Collegare grandi modelli linguistici e business: LLMops

Le basi di LLM come GPT-3 di OpenAI o il suo successore GPT-4 risiedono nel deep learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che sfrutta reti neurali a tre o più livelli. Questi modelli vengono addestrati su vasti set di dati che comprendono un ampio spettro di testi online. Attraverso l'addestramento, gli LLM imparano a predire la parola successiva in una sequenza, date le parole che li hanno preceduti. Questa capacità, semplice nella sua essenza, è alla base della capacità degli LLM di generare testo coerente e contestualmente rilevante su sequenze estese.

Le potenziali applicazioni sono illimitate: dalla redazione di e-mail, alla creazione di codice, alla risposta a domande e persino alla scrittura creativa. Tuttavia, da un grande potere derivano grandi responsabilità e gestire questi modelli giganteschi in un ambiente di produzione non è banale. È qui che entra in gioco LLMOps, che incorpora una serie di migliori pratiche, strumenti e processi per garantire il funzionamento affidabile, sicuro ed efficiente dei LLM.

La tabella di marcia per l'integrazione LLM prevede tre percorsi predominanti:

1. Promuovere LLM per scopi generali:
   • Modelli come ChatGPT e Bard offrono una soglia bassa per l'adozione con costi iniziali minimi, anche se con un potenziale prezzo da pagare nel lungo periodo.
   • Tuttavia, le ombre sulla privacy e sulla sicurezza dei dati incombono, soprattutto per settori come Fintech e Sanità con quadri normativi rigorosi.
2. Ritocchi LLM per scopi generali:
   • Con modelli open source come Lama, Falco e Mistral, le organizzazioni possono personalizzare questi LLM in modo che rispondano ai loro casi d'uso specifici con solo risorse di ottimizzazione del modello come spesa.
   • Questa strada, pur affrontando i problemi di privacy e sicurezza, richiede una selezione più approfondita dei modelli, preparazione dei dati, messa a punto, implementazione e monitoraggio.
   • La natura ciclica di questo percorso richiede un impegno prolungato, ma recenti innovazioni come LoRA (Low-Rank Adaptation) e Q(Quantized)-LoRa hanno semplificato il processo di messa a punto, rendendolo una scelta sempre più popolare.
3. Formazione LLM personalizzata:
   • Lo sviluppo di un LLM da zero promette una precisione senza pari su misura per l'attività da svolgere. Tuttavia, i requisiti elevati in termini di competenze in materia di intelligenza artificiale, risorse computazionali, dati estesi e investimento di tempo pongono ostacoli significativi.

Tra le tre, la messa a punto dei LLM di carattere generale è l’opzione più vantaggiosa per le aziende. La creazione di un nuovo modello di fondazione può costare fino a 100 milioni di dollari, mentre la messa a punto di quelli esistenti varia da 100mila a 1 milione di dollari. Queste cifre derivano dalle spese di calcolo, acquisizione ed etichettatura dei dati, insieme alle spese di ingegneria e ricerca e sviluppo.

LLMOps contro MLOps

Le operazioni di machine learning (MLOps) sono state ben percorse, offrendo un percorso strutturato per la transizione dei modelli di machine learning (ML) dallo sviluppo alla produzione. Tuttavia, con l’avvento dei Large Language Models (LLM), è emerso un nuovo paradigma operativo, chiamato LLMOps, per affrontare le sfide uniche legate all’implementazione e alla gestione dei LLM. La differenziazione tra LLMOps e MLOps dipende da diversi fattori:

1. Risorse computazionali:
   • Gli LLM richiedono una notevole capacità computazionale per la formazione e la messa a punto, spesso necessitando di hardware specializzato come le GPU per accelerare le operazioni parallele ai dati.
   • Il costo dell’inferenza sottolinea ulteriormente l’importanza delle tecniche di compressione e distillazione del modello per contenere le spese computazionali.
2. Trasferimento di apprendimento:
   • A differenza dei modelli ML convenzionali, spesso addestrati da zero, i LLM si basano fortemente sull'apprendimento del trasferimento, partendo da un modello pre-addestrato e perfezionandolo per attività di dominio specifiche.
   • Questo approccio economizza sui dati e sulle risorse computazionali ottenendo prestazioni all’avanguardia.
3. Ciclo di feedback umano:
   • Il miglioramento iterativo degli LLM è guidato in modo significativo dall'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF).
   • L'integrazione di un ciclo di feedback all'interno delle pipeline LLMOps non solo semplifica la valutazione, ma alimenta anche il processo di messa a punto.
4. Sintonia iperparametro:
   • Mentre il machine learning classico enfatizza il miglioramento della precisione tramite la regolazione degli iperparametri, nell’arena LLM l’attenzione si estende anche alla riduzione delle richieste computazionali.
   • La regolazione di parametri come le dimensioni dei batch e i tassi di apprendimento può alterare notevolmente la velocità e i costi della formazione.
5. Metriche delle prestazioni:
   • I modelli ML tradizionali aderiscono a metriche prestazionali ben definite come accuratezza, AUC o punteggio F1, mentre i LLM hanno set di metriche diversi come BLEU e ROUGE.
   • BLEU e ROUGE sono parametri utilizzati per valutare la qualità delle traduzioni e dei riassunti generati automaticamente. BLEU viene utilizzato principalmente per attività di traduzione automatica, mentre ROUGE viene utilizzato per attività di riepilogo del testo.
   • BLEU misura la precisione, ovvero quanto le parole nei riepiloghi generati dalla macchina sono apparse nei riepiloghi di riferimento umani. ROUGE misura il ricordo, ovvero quanto le parole nei riepiloghi di riferimento umano sono apparse nei riepiloghi generati dalla macchina.
6. Ingegneria rapida:
   • Progettare suggerimenti precisi è vitale per ottenere risposte accurate e affidabili dai LLM, mitigando rischi come allucinazione modello e un rapido hacking.
7. Costruzione di condotte LLM:
   • Strumenti come LangChain o LlamaIndex consentono l'assemblaggio di pipeline LLM, che intrecciano più chiamate LLM o interazioni di sistemi esterni per attività complesse come domande e risposte della knowledge base.

https://www.fiddler.ai/llmops

Comprendere il flusso di lavoro LLMOps: un'analisi approfondita

Language Model Operations, o LLMOps, è la struttura portante operativa dei modelli linguistici di grandi dimensioni, garantendo un funzionamento e un'integrazione fluidi tra diverse applicazioni. Pur sembrando una variante di MLOps o DevOps, LLMOps presenta sfumature uniche che soddisfano le esigenze dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Analizziamo il flusso di lavoro LLMOps illustrato nell'illustrazione, esplorando ogni fase in modo completo.

1. Dati di allenamento:
   • L'essenza di un modello linguistico risiede nei suoi dati di addestramento. Questa fase comporta la raccolta di set di dati, garantendo che siano puliti, bilanciati e opportunamente annotati. La qualità e la diversità dei dati influiscono in modo significativo sull'accuratezza e sulla versatilità del modello. In LLMOps, l'enfasi non è solo sul volume, ma anche sull'allineamento con il caso d'uso previsto del modello.
2. Modello di fondazione open source:
   • L'illustrazione fa riferimento a un "modello di fondazione Open Source", un modello pre-addestrato spesso rilasciato dalle principali entità di intelligenza artificiale. Questi modelli, addestrati su set di dati di grandi dimensioni, costituiscono un eccellente punto di partenza, facendo risparmiare tempo e risorse e consentendo la messa a punto di compiti specifici anziché una nuova formazione.
3. Formazione/ottimizzazione:
   • Con un modello di base e dati di training specifici si procede alla messa a punto. Questo passaggio perfeziona il modello per scopi specializzati, come la messa a punto di un modello di testo generale con la letteratura medica per applicazioni sanitarie. In LLMOps, un'ottimizzazione rigorosa con controlli coerenti è fondamentale per prevenire l'overfitting e garantire una buona generalizzazione dei dati invisibili.
4. Modello addestrato:
   • Dopo la messa a punto emerge un modello addestrato pronto per la distribuzione. Questo modello, una versione migliorata del modello di fondazione, è ora specializzato per una particolare applicazione. Potrebbe essere open source, con pesi e architettura accessibili al pubblico, oppure proprietario, mantenuto privato dall'organizzazione.
5. Schierare:
   • La distribuzione implica l'integrazione del modello in un ambiente live per l'elaborazione delle query nel mondo reale. Implica decisioni riguardanti l'hosting, sia in locale che su piattaforme cloud. In LLMOps, le considerazioni sulla latenza, sui costi computazionali e sull'accessibilità sono cruciali, oltre a garantire che il modello si adatti bene a numerose richieste simultanee.
6. Richiesta:
   • Nei modelli linguistici, un prompt è una query o un'istruzione di input. Creare suggerimenti efficaci, che spesso richiedono la comprensione del comportamento del modello, è fondamentale per ottenere i risultati desiderati quando il modello elabora questi suggerimenti.
7. Incorporamento Store o Database vettoriali:
   • In fase di post-elaborazione, i modelli possono restituire più di semplici risposte in testo semplice. Le applicazioni avanzate potrebbero richiedere incorporamenti, ovvero vettori ad alta dimensionalità che rappresentano il contenuto semantico. Questi incorporamenti possono essere memorizzati o offerti come servizio, consentendo il rapido recupero o confronto delle informazioni semantiche, arricchendo il modo in cui le capacità dei modelli vengono sfruttate oltre la mera generazione di testo.
8. Modello distribuito (self-hosted o API):
   • Una volta elaborato, l'output del modello è pronto. A seconda della strategia, è possibile accedere agli output tramite un'interfaccia self-hosted o un'API: la prima offre maggiore controllo all'organizzazione host, mentre la seconda offre scalabilità e facile integrazione per gli sviluppatori di terze parti.
9. Uscite:
   • Questa fase produce il risultato tangibile del flusso di lavoro. Il modello accetta un prompt, lo elabora e restituisce un output che, a seconda dell'applicazione, potrebbe essere costituito da blocchi di testo, risposte, storie generate o persino incorporamenti come discusso.