joka voi edustaa LLM:n toimialuetta ja tehtävää.
2. Toinen periaate on varmistaa tietojen laatu, monimuotoisuus ja merkityksellisyys, koska ne vaikuttavat LLM:n suorituskykyyn.
3. Kolmas periaate on luoda tehokkaita syöttökehotteita halutun tulosteen saamiseksi LLM:ltä luovuuden ja kokeilun avulla.
4. Neljäs periaate on mukauttaa valmiiksi koulutetut LLM:t tiettyihin toimialueisiin valitsemalla sopivat tiedot, hyperparametrit ja mittarit ja välttämällä yli- tai alisovitusta.
5. Viides periaate on lähettää hienosäädetyt LLM:t tuotantoon, mikä varmistaa skaalautuvuuden, turvallisuuden ja yhteensopivuuden todellisen ympäristön kanssa.
6. Kuudes periaate on seurata LLM:ien suorituskykyä ja päivittää ne uusilla tiedoilla toimialueen ja tehtävän kehittyessä.
7. Seitsemäs periaate on eettisten toimintaperiaatteiden luominen LLM-käyttöön, lakien ja sosiaalisten normien noudattaminen sekä luottamuksen rakentaminen käyttäjien ja sidosryhmien kanssa.

LLMOP:n parhaat käytännöt

Tehokkaat LLMO:t luottavat vankkaan parhaiden käytäntöjen joukkoon. Näitä ovat versionhallinta, kokeilu, automaatio, valvonta, hälytykset ja hallinta. Nämä käytännöt ovat olennaisia ​​suuntaviivoja, jotka varmistavat LLM:ien tehokkaan ja vastuullisen johtamisen koko niiden elinkaaren ajan. Jokaista käytäntöä käsitellään lyhyesti alla:

• Versionhallinta— Tiedon, koodin ja mallien muutosten seuranta ja hallinta LLM:n koko elinkaaren ajan.
• kokeilu— viittaa tietojen, koodin ja mallien eri versioiden testaamiseen ja arviointiin LLM:ien optimaalisen kokoonpanon ja suorituskyvyn löytämiseksi.
• Automaatio— LLM-yritysten elinkaaren eri tehtävien ja työnkulkujen automatisointi ja organisointi.
• Seuranta— LLM:ien suorituskykyyn, käyttäytymiseen ja vaikutukseen liittyvien mittareiden ja palautteen kerääminen ja analysointi.
• hälyttäminen— hälytysten ja ilmoitusten asettaminen ja lähettäminen seurantaprosessista kerättyjen mittareiden ja palautteen perusteella.
• Hallinto— LLM-tieteiden eettistä ja vastuullista käyttöä koskevien käytäntöjen, standardien ja ohjeiden laatiminen ja täytäntöönpano.

Työkalut ja alustat LLMOpsille

Organisaatioiden on käytettävä erilaisia ​​työkaluja ja alustoja, jotka voivat tukea ja helpottaa LLMOps:ia hyödyntääkseen LLM:n täyden potentiaalin. Jotkut esimerkit ovat OpenAI, Halaaminen kasvotja Painot ja painotukset.

Tekoälytutkimusyritys OpenAI tarjoaa erilaisia ​​palveluita ja malleja, mukaan lukien GPT-4, DALL-E, CLIP ja DINOv2. GPT-4 ja DALL-E ovat esimerkkejä LLM:istä, kun taas CLIP ja DINOv2 ovat visiopohjaisia ​​malleja, jotka on suunniteltu tehtäviin, kuten kuvan ymmärtämiseen ja esityksen oppimiseen. OpenAI:n tarjoama OpenAI API tukee Responsible AI Frameworkia ja korostaa eettistä ja vastuullista tekoälyn käyttöä.

Samoin Hugging Face on tekoälyyritys, joka tarjoaa NLP-alustan, joka sisältää kirjaston ja keskuksen esikoulutettuja LLM:itä, kuten BERT, GPT-3 ja T5. Hugging Face -alusta tukee integraatioita TensorFlow, PyTorchtai Amazon Sage Maker.

Weights & Biases on MLOps-alusta, joka tarjoaa työkaluja kokeiden seurantaan, mallien visualisointiin, tietojoukon versiointiin ja mallin käyttöönottoon. Weights & Biases -alusta tukee erilaisia ​​integraatioita, kuten Hugging Face, PyTorch tai Google Cloud.

Nämä ovat joitain työkaluja ja alustoja, jotka voivat auttaa LLMOpsin kanssa, mutta monia muitakin on saatavilla markkinoilla.

LLM:ien käyttötapaukset

LLM:itä voidaan soveltaa eri toimialoilla ja aloilla organisaation tarpeista ja tavoitteista riippuen. Esimerkiksi terveydenhuollossa LLM:t voivat auttaa lääketieteellisessä diagnoosissa, lääkekehityksessä, potilaiden hoidossa ja terveyskasvatuksessa ennustamalla proteiinien 3D-rakenteen aminohapposekvensseistään, mikä voi auttaa ymmärtämään ja hoitamaan sairauksia, kuten COVID-19, Alzheimerin tai syöpä.

Samoin koulutuksessa LLM:t voivat tehostaa opetusta ja oppimista personoidun sisällön, palautteen ja arvioinnin avulla räätälöimällä kieltenoppimiskokemuksen kullekin käyttäjälle heidän tietämyksensä ja edistymisensä perusteella.

Sähköisessä kaupankäynnissä LLM:t voivat luoda ja suositella tuotteita ja palveluita asiakkaiden mieltymysten ja käyttäytymisen perusteella tarjoamalla henkilökohtaisia ​​yhdistely-ehdotuksia älykkäässä peilissä, jossa on lisätty todellisuus, mikä tarjoaa paremman ostokokemuksen.

LLM:n haasteet ja riskit

LLM:illä on eduistaan ​​huolimatta useita haasteita, jotka vaativat huolellista harkintaa. Ensinnäkin liiallisten laskentaresurssien kysyntä aiheuttaa kustannus- ja ympäristöongelmia. Tekniikat, kuten mallin pakkaus ja karsiminen, helpottavat tätä optimoimalla kokoa ja nopeutta.

Toiseksi voimakas halu suuriin ja monipuolisiin tietokokonaisuuksiin asettaa tiedon laatuhaasteita, mukaan lukien kohina ja harha. Ratkaisut, kuten tietojen validointi ja lisäys, lisäävät tietojen kestävyyttä.

Kolmanneksi LLM:t uhkaavat tietosuojaa ja vaarantavat arkaluonteisten tietojen paljastumisen. Tekniikat, kuten erilainen yksityisyys ja salaus, auttavat suojaamaan tietomurroilta.

Lopuksi eettiset huolenaiheet aiheuttavat mahdollisia puolueellisia tai haitallisia tuloksia. Tekniikat, joihin sisältyy harhan havaitseminen, ihmisen valvonta ja puuttuminen, varmistavat eettisten standardien noudattamisen.

Nämä haasteet edellyttävät kokonaisvaltaista lähestymistapaa, joka kattaa LLM:n koko elinkaaren tiedonkeruusta mallin käyttöönottoon ja tulosten luomiseen.

Bottom Line

LLMOps on uusi paradigma, joka keskittyy LLM:ien toiminnan hallintaan tuotantoympäristöissä. LLMOps kattaa käytännöt, tekniikat ja työkalut, jotka mahdollistavat LLM:ien tehokkaan kehittämisen, käyttöönoton ja ylläpidon sekä niiden riskien vähentämisen ja hyötyjen maksimoimisen. LLMOps on välttämätön LLM:ien täyden potentiaalin vapauttamiseksi ja niiden hyödyntämiseksi erilaisissa reaalimaailman sovelluksissa ja verkkotunnuksissa.

LLMOps on kuitenkin haastava ja vaatii paljon asiantuntemusta, resursseja ja koordinaatiota eri tiimien ja vaiheiden kesken. LLMOps edellyttää myös kunkin organisaation ja projektin tarpeiden, tavoitteiden ja haasteiden huolellista arviointia sekä sopivien työkalujen ja alustojen valintaa, jotka voivat tukea ja helpottaa LLMOps:ia.