LLMOps: la prossima frontiera per le operazioni di machine learning

Apprendimento automatico (ML) è una tecnologia potente in grado di risolvere problemi complessi e offrire valore al cliente. Tuttavia, i modelli ML sono difficili da sviluppare e implementare. Hanno bisogno di molta esperienza, risorse e coordinamento. Ecco perché Operazioni di apprendimento automatico (MLOps) è emerso come paradigma a cui offrire valori scalabili e misurabili Artificial Intelligence (AI) imprese guidate.

Gli MLOps sono pratiche che automatizzano e semplificano i flussi di lavoro e le distribuzioni ML. MLOps rende i modelli ML più veloci, più sicuri e più affidabili nella produzione. MLOps migliora anche la collaborazione e la comunicazione tra le parti interessate. Ma per un nuovo tipo di modello ML chiamato Large Language Models (LLM).

Gli LLM sono reti neurali profonde in grado di generare testi in linguaggio naturale per vari scopi, come rispondere a domande, riassumere documenti o scrivere codice. LLM, come GPT-4, BERTAe T5, sono molto potenti e versatili Natural Language Processing (NLP). Gli LLM possono comprendere le complessità del linguaggio umano meglio di altri modelli. Tuttavia, gli LLM sono anche molto diversi dagli altri modelli. Sono enormi, complessi e affamati di dati. Hanno bisogno di molto calcolo e spazio di archiviazione per l'addestramento e la distribuzione. Hanno anche bisogno di molti dati da cui imparare, il che può sollevare problemi di qualità dei dati, privacy ed etica.

Inoltre, i LLM possono generare risultati imprecisi, distorti o dannosi, che necessitano di un’attenta valutazione e moderazione. Un nuovo paradigma chiamato Operazioni su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMops) diventa più essenziale per gestire queste sfide e opportunità dei LLM. I LLMOps sono una forma specializzata di MLOps che si concentra sui LLM in produzione. I LLMOps includono le pratiche, le tecniche e gli strumenti che rendono i LLM efficienti, efficaci ed etici nella produzione. Gli LLMOps aiutano anche a mitigare i rischi e a massimizzare i benefici degli LLM.

Vantaggi di LLMops per le organizzazioni

LLMOps può offrire molti vantaggi alle organizzazioni che desiderano sfruttare tutto il potenziale degli LLM.

Uno dei vantaggi è una maggiore efficienza, poiché LLMops fornisce l'infrastruttura e gli strumenti necessari per semplificare lo sviluppo, l'implementazione e la manutenzione degli LLM.

Un altro vantaggio è la riduzione dei costi, poiché LLMOps fornisce tecniche per ridurre la potenza di calcolo e lo spazio di archiviazione richiesti per gli LLM senza comprometterne le prestazioni.

Inoltre, LLMOps fornisce tecniche per migliorare la qualità, la diversità e la pertinenza dei dati, nonché l'etica, l'equità e la responsabilità dei dati dei LLM.

Inoltre, LLMOps offre metodi per consentire la creazione e l'implementazione di applicazioni LLM complesse e diversificate guidando e migliorando la formazione e la valutazione LLM.

Principi e buone pratiche di LLMOps

Di seguito vengono brevemente presentati i principi fondamentali e le migliori pratiche di LLMOps:

Principi fondamentali dei LLMOP

I LLMOP sono costituiti da sette principi fondamentali che guidano l'intero ciclo di vita dei LLM, dalla raccolta dei dati alla produzione e alla manutenzione.

1. Il primo principio è raccogliere e preparare diversi dati di testo che possano rappresentare il dominio e il compito del LLM.
2. Il secondo principio è garantire la qualità, la diversità e la pertinenza dei dati, poiché influiscono sulle prestazioni del LLM.
3. Il terzo principio è creare suggerimenti di input efficaci per ottenere l'output desiderato dal LLM utilizzando creatività e sperimentazione.
4. Il quarto principio è adattare gli LLM pre-addestrati a domini specifici selezionando i dati, gli iperparametri e le metriche appropriati ed evitando l'overfitting o l'underfitting.
5. Il quinto principio è inviare in produzione LLM ottimizzati, garantendo scalabilità, sicurezza e compatibilità con l'ambiente reale.
6. Il sesto principio è monitorare le prestazioni degli LLM e aggiornarli con nuovi dati man mano che il dominio e l'attività possono evolversi.
7. Il settimo principio è stabilire politiche etiche per l'utilizzo del LLM, rispettando le norme legali e sociali e costruendo la fiducia con gli utenti e le parti interessate.

Migliori pratiche LLMOP

LLMOps efficaci si basano su un solido insieme di migliori pratiche. Questi includono il controllo della versione, la sperimentazione, l'automazione, il monitoraggio, gli avvisi e la governance. Queste pratiche fungono da linee guida essenziali, garantendo la gestione efficiente e responsabile dei LLM durante tutto il loro ciclo di vita. Ciascuna delle pratiche è brevemente discussa di seguito:

• Controllo della versione— la pratica di tracciare e gestire i cambiamenti nei dati, nel codice e nei modelli durante tutto il ciclo di vita dei LLM.
• Sperimentazione—si riferisce al test e alla valutazione di diverse versioni di dati, codice e modelli per trovare la configurazione e le prestazioni ottimali dei LLM.
• Automazione— la pratica di automatizzare e orchestrare i diversi compiti e flussi di lavoro coinvolti nel ciclo di vita dei LLM.
• Controllo— raccogliere e analizzare le metriche e il feedback relativi alle prestazioni, al comportamento e all'impatto dei LLM.
• Avviso— l'impostazione e l'invio di avvisi e notifiche sulla base delle metriche e dei feedback raccolti dal processo di monitoraggio.
• Governance LPI— stabilire e far rispettare le politiche, gli standard e le linee guida per un utilizzo etico e responsabile degli LLM.

Strumenti e piattaforme per LLMOps

Le organizzazioni devono utilizzare vari strumenti e piattaforme in grado di supportare e facilitare i LLMOps per sfruttare tutto il potenziale dei LLM. Alcuni esempi lo sono OpenAI, Abbracciare il visoe Pesi e pregiudizi.

OpenAI, una società di ricerca sull'intelligenza artificiale, offre vari servizi e modelli, tra cui GPT-4, DALL-E, CLIP e DINOv2. Mentre GPT-4 e DALL-E sono esempi di LLM, CLIP e DINOv2 sono modelli basati sulla visione progettati per attività come la comprensione delle immagini e l'apprendimento delle rappresentazioni. L'API OpenAI, fornita da OpenAI, supporta il Responsible AI Framework, enfatizzando l'uso etico e responsabile dell'IA.

Allo stesso modo, Hugging Face è una società di intelligenza artificiale che fornisce una piattaforma PNL, inclusa una libreria e un hub di LLM pre-addestrati, come BERT, GPT-3 e T5. La piattaforma Hugging Face supporta le integrazioni con TensorFlow, PyTorch, o Amazon Sage Maker.

Weights & Biases è una piattaforma MLOps che fornisce strumenti per il monitoraggio degli esperimenti, la visualizzazione dei modelli, il controllo delle versioni dei set di dati e la distribuzione dei modelli. La piattaforma Weights & Biases supporta varie integrazioni, come Hugging Face, PyTorch o Google cloud.

Questi sono alcuni degli strumenti e delle piattaforme che possono aiutare con LLMOps, ma sul mercato ne sono disponibili molti altri.

Casi d'uso di LLM

Gli LLM possono essere applicati a vari settori e domini, a seconda delle esigenze e degli obiettivi dell'organizzazione. Ad esempio, nel settore sanitario, gli LLM possono aiutare con la diagnosi medica, la scoperta di farmaci, la cura dei pazienti e l'educazione sanitaria prevedendo la struttura 3D delle proteine ​​dalle loro sequenze di aminoacidi, che possono aiutare a comprendere e curare malattie come COVID-19, Alzheimer o cancro.

Allo stesso modo, nell'istruzione, gli LLM possono migliorare l'insegnamento e l'apprendimento attraverso contenuti personalizzati, feedback e valutazione, adattando l'esperienza di apprendimento della lingua per ciascun utente in base alle sue conoscenze e ai suoi progressi.

Nell'e-commerce, gli LLM possono creare e consigliare prodotti e servizi in base alle preferenze e al comportamento dei clienti fornendo suggerimenti personalizzati di mix-and-match su uno specchio intelligente con realtà aumentata, offrendo una migliore esperienza di acquisto.

Sfide e rischi degli LLM

Gli LLM, nonostante i loro vantaggi, presentano diverse sfide che richiedono un'attenta considerazione. In primo luogo, la domanda di risorse computazionali eccessive aumenta le preoccupazioni sui costi e sull’ambiente. Tecniche come la compressione e la potatura del modello alleviano questo problema ottimizzando dimensioni e velocità.

In secondo luogo, il forte desiderio di set di dati ampi e diversificati introduce sfide relative alla qualità dei dati, tra cui rumore e distorsioni. Soluzioni come la convalida e l'aumento dei dati migliorano la robustezza dei dati.

In terzo luogo, gli LLM minacciano la privacy dei dati, rischiando l’esposizione di informazioni sensibili. Tecniche come la privacy differenziale e la crittografia aiutano a proteggere dalle violazioni.

Infine, le preoccupazioni etiche sorgono dalla potenziale generazione di risultati distorti o dannosi. Le tecniche che coinvolgono il rilevamento dei pregiudizi, la supervisione umana e l’intervento garantiscono l’aderenza agli standard etici.

Queste sfide richiedono un approccio globale, che comprenda l’intero ciclo di vita degli LLM, dalla raccolta dei dati all’implementazione del modello e alla generazione di output.

Conclusione

LLMOps è un nuovo paradigma incentrato sulla gestione operativa degli LLM negli ambienti di produzione. LLMOps comprende le pratiche, le tecniche e gli strumenti che consentono lo sviluppo, l'implementazione e la manutenzione efficienti degli LLM, nonché la mitigazione dei rischi e la massimizzazione dei benefici. LLMOps è essenziale per sbloccare tutto il potenziale degli LLM e sfruttarli per varie applicazioni e domini del mondo reale.

Tuttavia, LLMOps è impegnativo e richiede molta esperienza, risorse e coordinamento tra diversi team e fasi. LLMOps richiede inoltre un'attenta valutazione delle esigenze, degli obiettivi e delle sfide di ciascuna organizzazione e progetto, nonché la selezione degli strumenti e delle piattaforme appropriati in grado di supportare e facilitare LLMOps.