Premošćivanje velikih jezičnih modela i poslovanja: LLMops

Temelji LLM-ova poput OpenAI-jevog GPT-3 ili njegovog nasljednika GPT-4 leže u dubokom učenju, podskupu umjetne inteligencije, koji koristi neuronske mreže s tri ili više slojeva. Ovi modeli se treniraju na ogromnim skupovima podataka koji obuhvaćaju širok spektar internetskog teksta. Kroz treniranje, LLM-ovi uče predvidjeti sljedeću riječ u nizu, s obzirom na riječi koje su se pojavile prije. Ova sposobnost, jednostavna u svojoj biti, podupire sposobnost LLM-ova da generiraju koherentan, kontekstualno relevantan tekst nad proširenim nizovima.

Potencijalne primjene su bezgranične - od izrade e-poruka, kreiranja koda, odgovaranja na upite, pa čak i do kreativnog pisanja. Međutim, s velikom snagom dolazi i velika odgovornost, a upravljanje ovim ogromnim modelima u proizvodnom okruženju nije trivijalno. Ovdje uskače LLMOps, utjelovljujući skup najboljih praksi, alata i procesa kako bi se osigurao pouzdan, siguran i učinkovit rad LLM-a.

Plan integracije LLM-a ima tri prevladavajuća pravca:

1. Poticanje LLM-a opće namjene:
   • Modeli kao što su ChatGPT i Bard nude nizak prag za usvajanje uz minimalne početne troškove, iako s potencijalnom cijenom na duge staze.
   • Međutim, sjene privatnosti i sigurnosti podataka su velike, posebno za sektore kao što su Fintech i Healthcare sa strogim regulatornim okvirima.
2. Fino podešavanje LLM opće namjene:
   • S modelima otvorenog koda poput lama, Falcon i mistral, organizacije mogu prilagoditi te LLM-ove tako da odgovaraju njihovim specifičnim slučajevima upotrebe uz samo resurse za podešavanje modela kao trošak.
   • Ovaj put, iako rješava pitanja privatnosti i sigurnosti, zahtijeva dublji odabir modela, pripremu podataka, fino podešavanje, implementaciju i nadzor.
   • Ciklička priroda ove rute zahtijeva stalni angažman, no nedavne inovacije kao što su LoRA (prilagodba niskog ranga) i Q(Quantized)-LoRa pojednostavile su proces finog podešavanja, čineći ga sve popularnijim izborom.
3. Prilagođena LLM obuka:
   • Razvijanje LLM-a od nule obećava neusporedivu točnost prilagođenu zadatku koji je pred vama. Ipak, visoki zahtjevi u stručnosti AI, računalni resursi, opsežni podaci i uloženo vrijeme predstavljaju značajne prepreke.

Među ove tri, fino podešavanje LLM-ova opće namjene najpovoljnija je opcija za tvrtke. Stvaranje novog temeljnog modela može koštati do 100 milijuna dolara, dok se fino podešavanje postojećih kreće između 100 tisuća i milijun dolara. Ove brojke proizlaze iz računalnih troškova, prikupljanja podataka i označavanja, zajedno s troškovima inženjeringa i istraživanja i razvoja.

LLMOps u odnosu na MLOps

Operacije strojnog učenja (MLOps) dobro su uhodane, nudeći strukturirani put za prijelaz modela strojnog učenja (ML) iz razvoja u proizvodnju. Međutim, s porastom velikih jezičnih modela (LLM), pojavila se nova operativna paradigma, nazvana LLMOps, za rješavanje jedinstvenih izazova povezanih s implementacijom i upravljanjem LLM-ovima. Razlika između LLMOps i MLOps temelji se na nekoliko čimbenika:

1. Računalni resursi:
   • LLM-ovi zahtijevaju značajnu računalnu snagu za obuku i fino podešavanje, često zahtijevajući specijalizirani hardver poput GPU-a za ubrzanje podatkovno paralelnih operacija.
   • Cijena zaključivanja dodatno naglašava važnost tehnika kompresije modela i destilacije za smanjenje troškova računanja.
2. Prijenos učenja:
   • Za razliku od konvencionalnih modela ML-a koji se često obučavaju od nule, LLM-ovi se uvelike oslanjaju na prijenos učenja, počevši od prethodno obučenog modela i fino ga prilagođavajući za specifične zadatke domene.
   • Ovaj pristup štedi podatke i računalne resurse uz postizanje vrhunskih performansi.
3. Ljudska petlja povratnih informacija:
   • Iterativno unaprjeđenje LLM-a značajno je potaknuto učenjem s pojačanjem iz ljudskih povratnih informacija (RLHF).
   • Integracija povratne sprege unutar LLMOps cjevovoda ne samo da pojednostavljuje evaluaciju, već također potiče proces finog podešavanja.
4. Podešavanje hiperparametara:
   • Dok klasični ML naglašava povećanje točnosti putem podešavanja hiperparametara, u areni LLM-a fokus također obuhvaća smanjenje računalnih zahtjeva.
   • Podešavanje parametara poput veličina serija i stopa učenja može značajno promijeniti brzinu i troškove obuke.
5. metrika izvedbe:
   • Tradicionalni ML modeli pridržavaju se dobro definiranih metrika performansi kao što su točnost, AUC ili F1 rezultat, dok LLM-ovi imaju drugačiji skup metrika kao što su BLEU i ROUGE.
   • BLEU i ROUGE su metrike koje se koriste za ocjenu kvalitete strojno generiranih prijevoda i sažetaka. BLEU se prvenstveno koristi za zadatke strojnog prevođenja, dok se ROUGE koristi za zadatke sažimanja teksta.
   • BLEU mjeri preciznost ili koliko su se riječi u sažetcima koje je stroj generirao pojavile u ljudskim referentnim sažecima. ROUGE mjeri prisjećanje ili koliko su se riječi u ljudskim referentnim sažetcima pojavile u strojno generiranim sažetcima.
6. Brzi inženjering:
   • Precizno projektiranje upita ključno je za dobivanje točnih i pouzdanih odgovora od LLM-a, umanjujući rizike kao što su model halucinacije i brzo hakiranje.
7. LLM Izgradnja cjevovoda:
   • Alati kao što su LangChain ili LlamaIndex omogućuju sklapanje LLM cjevovoda, koji isprepliću višestruke LLM pozive ili vanjske interakcije sustava za složene zadatke poput pitanja i odgovora baze znanja.

https://www.fiddler.ai/llmops

Razumijevanje tijeka rada LLMOps: dubinska analiza

Operacije jezičnih modela ili LLMOps srodne su operativnoj okosnici velikih jezičnih modela, osiguravajući besprijekorno funkcioniranje i integraciju u raznim aplikacijama. Iako se čini kao varijanta MLOpsa ili DevOpsa, LLMOps ima jedinstvene nijanse koje zadovoljavaju zahtjeve velikih jezičnih modela. Zaronimo u tijek rada LLMOpsa prikazan na ilustraciji, istražujući svaku fazu sveobuhvatno.

1. Podaci o treningu:
   • Bit jezičnog modela leži u njegovim podacima za učenje. Ovaj korak podrazumijeva prikupljanje skupova podataka, osiguravajući da su očišćeni, uravnoteženi i prikladno označeni. Kvaliteta i raznolikost podataka značajno utječu na točnost i svestranost modela. U LLMOps-u naglasak nije samo na volumenu već i na usklađenosti s predviđenom upotrebom modela.
2. Open Source Foundation model:
   • Ilustracija upućuje na "Open Source Foundation Model", unaprijed obučeni model koji često objavljuju vodeći subjekti umjetne inteligencije. Ovi modeli, uvježbani na velikim skupovima podataka, služe kao izvrstan početak, štede vrijeme i resurse, omogućujući fino podešavanje za specifične zadatke umjesto ponovnog uvježbavanja.
3. Obuka / podešavanje:
   • S modelom temelja i specifičnim podacima o obuci slijedi podešavanje. Ovaj korak usavršava model za specijalizirane svrhe, poput finog podešavanja općeg tekstualnog modela s medicinskom literaturom za zdravstvene aplikacije. U LLMOps-u, rigorozno podešavanje s dosljednim provjerama ključno je za sprječavanje prekomjernog opremanja i osiguranje dobre generalizacije nevidljivih podataka.
4. Uvježbani model:
   • Nakon ugađanja pojavljuje se uvježban model spreman za implementaciju. Ovaj model, poboljšana verzija modela temelja, sada je specijaliziran za određenu primjenu. Može biti otvorenog koda, s javno dostupnim težinama i arhitekturom, ili vlasnički, kojeg organizacija drži privatnim.
5. razviti:
   • Implementacija podrazumijeva integraciju modela u živo okruženje za obradu upita u stvarnom svijetu. Uključuje odluke u vezi s hostingom, bilo on-premises bilo na platformama u oblaku. U LLMOps-u su ključna razmatranja oko kašnjenja, računalnih troškova i pristupačnosti, uz osiguravanje dobrog skaliranja modela za brojne istovremene zahtjeve.
6. Potaknuti:
   • U jezičnim modelima, prompt je ulazni upit ili izjava. Izrada učinkovitih upita, koja često zahtijevaju razumijevanje ponašanja modela, ključna je za dobivanje željenih rezultata kada model obrađuje te upute.
7. Trgovina za ugradnju ili Vektorske baze podataka:
   • Nakon obrade, modeli mogu vratiti više od običnih tekstualnih odgovora. Napredne aplikacije mogu zahtijevati ugrađivanja – visokodimenzionalne vektore koji predstavljaju semantički sadržaj. Ova ugrađivanja mogu se pohraniti ili ponuditi kao usluga, omogućujući brzo pronalaženje ili usporedbu semantičkih informacija, obogaćujući način na koji se mogućnosti modela koriste izvan pukog generiranja teksta.
8. Implementirani model (samostalni ili API):
   • Nakon obrade, izlaz modela je spreman. Ovisno o strategiji, izlazima se može pristupiti putem samostalno hostiranog sučelja ili API-ja, pri čemu prvo nudi veću kontrolu organizaciji domaćinu, a drugo pruža skalabilnost i jednostavnu integraciju za razvojne programere trećih strana.
9. Izlazi:
   • Ova faza daje opipljiv rezultat tijeka rada. Model prima upit, obrađuje ga i vraća izlaz koji, ovisno o aplikaciji, može biti tekstualni blok, odgovor, generirana priča ili čak ugradnja kao što je spomenuto.