Collegare i Modelli Linguistici di Grande Scala e il Business: LLMops

I fondamenti dei modelli LLM come GPT-3 di OpenAI o il suo successore GPT-4 si basano sull’apprendimento profondo, un subset dell’intelligenza artificiale, che sfrutta reti neurali con tre o più strati. Questi modelli vengono addestrati su vasti set di dati che coprono un ampio spettro di testi internet. Attraverso l’addestramento, gli LLM imparano a prevedere la parola successiva in una sequenza, date le parole che sono venute prima. Questa capacità, semplice nella sua essenza, sostiene la capacità degli LLM di generare testi coerenti e pertinenti nel contesto su sequenze estese.

Le potenziali applicazioni sono infinite – dalla stesura di email, alla creazione di codice, alla risposta a query, fino alla scrittura creativa. Tuttavia, con grande potere arriva grande responsabilità, e la gestione di questi modelli mastodontici in un ambiente di produzione non è banale. È qui che entra in scena LLMOps, incarnando un insieme di best practice, strumenti e processi per garantire l’operazione affidabile, sicura ed efficiente degli LLM.

La roadmap per l’integrazione degli LLM ha tre percorsi predominanti:

1. Prompting General-Purpose LLM:
   • I modelli come ChatGPT e Bard offrono una soglia di adozione bassa con costi iniziali minimi, sebbene con un potenziale prezzo nel lungo termine.
   • Tuttavia, le ombre della privacy dei dati e della sicurezza si stagliano grandi, specialmente per settori come Fintech e Sanità con rigidi quadri normativi.
2. Fine-Tuning General-Purpose LLM:
   • Con modelli open-source come Llama, Falcon e Mistral, le organizzazioni possono adattare questi LLM ai loro specifici casi d’uso con solo il costo di tuning del modello.
   • Questa via, mentre affronta le preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza, richiede una selezione del modello più profonda, preparazione dei dati, fine-tuning, deploy e monitoraggio.
   • La natura ciclica di questo percorso richiede un impegno sostenuto, ma le recenti innovazioni come LoRA (Low-Rank Adaptation) e Q(Quantized)-LoRa hanno semplificato il processo di fine-tuning, rendendolo una scelta sempre più popolare.
3. Addestramento di LLM Personalizzato:
   • Sviluppare un LLM da zero promette un’accuratezza senza pari adattata al compito specifico. Tuttavia, i requisiti elevati in termini di competenze AI, risorse computazionali, dati estensivi e investimento di tempo pongono ostacoli significativi.

Tra i tre, il fine-tuning dei modelli LLM general-purpose è l’opzione più favorevole per le aziende. Creare un nuovo modello di base può costare fino a 100 milioni di dollari, mentre il fine-tuning di quelli esistenti va da 100.000 a 1 milione di dollari. Queste cifre derivano dalle spese computazionali, acquisizione e etichettatura dei dati, nonché dalle spese di ingegneria e R&D.

LLMOps versus MLOps

Le operazioni di machine learning (MLOps) sono state ampiamente esplorate, offrendo un percorso strutturato per trasferire i modelli di machine learning (ML) dallo sviluppo alla produzione. Tuttavia, con l’emergere dei Large Language Models (LLM), è emerso un nuovo paradigma operativo, denominato LLMOps, per affrontare le sfide uniche legate al deploy e alla gestione degli LLM. La differenziazione tra LLMOps e MLOps si basa su diversi fattori:

1. Risorse Computazionali:
   • Gli LLM richiedono una notevole potenza computazionale per l’addestramento e il fine-tuning, spesso necessitando di hardware specializzato come GPU per accelerare le operazioni in parallelo.
   • Il costo dell’inferenza sottolinea ulteriormente l’importanza delle tecniche di compressione e distillazione del modello per contenere le spese computazionali.
2. Transfer Learning:
   • A differenza dei modelli ML convenzionali spesso addestrati da zero, gli LLM si basano fortemente sul transfer learning, partendo da un modello pre-addestrato e fine-tuningarlo per compiti di dominio specifici.
   • Questo approccio risparmia sui dati e sulle risorse computazionali, raggiungendo allo stesso tempo prestazioni all’avanguardia.
3. Ciclo di Feedback Umano:
   • Il miglioramento iterativo degli LLM è significativamente guidato dall’apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF).
   • Integrare un ciclo di feedback all’interno delle pipeline LLMOps non solo semplifica la valutazione, ma alimenta anche il processo di fine-tuning.
4. Regolazione degli Iperparametri:
   • Mentre il ML classico enfatizza il miglioramento dell’accuratezza attraverso la regolazione degli iperparametri, nell’arena degli LLM, l’attenzione si estende anche alla riduzione delle richieste computazionali.
   • Regolare parametri come le dimensioni del batch e le velocità di apprendimento può notevolmente alterare la velocità di addestramento e i costi.
5. Metriche di Prestazione:
   • I modelli ML tradizionali aderiscono a metriche di prestazione ben definite come accuratezza, AUC o punteggio F1, mentre gli LLM hanno un insieme di metriche diverso come BLEU e ROUGE.
   • BLEU e ROUGE sono metriche utilizzate per valutare la qualità delle traduzioni e delle sintesi generate dalle macchine. BLEU è utilizzato principalmente per compiti di traduzione automatica, mentre ROUGE è utilizzato per la sintesi di testi.
   • BLEU misura la precisione, o quanto le parole nelle sintesi generate dalle macchine appaiono nelle sintesi di riferimento umane. ROUGE misura il richiamo, o quanto le parole nelle sintesi di riferimento umane appaiono nelle sintesi generate dalle macchine.
6. Ingegneria delle Prompt:
   • Progettare prompt precisi è vitale per ottenere risposte accurate e affidabili dagli LLM, mitigando rischi come l’allucinazione del modello e l’hacking delle prompt.
7. Costruzione delle Pipeline LLM:
   • Strumenti come LangChain o LlamaIndex consentono l’assemblaggio di pipeline LLM, che intrecciano più chiamate LLM o interazioni con sistemi esterni per compiti complessi come la gestione delle conoscenze Q&A.

https://www.fiddler.ai/llmops

Comprendere il Flusso di Lavoro LLMOps: Un’Analisi Approfondita

Le operazioni di modello linguistico, o LLMOps, sono simili alla colonna vertebrale delle grandi reti neurali linguistiche, assicurando un funzionamento e un’integrazione senza soluzione di continuità in varie applicazioni. Mentre sembra una variante di MLOps o DevOps, LLMOps ha sfumature uniche che soddisfano le esigenze delle grandi reti neurali linguistiche. Esploriamo il flusso di lavoro LLMOps rappresentato nell’illustrazione, esaminando ogni fase in modo esaustivo.

1. Dati di Addestramento:
   • L’essenza di un modello linguistico risiede nei suoi dati di addestramento. Questo passaggio comporta la raccolta di set di dati, assicurandosi che siano puliti, bilanciati e adeguatamente annotati. La qualità e la diversità dei dati hanno un impatto significativo sull’accuratezza e la versatilità del modello. In LLMOps, l’enfasi non è solo sulla quantità, ma sull’allineamento con l’uso previsto del modello.
2. Modello di Base Open-Source:
   • L’illustrazione fa riferimento a un “Modello di Base Open-Source”, un modello pre-addestrato spesso rilasciato da entità leader nel settore AI. Questi modelli, addestrati su grandi set di dati, servono come un ottimo punto di partenza, risparmiando tempo e risorse, consentendo il fine-tuning per compiti specifici anziché l’addestramento da zero.
3. Addestramento / Tuning:
   • Con un modello di base e dati di addestramento specifici, segue il tuning. Questo passaggio raffina il modello per scopi specializzati, come il fine-tuning di un modello di testo generale con letteratura medica per applicazioni sanitarie. In LLMOps, il tuning rigoroso con controlli costanti è cruciale per prevenire il sovra-addestramento e garantire una buona generalizzazione ai dati non visti.
4. Modello Addestrato:
   • Dopo il tuning, emerge un modello addestrato pronto per il deploy. Questo modello, una versione migliorata del modello di base, è ora specializzato per un’applicazione specifica. Potrebbe essere open-source, con pesi e architettura pubblicamente accessibili, o proprietario, mantenuto privato dall’organizzazione.
5. Deploy:
   • Il deploy comporta l’integrazione del modello in un ambiente live per l’elaborazione di query nel mondo reale. Ciò include decisioni relative all’hosting, sia on-premise che su piattaforme cloud. In LLMOps, le considerazioni relative alla latenza, ai costi computazionali e all’accessibilità sono cruciali, insieme alla garanzia che il modello si scalabilizzi bene per numerose richieste simultanee.
6. Prompt:
   • Nei modelli linguistici, un prompt è una query di input o una dichiarazione. La creazione di prompt efficaci, spesso richiedendo la comprensione del comportamento del modello, è vitale per ottenere output desiderati quando il modello elabora questi prompt.
7. Archiviazione degli Embedding o Database di Vettori:
   • Post-elaborazione, i modelli possono restituire più del semplice testo di risposta. Applicazioni avanzate potrebbero richiedere embedding – vettori ad alta dimensionalità che rappresentano il contenuto semantico. Questi embedding possono essere archiviati o offerti come servizio, consentendo il recupero rapido o il confronto di informazioni semantiche, arricchendo il modo in cui le capacità dei modelli sono sfruttate al di là della semplice generazione di testo.
8. Modello Distribuito (Self-hosted o API):
   • Una volta elaborato, l’output del modello è pronto. A seconda della strategia, gli output possono essere accessibili tramite un’interfaccia self-hosted o un’API, con la prima offrendo più controllo all’organizzazione host, e la seconda offrendo scalabilità e facile integrazione per gli sviluppatori di terze parti.
9. Output:
   • Questo stadio produce il risultato tangibile del flusso di lavoro. Il modello prende un prompt, lo elabora e restituisce un output, che a seconda dell’applicazione potrebbe essere blocchi di testo, risposte, storie generate o addirittura embedding come discussi.

Le Migliori Startup LLM

Il panorama delle operazioni di grandi modelli linguistici (LLMOps) ha visto l’emergere di piattaforme e startup specializzate. Ecco due startup/piattaforme e le loro descrizioni relative allo spazio LLMOps:

Comet

Comet semplifica il ciclo di vita del machine learning, rivolgendosi specificamente allo sviluppo di grandi modelli linguistici. Fornisce strutture per tracciare gli esperimenti e gestire i modelli di produzione. La piattaforma è adatta per grandi team aziendali, offrendo varie strategie di deploy, tra cui setup privati, ibridi e on-premise.

Dify

Dify è una piattaforma LLMOps open-source che aiuta nello sviluppo di applicazioni AI utilizzando grandi modelli linguistici come GPT-4. Presenta un’interfaccia utente intuitiva e fornisce un accesso senza soluzione di continuità ai modelli, incorporamento del contesto, controllo dei costi e capacità di annotazione dei dati. Gli utenti possono gestire facilmente i loro modelli in modo visivo e utilizzare documenti, contenuti web o note di Notion come contesto AI, che Dify gestisce per l’elaborazione pre-processing e altre operazioni.

Portkey.ai

Portkey.ai è una startup indiana specializzata nelle operazioni di modelli linguistici (LLMOps). Con un recente finanziamento di seed di 3 milioni di dollari guidato da Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai offre integrazioni con grandi modelli linguistici come quelli di OpenAI e Anthropic. I loro servizi sono rivolti alle aziende di intelligenza artificiale generativa, concentrandosi sull’incremento della loro pila operativa LLM, che include test di canary in tempo reale e capacità di fine-tuning del modello.