बड़ी भाषा मॉडल और व्यवसाय: एलएलएमओप्स

ओपनएआई के जीपीटी-3 या इसके उत्तराधिकारी जीपीटी-4 जैसे एलएलएम का आधार गहरे शिक्षण में है, जो तीन या अधिक परतों वाले न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाता है। इन मॉडलों को विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जो इंटरनेट पाठ के व्यापक स्पेक्ट्रम को शामिल करता है। प्रशिक्षण के माध्यम से, एलएलएम सीखते हैं कि दिए गए शब्दों के अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी कैसे करें, जो एलएलएम को विस्तारित अनुक्रमों पर सुसंगत, संदर्भ-संबंधित पाठ उत्पन्न करने की क्षमता प्रदान करता है।

संभावित अनुप्रयोग अंतहीन हैं – ईमेल की पंक्ति, कोड बनाने, प्रश्नों का उत्तर देने, यहां तक कि रचनात्मक लेखन करने से। हालांकि, महान शक्ति के साथ महान जिम्मेदारी आती है, और उत्पादन सेटिंग में इन विशाल मॉडलों का प्रबंधन करना एक मामूली कार्य नहीं है। यहीं पर एलएलएमओप्स आता है, जो एलएलएम के विश्वसनीय, सुरक्षित और कुशल संचालन सुनिश्चित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं, उपकरणों और प्रक्रियाओं का एक सेट है।

एलएलएम एकीकरण के लिए तीन प्रमुख मार्ग हैं:

1. सामान्य उद्देश्य एलएलएम प्रॉम्प्टिंग:
   • चैटजीपीटी और बर्ड जैसे मॉडल एक कम प्रवेश सीमा प्रदान करते हैं और न्यूनतम अग्रिम लागत के साथ, हालांकि दीर्घकालिक में एक संभावित मूल्य टैग के साथ।
   • हालांकि, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के मुद्दे विशेष रूप से वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में बड़े हैं, जो सख्त नियामक ढांचे के अधीन हैं।
2. सामान्य उद्देश्य एलएलएम का फ़ाइन-ट्यूनिंग:
   • ल्लामा, फाल्कन और मिस्ट्रल जैसे ओपन-सोर्स मॉडल के साथ, संगठन अपने विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए इन एलएलएम को अनुकूलित कर सकते हैं, केवल मॉडल ट्यूनिंग संसाधन के रूप में व्यय के साथ।
   • यह मार्ग, जबकि गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं को संबोधित करता है, मॉडल चयन, डेटा तैयारी, फ़ाइन-ट्यूनिंग, तैनाती और निगरानी में अधिक गहन आवश्यकता की मांग करता है।
   • इस मार्ग की चक्रीय प्रकृति निरंतर जुड़ाव के लिए कहती है, हालांकि लोरा (लो-रैंक अनुकूलन) और क्यू (क्वांटाइज्ड)-लोरा जैसी हाल की नवाचारों ने फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर दिया है, इसे एक बढ़ती लोकप्रिय विकल्प बना दिया है।
3. कस्टम एलएलएम प्रशिक्षण:
   • एक एलएलएम को शुरू से प्रशिक्षित करने से कार्य के लिए असाधारण सटीकता का वादा मिलता है। हालांकि, एआई विशेषज्ञता, गणनात्मक संसाधनों, व्यापक डेटा और समय निवेश में सख्त आवश्यकताएं महत्वपूर्ण बाधाएं पेश करती हैं।

इन तीनों में से, सामान्य उद्देश्य एलएलएम का फ़ाइन-ट्यूनिंग कंपनियों के लिए सबसे अनुकूल विकल्प है। एक नए फाउंडेशन मॉडल का निर्माण करने में 100 मिलियन डॉलर तक का खर्च आ सकता है, जबकि मौजूदा लोगों को फ़ाइन-ट्यून करने में 100,000 से 1 मिलियन डॉलर के बीच का खर्च आता है। ये आंकड़े गणनात्मक खर्चों, डेटा अधिग्रहण और लेबलिंग, साथ ही इंजीनियरिंग और अनुसंधान व्यय से उत्पन्न होते हैं।

एलएलएमओप्स बनाम एमएलओप्स

मशीन लर्निंग ऑपरेशन (एमएलओप्स) को अच्छी तरह से समझा जाता है, जो मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को विकास से उत्पादन तक संक्रमण के लिए एक संरचित मार्ग प्रदान करता है। हालांकि, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उदय के साथ, एलएलएम की तैनाती और प्रबंधन से जुड़ी विशिष्ट चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एक नया संचालन परिदृश्य, एलएलएमओप्स, उभरा है। एलएलएमओप्स और एमएलओप्स के बीच अंतर कई कारकों पर है:

1. गणनात्मक संसाधन:
   • एलएलएम प्रशिक्षण और फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए महत्वपूर्ण गणनात्मक क्षमता की मांग करते हैं, अक्सर डेटा-समतुल्य ऑपरेशन को तेज करने के लिए विशेष हार्डवेयर जैसे जीपीयू की आवश्यकता होती है।
   • अनुमान की लागत आगे गणनात्मक व्यय को कम करने के लिए मॉडल संकुचन और जीवंतता तकनीकों के महत्व पर जोर देती है।
2. स्थानांतरण सीखना:
   • पारंपरिक एमएल मॉडल के विपरीत, जो अक्सर शून्य से प्रशिक्षित होते हैं, एलएलएम भारी मात्रा में स्थानांतरण सीखने पर निर्भर करते हैं, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से शुरू करते हैं और इसे विशिष्ट डोमेन कार्यों के लिए फ़ाइन-ट्यून करते हैं।
   • यह दृष्टिकोण डेटा और गणनात्मक संसाधनों पर बचत करता है, जबकि राज्य-कला प्रदर्शन प्राप्त करता है।
3. मानव प्रतिक्रिया लूप:
   • एलएलएम के पुनरावृत्ति सुधार को मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) से प्रबलित सीखने से काफी हद तक संचालित किया जाता है।
   • एलएलएमओप्स पाइपलाइनों में प्रतिक्रिया लूप को एकीकृत करना न केवल मूल्यांकन को सरल बनाता है, बल्कि फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को भी ईंधन देता है।
4. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग:
   • जबकि पारंपरिक एमएल सटीकता में सुधार के लिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पर जोर देता है, एलएलएम क्षेत्र में गणनात्मक मांगों को कम करने पर भी ध्यान केंद्रित किया जाता है।
   • बैच आकार और शिक्षण दर जैसे पैरामीटर को समायोजित करने से प्रशिक्षण गति और लागत में काफी 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 बीएलईयू और आरओयूजी जैसे मेट्रिक सेट होते हैं।
   • बीएलईयू और आरओयूजी मशीन-जनित अनुवाद और सारांश की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मेट्रिक्स हैं। बीएलईयू मुख्य रूप से मशीन अनुवाद कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जबकि आरओयूजी पाठ सारांश के लिए उपयोग किया जाता है।
   • बीएलईयू सटीकता को मापता है, या मशीन-जनित सारांश में शब्दों की मात्रा जो मानव संदर्भ सारांश में दिखाई देते हैं। आरओयूजी रिकॉल को मापता है, या मानव संदर्भ सारांश में शब्दों की मात्रा जो मशीन-जनित सारांश में दिखाई देते हैं।
6. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग:
   • एलएलएम से सटीक और विश्वसनीय प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए सटीक प्रॉम्प्ट का अभियांत्रिकी करना महत्वपूर्ण है, जो मॉडल हॉलुसिनेशन और प्रॉम्प्ट हैकिंग जैसे जोखिमों को कम करता है।
7. एलएलएम पाइपलाइन निर्माण:
   • लैंगचेन या लामाイン्डेक्स जैसे उपकरण एलएलएम पाइपलाइनों के निर्माण को सक्षम बनाते हैं, जो जटिल कार्यों जैसे ज्ञान आधार प्रश्नों के लिए एकाधिक एलएलएम कॉल या बाहरी प्रणाली इंटरैक्शन को जोड़ती हैं।

https://www.fiddler.ai/llmops

एलएलएमओप्स वर्कफ़्लो को समझना: एक विस्तृत विश्लेषण

भाषा मॉडल ऑपरेशन, या एलएलएमओप्स, बड़े भाषा मॉडल के लिए संचालन का आधार है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों में निर्बाध कार्य और एकीकरण सुनिश्चित करता है। जबकि यह एमएलओप्स या डेवओप्स का एक प्रतिवर्ती प्रतीत हो सकता है, एलएलएमओप्स में बड़े भाषा मॉडल की मांगों को पूरा करने वाली विशिष्ट बारीकियां हैं। आइए चित्रण में दिखाए गए एलएलएमओप्स वर्कफ़्लो में गहराई से जाएं, प्रत्येक चरण का विस्तार से अन्वेषण करें।

1. प्रशिक्षण डेटा:
   • एक भाषा मॉडल का सार इसके प्रशिक्षण डेटा में निहित है। यह चरण डेटासेट को इकट्ठा करने, सुनिश्चित करने में शामिल है कि वे साफ, संतुलित और उपयुक्त रूप से एनोटेटेड हैं। डेटा की गुणवत्ता और विविधता मॉडल की सटीकता और बहुमुखी प्रतिभा पर काफी प्रभाव डालती है। एलएलएमओप्स में, जोर न केवल मात्रा पर है, बल्कि मॉडल के इरादित उपयोग के मामले के साथ संरेखण पर भी है।
2. ओपन सोर्स फाउंडेशन मॉडल:
   • चित्रण में “ओपन सोर्स फाउंडेशन मॉडल” का उल्लेख है, जो अक्सर प्रमुख एआई संस्थाओं द्वारा जारी किया जाने वाला एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है। ये मॉडल, जो बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, एक उत्कृष्ट प्रारंभ बिंदु के रूप में कार्य करते हैं, समय और संसाधनों की बचत करते हुए, विशिष्ट कार्यों के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग की अनुमति देते हैं।
3. प्रशिक्षण / ट्यूनिंग:
   • एक फाउंडेशन मॉडल और विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के साथ, ट्यूनिंग होती है। यह चरण मॉडल को विशिष्ट उद्देश्यों के लिए परिष्कृत करता है, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों के लिए एक सामान्य पाठ मॉडल को चिकित्सा साहित्य के साथ फ़ाइन-ट्यून करना। एलएलएमओप्स में, ओवरफिटिंग को रोकने और अनदेखे डेटा पर अच्छी सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए ट्यूनिंग के दौरान कठोर जांच आवश्यक है।
4. प्रशिक्षित मॉडल:
   • ट्यूनिंग के बाद, एक प्रशिक्षित मॉडल तैनाती के लिए तैयार हो जाता है। यह मॉडल, फाउंडेशन मॉडल का एक उन्नत संस्करण है, जो अब एक विशिष्ट अनुप्रयोग के लिए विशेषज्ञता प्राप्त है। यह ओपन-सोर्स हो सकता है, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वजन और वास्तुकला होती है, या प्रोप्राइटरी हो सकता है, जिसे संगठन द्वारा निजी तौर पर रखा जाता है।
5. तैनाती:
   • तैनाती मॉडल को वास्तविक दुनिया के प्रश्न प्रसंस्करण के लिए लाइव वातावरण में एकीकृत करने के लिए कहती है। इसमें होस्टिंग के बारे में निर्णय शामिल हैं, या तो ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर। एलएलएमओप्स में, विलंबता, गणनात्मक लागत और पहुंच के बारे में विचार महत्वपूर्ण हैं, साथ ही साथ यह सुनिश्चित करना कि मॉडल कई समानांतर अनुरोधों के लिए अच्छी तरह से स्केल करता है।
6. प्रॉम्प्ट:
   • भाषा मॉडल में, प्रॉम्प्ट एक इनपुट प्रश्न या बयान है। प्रभावी प्रॉम्प्ट बनाना, जिसमें अक्सर मॉडल व्यवहार की समझ की आवश्यकता होती है, वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है जब मॉडल इन प्रॉम्प्ट को संसाधित करता है।
7. एम्बेडिंग स्टोर या वेक्टर डेटाबेस:
   • प्रसंस्करण के बाद, मॉडल सादे पाठ प्रतिक्रियाओं से अधिक वापस कर सकते हैं। उन्नत अनुप्रयोगों में सेमेंटिक सामग्री का प्रतिनिधित्व करने वाले उच्च-आयामी वेक्टर की आवश्यकता हो सकती है। इन एम्बेडिंग को संग्रहीत किया जा सकता है या सेवा के रूप में पेश किया जा सकता है, सेमेंटिक जानकारी की त्वरित पुनर्प्राप्ति या तुलना को सक्षम करता है, जो मॉडल की क्षमताओं का लाभ उठाने के तरीके को समृद्ध करता है।
8. तैनात मॉडल (स्व-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 में होस्ट संगठन को अधिक नियंत्रण प्रदान किया जाता है और बाद वाला तीसरे पक्ष के विकासकर्ताओं के लिए स्केलेबिलिटी और आसान एकीकरण प्रदान करता है।
9. आउटपुट:
   • यह चरण वर्कफ़्लो का स्पष्ट परिणाम देता है। मॉडल एक प्रॉम्प्ट लेता है, इसे संसाधित करता है, और एक आउटपुट देता है, जो अनुप्रयोग के आधार पर पाठ ब्लॉक, उत्तर, उत्पन्न कहानियां या यहां तक कि एम्बेडिंग हो सकते हैं।

शीर्ष एलएलएम स्टार्टअप

एलएलएमओप्स की भूमि में विशेषज्ञता वाले प्लेटफ़ॉर्म और स्टार्टअप का उदय हुआ है। यहाँ दो स्टार्टअप/प्लेटफ़ॉर्म हैं और उनके विवरण एलएलएमओप्स स्पेस से संबंधित हैं:

कॉमेट

कॉमेट मशीन लर्निंग जीवन चक्र को सुव्यवस्थित करता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल विकास के लिए। यह प्रयोगों को ट्रैक करने और उत्पादन मॉडल को प्रबंधित करने के लिए सुविधाएं प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म बड़े उद्यम टीमों के लिए उपयुक्त है, जिसमें निजी क्लाउड, हाइब्रिड और ऑन-प्रिमाइसेस सेटअप सहित विभिन्न तैनाती रणनीतियाँ हैं।​

डिफाई

डिफाई एक ओपन-सोर्स एलएलएमओप्स प्लेटफ़ॉर्म है जो जीपीटी-4 जैसे बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके एआई अनुप्रयोगों के विकास में मदद करता है। इसमें एक उपयोगकर्ता-मित्र इंटरफ़ेस है और मॉडल एक्सेस, संदर्भ एम्बेडिंग, लागत नियंत्रण और डेटा एनोटेशन क्षमताएं प्रदान करता है। उपयोगकर्ता अपने मॉडल को दृश्य रूप से प्रबंधित कर सकते हैं और दस्तावेज़, वेब सामग्री या नोटियन नोट्स को एआई संदर्भ के रूप में उपयोग कर सकते हैं, जिसे डिफाई पूर्व-प्रसंस्करण और अन्य ऑपरेशन के लिए संभालता है।​

पोर्टकी

पोर्टकी एक भारतीय स्टार्टअप है जो भाषा मॉडल ऑपरेशन (एलएलएमओप्स) में विशेषज्ञता रखता है। लाइटस्पीड वेंचर पार्टनर्स के नेतृत्व में 3 मिलियन डॉलर के हाल के सीड फंडिंग के साथ, पोर्टकी ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसे प्रमुख बड़े भाषा मॉडल के साथ एकीकरण प्रदान करता है। उनकी सेवाएं उत्पन्न एआई कंपनियों को लक्षित करती हैं, जो अपने एलएलएम ऑपरेशन स्टैक को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, जिसमें वास्तविक समय कैनरी परीक्षण और मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग क्षमताएं शामिल हैं।​