बड़े भाषा मॉडल और व्यवसाय को जोड़ना: एलएलमॉप्स

ओपनएआई के जीपीटी-3 या इसके उत्तराधिकारी जीपीटी-4 जैसे एलएलएम का आधार गहन शिक्षण में निहित है, जो एआई का एक सबसेट है, जो तीन या अधिक परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठाता है। इन मॉडलों को इंटरनेट टेक्स्ट के व्यापक स्पेक्ट्रम को शामिल करने वाले विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण के माध्यम से, एलएलएम पहले आए शब्दों को देखते हुए अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना सीखते हैं। यह क्षमता, अपने सार में सरल, विस्तारित अनुक्रमों पर सुसंगत, प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने के लिए एलएलएम की क्षमता को रेखांकित करती है।

संभावित अनुप्रयोग असीमित हैं - ईमेल का मसौदा तैयार करने, कोड बनाने, प्रश्नों का उत्तर देने से लेकर रचनात्मक लेखन तक। हालाँकि, महान शक्ति के साथ बड़ी ज़िम्मेदारी भी आती है, और उत्पादन सेटिंग में इन विशाल मॉडलों को प्रबंधित करना गैर-तुच्छ है। यह वह जगह है जहां एलएलएम के विश्वसनीय, सुरक्षित और कुशल संचालन को सुनिश्चित करने के लिए एलएलएमओपीएस सर्वोत्तम प्रथाओं, उपकरणों और प्रक्रियाओं का एक सेट शामिल करता है।

एलएलएम एकीकरण के रोडमैप में तीन प्रमुख मार्ग हैं:

1. सामान्य प्रयोजन एलएलएम को प्रोत्साहित करना:
   • चैटजीपीटी और बार्ड जैसे मॉडल न्यूनतम प्रारंभिक लागत के साथ अपनाने के लिए कम सीमा की पेशकश करते हैं, हालांकि लंबी अवधि में संभावित मूल्य टैग के साथ।
   • हालाँकि, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा की छाया बड़ी है, विशेष रूप से कड़े नियामक ढांचे वाले फिनटेक और हेल्थकेयर जैसे क्षेत्रों के लिए।
2. फ़ाइन ट्यूनिंग सामान्य प्रयोजन एलएलएम:
   • जैसे ओपन-सोर्स मॉडल के साथ लामा, फाल्कन, और मिस्ट्रल, संगठन खर्च के रूप में केवल मॉडल ट्यूनिंग संसाधन के साथ इन एलएलएम को अपने विशिष्ट उपयोग के मामलों के अनुरूप बना सकते हैं।
   • यह मार्ग, गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं को संबोधित करते हुए, अधिक गहन मॉडल चयन, डेटा तैयारी, फाइन-ट्यूनिंग, तैनाती और निगरानी की मांग करता है।
   • इस मार्ग की चक्रीय प्रकृति निरंतर जुड़ाव की मांग करती है, फिर भी LoRA (लो-रैंक एडेप्टेशन) और Q (क्वांटाइज्ड)-LoRa जैसे हालिया नवाचारों ने फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर दिया है, जिससे यह तेजी से लोकप्रिय विकल्प बन गया है।
3. कस्टम एलएलएम प्रशिक्षण:
   • एकदम शुरुआत से एलएलएम विकसित करना मौजूदा कार्य के अनुरूप अद्वितीय सटीकता का वादा करता है। फिर भी, एआई विशेषज्ञता, कम्प्यूटेशनल संसाधन, व्यापक डेटा और समय निवेश में भारी आवश्यकताएं महत्वपूर्ण बाधाएं पैदा करती हैं।

इन तीनों में से, सामान्य प्रयोजन एलएलएम की फाइन-ट्यूनिंग कंपनियों के लिए सबसे अनुकूल विकल्प है। एक नया फाउंडेशन मॉडल बनाने में $100 मिलियन तक का खर्च आ सकता है, जबकि मौजूदा फाउंडेशन मॉडल को ठीक करने में $100 हजार से $1 मिलियन के बीच खर्च हो सकता है। ये आंकड़े इंजीनियरिंग और आर एंड डी व्यय के साथ-साथ कम्प्यूटेशनल व्यय, डेटा अधिग्रहण और लेबलिंग से उत्पन्न होते हैं।

एलएलएमओपीएस बनाम एमएलओपीएस

मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) को अच्छी तरह से विकसित किया गया है, जो मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को विकास से उत्पादन तक स्थानांतरित करने के लिए एक संरचित मार्ग प्रदान करता है। हालाँकि, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उदय के साथ, एलएलएम को तैनात करने और प्रबंधित करने से जुड़ी अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए एक नया परिचालन प्रतिमान, जिसे एलएलएमओपीएस कहा जाता है, उभरा है। एलएलएमओपीएस और एमएलओपीएस के बीच अंतर कई कारकों पर है:

1. कम्प्यूटेशनल संसाधन:
   • एलएलएम प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल कौशल की मांग करते हैं, अक्सर डेटा-समानांतर संचालन में तेजी लाने के लिए जीपीयू जैसे विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।
   • अनुमान की लागत कम्प्यूटेशनल खर्चों पर अंकुश लगाने के लिए मॉडल संपीड़न और आसवन तकनीकों के महत्व को और अधिक रेखांकित करती है।
2. लर्निंग ट्रांसफर:
   • पारंपरिक एमएल मॉडलों के विपरीत, जिन्हें अक्सर स्क्रैच से प्रशिक्षित किया जाता है, एलएलएम ट्रांसफर लर्निंग पर बहुत अधिक निर्भर होते हैं, जो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से शुरू होते हैं और विशिष्ट डोमेन कार्यों के लिए इसे ठीक करते हैं।
   • यह दृष्टिकोण अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए डेटा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर बचत करता है।
3. मानव प्रतिक्रिया पाश:
   • एलएलएम की पुनरावृत्तीय वृद्धि मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) से सुदृढीकरण सीखने द्वारा महत्वपूर्ण रूप से संचालित होती है।
   • एलएलएमओपीएस पाइपलाइनों के भीतर फीडबैक लूप को एकीकृत करने से न केवल मूल्यांकन सरल हो जाता है बल्कि फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को भी बढ़ावा मिलता है।
4. हाइपरपरमेटर ट्यूनिंग:
   • जबकि शास्त्रीय एमएल हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के माध्यम से सटीकता बढ़ाने पर जोर देता है, एलएलएम क्षेत्र में, फोकस कम्प्यूटेशनल मांगों को कम करने पर भी केंद्रित है।
   • बैच आकार और सीखने की दर जैसे मापदंडों को समायोजित करने से प्रशिक्षण की गति और लागत में स्पष्ट रूप से बदलाव आ सकता है।
5. प्रदर्शन मेट्रिक्स:
   • पारंपरिक एमएल मॉडल सटीकता, एयूसी या एफ1 स्कोर जैसे अच्छी तरह से परिभाषित प्रदर्शन मेट्रिक्स का पालन करते हैं, जबकि एलएलएम में BLEU और ROUGE जैसे अलग-अलग मीट्रिक सेट होते हैं।
   • BLEU और ROUGE मेट्रिक्स हैं जिनका उपयोग मशीन-जनरेटेड अनुवाद और सारांश की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। BLEU का उपयोग मुख्य रूप से मशीनी अनुवाद कार्यों के लिए किया जाता है, जबकि ROUGE का उपयोग पाठ सारांश कार्यों के लिए किया जाता है।
   • BLEU परिशुद्धता को मापता है, या मशीन द्वारा उत्पन्न सारांश में कितने शब्द मानव संदर्भ सारांश में दिखाई देते हैं। रूज माप याद करते हैं, या मानव संदर्भ सारांश में शब्द मशीन से उत्पन्न सारांश में कितने दिखाई देते हैं।
6. शीघ्र इंजीनियरिंग:
   • एलएलएम से सटीक और विश्वसनीय प्रतिक्रिया प्राप्त करने, जैसे जोखिमों को कम करने के लिए इंजीनियरिंग सटीक संकेत महत्वपूर्ण है मॉडल मतिभ्रम और शीघ्र हैकिंग।
7. एलएलएम पाइपलाइन निर्माण:
   • लैंगचेन या लामाइंडेक्स जैसे उपकरण एलएलएम पाइपलाइनों की असेंबली को सक्षम करते हैं, जो ज्ञान आधार क्यू एंड ए जैसे जटिल कार्यों के लिए कई एलएलएम कॉल या बाहरी सिस्टम इंटरैक्शन को जोड़ते हैं।

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एलएलएमओपीएस वर्कफ़्लो को समझना: एक गहन विश्लेषण

भाषा मॉडल संचालन, या एलएलएमओपीएस, बड़े भाषा मॉडल की परिचालन रीढ़ के समान है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों में निर्बाध कामकाज और एकीकरण सुनिश्चित करता है। प्रतीत होता है कि एमएलओपीएस या डेवऑप्स का एक प्रकार, एलएलएमओपीएस में बड़े भाषा मॉडल की मांगों को पूरा करने वाली अनूठी बारीकियां हैं। आइए चित्रण में दर्शाए गए एलएलएमओपीएस वर्कफ़्लो में गहराई से उतरें, प्रत्येक चरण की व्यापक रूप से खोज करें।

1. प्रशिक्षण जानकारी:
   • किसी भाषा मॉडल का सार उसके प्रशिक्षण डेटा में निहित है। इस चरण में डेटासेट एकत्र करना, यह सुनिश्चित करना शामिल है कि वे साफ, संतुलित और उपयुक्त रूप से एनोटेट किए गए हैं। डेटा की गुणवत्ता और विविधता मॉडल की सटीकता और बहुमुखी प्रतिभा पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। एलएलएमओप्स में, जोर केवल वॉल्यूम पर नहीं है बल्कि मॉडल के इच्छित उपयोग-मामले के साथ संरेखण पर है।
2. ओपन सोर्स फाउंडेशन मॉडल:
   • चित्रण "ओपन सोर्स फाउंडेशन मॉडल" का संदर्भ देता है, जो एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है जिसे अक्सर प्रमुख एआई संस्थाओं द्वारा जारी किया जाता है। बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित ये मॉडल एक उत्कृष्ट शुरुआत के रूप में काम करते हैं, समय और संसाधनों की बचत करते हैं, नए सिरे से प्रशिक्षण देने के बजाय विशिष्ट कार्यों के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग सक्षम करते हैं।
3. प्रशिक्षण/ट्यूनिंग:
   • एक फाउंडेशन मॉडल और विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के साथ, ट्यूनिंग शुरू होती है। यह कदम विशेष उद्देश्यों के लिए मॉडल को परिष्कृत करता है, जैसे स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों के लिए चिकित्सा साहित्य के साथ एक सामान्य पाठ मॉडल को ठीक करना। एलएलएमओपीएस में, ओवरफिटिंग को रोकने और अनदेखे डेटा का अच्छा सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए लगातार जांच के साथ कठोर ट्यूनिंग महत्वपूर्ण है।
4. प्रशिक्षित मॉडल:
   • ट्यूनिंग के बाद, तैनाती के लिए तैयार एक प्रशिक्षित मॉडल सामने आता है। यह मॉडल, फाउंडेशन मॉडल का एक उन्नत संस्करण, अब एक विशेष एप्लिकेशन के लिए विशिष्ट है। यह सार्वजनिक रूप से सुलभ वजन और वास्तुकला के साथ खुला-स्रोत हो सकता है, या मालिकाना हो सकता है, जिसे संगठन द्वारा निजी रखा जा सकता है।
5. तैनाती:
   • परिनियोजन में वास्तविक दुनिया की क्वेरी प्रोसेसिंग के लिए मॉडल को लाइव वातावरण में एकीकृत करना शामिल है। इसमें ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर होस्टिंग से संबंधित निर्णय शामिल हैं। एलएलएमओप्स में, विलंबता, कम्प्यूटेशनल लागत और पहुंच के बारे में विचार महत्वपूर्ण हैं, साथ ही यह सुनिश्चित करना कि मॉडल एक साथ कई अनुरोधों के लिए अच्छी तरह से स्केल करता है।
6. शीघ्र:
   • भाषा मॉडल में, प्रॉम्प्ट एक इनपुट क्वेरी या स्टेटमेंट होता है। जब मॉडल इन संकेतों को संसाधित करता है तो वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए प्रभावी संकेतों को तैयार करना, जिसके लिए अक्सर मॉडल व्यवहार समझ की आवश्यकता होती है, महत्वपूर्ण है।
7. एंबेडिंग स्टोर या वेक्टर डेटाबेस:
   • प्रसंस्करण के बाद, मॉडल सादे पाठ प्रतिक्रियाओं से अधिक लौट सकते हैं। उन्नत अनुप्रयोगों को एम्बेडिंग की आवश्यकता हो सकती है - सिमेंटिक सामग्री का प्रतिनिधित्व करने वाले उच्च-आयामी वैक्टर। इन एम्बेडिंग को एक सेवा के रूप में संग्रहीत या पेश किया जा सकता है, जिससे त्वरित पुनर्प्राप्ति या सिमेंटिक जानकारी की तुलना की जा सकती है, जिससे मॉडल की क्षमताओं को केवल पाठ पीढ़ी से परे लाभ उठाने के तरीके को समृद्ध किया जा सकता है।
8. परिनियोजित मॉडल (स्वयं-होस्टेड या एपीआई):
   • एक बार संसाधित होने के बाद, मॉडल का आउटपुट तैयार है। रणनीति के आधार पर, आउटपुट को स्व-होस्टेड इंटरफ़ेस या एपीआई के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है, जिसमें पूर्व होस्ट संगठन को अधिक नियंत्रण प्रदान करता है, और बाद वाला तीसरे पक्ष के डेवलपर्स के लिए स्केलेबिलिटी और आसान एकीकरण प्रदान करता है।
9. आउटपुट:
   • यह चरण कार्यप्रवाह का ठोस परिणाम देता है। मॉडल एक संकेत लेता है, उसे संसाधित करता है, और एक आउटपुट लौटाता है, जो एप्लिकेशन के आधार पर टेक्स्ट ब्लॉक, उत्तर, जेनरेट की गई कहानियां या यहां तक ​​कि चर्चा के अनुसार एम्बेडिंग भी हो सकता है।