LLMOps : la prochaine frontière pour les opérations d'apprentissage automatique

Apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui peut résoudre des problèmes complexes et apporter de la valeur au client. Cependant, les modèles ML sont difficiles à développer et à déployer. Ils ont besoin de beaucoup d’expertise, de ressources et de coordination. C'est pourquoi Opérations d'apprentissage automatique (MLOps) est apparu comme un paradigme pour offrir des valeurs évolutives et mesurables à Intelligence artificielle (AI) entreprises pilotées.

Les MLOps sont des pratiques qui automatisent et simplifient les flux de travail et les déploiements de ML. Les MLOps rendent les modèles ML plus rapides, plus sûrs et plus fiables en production. MLOps améliore également la collaboration et la communication entre les parties prenantes. Mais il faut plus que du MLOps pour un nouveau type de modèle ML appelé Grands modèles de langage (LLM).

Les LLM sont des réseaux neuronaux profonds qui peuvent générer des textes en langage naturel à diverses fins, telles que répondre à des questions, résumer des documents ou écrire du code. LLM, tels que GPT-4, BERT et T5, sont très puissants et polyvalents Traitement du langage naturel (PNL). Les LLM peuvent mieux comprendre les complexités du langage humain que les autres modèles. Cependant, les LLM sont également très différents des autres modèles. Ils sont énormes, complexes et gourmands en données. Ils ont besoin de beaucoup de calcul et de stockage pour se former et se déployer. Ils ont également besoin de beaucoup de données pour tirer des enseignements, ce qui peut soulever des problèmes de qualité des données, de confidentialité et d’éthique.

De plus, les LLM peuvent générer des résultats inexacts, biaisés ou nuisibles, qui nécessitent une évaluation et une modération minutieuses. Un nouveau paradigme appelé Opérations sur les grands modèles de langage (LLMOps) devient plus essentiel pour gérer ces défis et opportunités des LLM. Les LLMOps sont une forme spécialisée de MLOps qui se concentre sur les LLM en production. Les LLMOps incluent les pratiques, les techniques et les outils qui rendent les LLM efficients, efficaces et éthiques en production. Les LLMOps aident également à atténuer les risques et à maximiser les avantages des LLM.

Avantages LLMOps pour les organisations

Les LLMOps peuvent apporter de nombreux avantages aux organisations qui souhaitent utiliser tout le potentiel des LLM.

L'un des avantages est une efficacité accrue, car LLMOps fournit l'infrastructure et les outils nécessaires pour rationaliser le développement, le déploiement et la maintenance des LLM.

Un autre avantage est la réduction des coûts, car LLMOps fournit des techniques permettant de réduire la puissance de calcul et le stockage requis pour les LLM sans compromettre leurs performances.

De plus, LLMOps fournit des techniques pour améliorer la qualité, la diversité et la pertinence des données, ainsi que l'éthique, l'équité et la responsabilité des données des LLM.

De plus, LLMOps propose des méthodes pour permettre la création et le déploiement d'applications LLM complexes et diverses en guidant et en améliorant la formation et l'évaluation LLM.

Principes et bonnes pratiques de LLMOps

Ci-dessous, les principes fondamentaux et les meilleures pratiques de LLMOps sont brièvement présentés :

Principes fondamentaux des LLMOP

Les LLMOP se composent de sept principes fondamentaux qui guident l’ensemble du cycle de vie des LLM, de la collecte de données à la production et à la maintenance.

1. Le premier principe est de collecter et de préparer diverses données textuelles pouvant représenter le domaine et la tâche du LLM.
2. Le deuxième principe est de garantir la qualité, la diversité et la pertinence des données, car elles affectent la performance du LLM.
3. Le troisième principe est de créer des invites de saisie efficaces pour obtenir le résultat souhaité du LLM en utilisant la créativité et l'expérimentation.
4. Le quatrième principe est d'adapter les LLM pré-entraînés à des domaines spécifiques en sélectionnant les données, hyperparamètres et métriques appropriés et en évitant le surajustement ou le sous-apprentissage.
5. Le cinquième principe consiste à envoyer des LLM affinés en production, garantissant ainsi l'évolutivité, la sécurité et la compatibilité avec l'environnement réel.
6. Le sixième principe est de suivre les performances des LLM et de les mettre à jour avec de nouvelles données à mesure que le domaine et la tâche peuvent évoluer.
7. Le septième principe consiste à établir des politiques éthiques pour l'utilisation du LLM, à respecter les normes juridiques et sociales et à instaurer la confiance avec les utilisateurs et les parties prenantes.

Meilleures pratiques des LLMOP

Les LLMOps efficaces s'appuient sur un ensemble solide de bonnes pratiques. Ceux-ci incluent le contrôle de version, l’expérimentation, l’automatisation, la surveillance, les alertes et la gouvernance. Ces pratiques servent de lignes directrices essentielles, garantissant une gestion efficace et responsable des LLM tout au long de leur cycle de vie. Chacune des pratiques est brièvement discutée ci-dessous :

• Contrôle de version— la pratique du suivi et de la gestion des modifications apportées aux données, au code et aux modèles tout au long du cycle de vie des LLM.
• Expérimentation—fait référence au test et à l'évaluation de différentes versions des données, du code et des modèles pour trouver la configuration et les performances optimales des LLM.
• Automatisation— la pratique de l'automatisation et de l'orchestration des différentes tâches et flux de travail impliqués dans le cycle de vie des LLM.
• Le Monitoring— collecter et analyser les métriques et les commentaires liés aux performances, au comportement et à l'impact des LLM.
• Alertes— la configuration et l'envoi d'alertes et de notifications basées sur les métriques et les retours collectés lors du processus de surveillance.
• Gouvernance— établir et appliquer les politiques, les normes et les lignes directrices pour une utilisation éthique et responsable des LLM.

Outils et plateformes pour LLMOps

Les organisations doivent utiliser divers outils et plates-formes capables de prendre en charge et de faciliter les LLMOps afin d'utiliser tout le potentiel des LLM. Certains exemples sont OpenAI, Étreindre le visage et Poids et biais.

OpenAI, une société de recherche en IA, propose divers services et modèles, notamment GPT-4, DALL-E, CLIP et DINOv2. Alors que GPT-4 et DALL-E sont des exemples de LLM, CLIP et DINOv2 sont des modèles basés sur la vision conçus pour des tâches telles que la compréhension des images et l'apprentissage des représentations. L'API OpenAI, fournie par OpenAI, prend en charge le cadre d'IA responsable, mettant l'accent sur une utilisation éthique et responsable de l'IA.

De même, Hugging Face est une société d'IA qui fournit une plate-forme PNL, comprenant une bibliothèque et un hub de LLM pré-formés, tels que BERT, GPT-3 et T5. La plateforme Hugging Face prend en charge les intégrations avec TensorFlow, PyTorch, ou Amazon Sage Maker.

Weights & Biases est une plateforme MLOps qui fournit des outils pour le suivi des expériences, la visualisation de modèles, la gestion des versions d'ensembles de données et le déploiement de modèles. La plateforme Weights & Biases prend en charge diverses intégrations, telles que Hugging Face, PyTorch ou Google Cloud.

Voici quelques-uns des outils et plates-formes qui peuvent vous aider avec LLMOps, mais bien d'autres sont disponibles sur le marché.

Cas d'utilisation des LLM

Les LLM peuvent être appliqués à diverses industries et domaines, en fonction des besoins et des objectifs de l'organisation. Par exemple, dans le domaine de la santé, les LLM peuvent contribuer au diagnostic médical, à la découverte de médicaments, aux soins aux patients et à l'éducation sanitaire en prédisant la structure 3D des protéines à partir de leurs séquences d'acides aminés, ce qui peut aider à comprendre et à traiter des maladies comme le COVID-19, la maladie d'Alzheimer ou la maladie d'Alzheimer. cancer.

De même, dans le domaine de l'éducation, les LLM peuvent améliorer l'enseignement et l'apprentissage grâce à un contenu personnalisé, des commentaires et des évaluations en adaptant l'expérience d'apprentissage des langues à chaque utilisateur en fonction de ses connaissances et de ses progrès.

Dans le commerce électronique, les LLM peuvent créer et recommander des produits et services en fonction des préférences et du comportement des clients en fournissant des suggestions personnalisées de combinaison sur un miroir intelligent avec réalité augmentée, offrant ainsi une meilleure expérience d'achat.

Défis et risques des LLM

Les LLM, malgré leurs avantages, présentent plusieurs défis qui nécessitent un examen attentif. Premièrement, la demande excessive de ressources informatiques soulève des préoccupations en matière de coûts et d’environnement. Des techniques telles que la compression et l'élagage du modèle atténuent ce problème en optimisant la taille et la vitesse.

Deuxièmement, le fort désir de disposer d’ensembles de données vastes et diversifiés introduit des problèmes de qualité des données, notamment du bruit et des biais. Des solutions telles que la validation et l’augmentation des données améliorent la robustesse des données.

Troisièmement, les LLM menacent la confidentialité des données, risquant ainsi d’exposer des informations sensibles. Des techniques telles que la confidentialité différentielle et le cryptage contribuent à protéger contre les violations.

Enfin, des préoccupations éthiques découlent de la génération potentielle de résultats biaisés ou préjudiciables. Les techniques impliquant la détection des préjugés, la surveillance humaine et l’intervention garantissent le respect des normes éthiques.

Ces défis nécessitent une approche globale, englobant l'ensemble du cycle de vie des LLM, de la collecte de données au déploiement du modèle et à la génération de résultats.

En résumé

LLMOps est un nouveau paradigme axé sur la gestion opérationnelle des LLM dans des environnements de production. LLMOps englobe les pratiques, techniques et outils qui permettent le développement, le déploiement et la maintenance efficaces des LLM, ainsi que l'atténuation de leurs risques et la maximisation de leurs avantages. LLMOps est essentiel pour libérer tout le potentiel des LLM et les exploiter pour diverses applications et domaines du monde réel.

Cependant, LLMOps est un défi, nécessitant beaucoup d'expertise, de ressources et de coordination entre différentes équipes et étapes. LLMOps nécessite également une évaluation minutieuse des besoins, des objectifs et des défis de chaque organisation et projet, ainsi que la sélection des outils et plateformes appropriés pouvant prendre en charge et faciliter LLMOps.