LLMOps: kita mašininio mokymosi operacijų siena

Mašininis mokymasis (ML) yra galinga technologija, galinti išspręsti sudėtingas problemas ir suteikti klientui vertę. Tačiau ML modelius sunku sukurti ir įdiegti. Jiems reikia daug patirties, išteklių ir koordinavimo. Štai kodėl Mašininio mokymosi operacijos (MLOps) atsirado kaip paradigma, siūlanti keičiamas ir išmatuojamas vertes Dirbtinis intelektas (AI) varomi verslai.

MLOps yra praktika, kuri automatizuoja ir supaprastina ML darbo eigą ir diegimą. MLOs daro ML modelius greitesnius, saugesnius ir patikimesnius gamyboje. MLOps taip pat pagerina bendradarbiavimą ir bendravimą tarp suinteresuotųjų šalių. Tačiau naujo tipo ML modeliui, vadinamam, reikia daugiau nei MLOps Didelių kalbų modeliai (LLM).

LLM yra gilieji neuroniniai tinklai, galintys generuoti natūralios kalbos tekstus įvairiems tikslams, pavyzdžiui, atsakyti į klausimus, apibendrinti dokumentus ar rašyti kodą. LLM, pvz GPT-4, ETRIir T5, yra labai galingi ir universalūs Gamtos kalbos apdorojimas (NLP). LLM gali geriau suprasti žmogaus kalbos sudėtingumą nei kiti modeliai. Tačiau LLM taip pat labai skiriasi nuo kitų modelių. Jie yra didžiuliai, sudėtingi ir reikalauja duomenų. Norint juos apmokyti ir įdiegti, reikia daug skaičiavimo ir saugojimo. Jiems taip pat reikia daug duomenų, iš kurių jie galėtų pasimokyti, todėl gali kilti duomenų kokybės, privatumo ir etikos problemų.

Be to, LLM gali generuoti netikslius, šališkus ar žalingus rezultatus, kuriuos reikia atidžiai įvertinti ir moderuoti. Nauja paradigma vadinama Didelės kalbos modelio operacijos (LLMOps) tampa vis svarbesnis sprendžiant šiuos LLM iššūkius ir galimybes. LLMOps yra specializuota MLOps forma, orientuota į LLM gamyboje. LLMOps apima praktiką, metodus ir įrankius, dėl kurių LLM gamyba tampa veiksmingesnė, veiksmingesnė ir etiška. LLMOps taip pat padeda sumažinti riziką ir maksimaliai padidinti LLM naudą.

LLMOps privalumai organizacijoms

LLMOps gali atnešti daug naudos organizacijoms, norinčioms išnaudoti visą LLM potencialą.

Vienas iš privalumų yra didesnis efektyvumas, nes LLMOps suteikia reikiamą infrastruktūrą ir įrankius, kad būtų galima racionalizuoti LLM kūrimą, diegimą ir priežiūrą.

Kitas privalumas yra mažesnės sąnaudos, nes LLMOps pateikia metodus, leidžiančius sumažinti LLM reikalingą skaičiavimo galią ir saugyklą, nepakenkiant jų našumui.

Be to, LLMOps pateikia metodus, skirtus pagerinti duomenų kokybę, įvairovę ir tinkamumą bei LLM duomenų etiką, teisingumą ir atskaitomybę.

Be to, LLMOps siūlo metodus, leidžiančius kurti ir diegti sudėtingas ir įvairias LLM programas, vadovaujant ir tobulinant LLM mokymą ir vertinimą.

LLMOps principai ir geriausia praktika

Žemiau trumpai pristatomi pagrindiniai LLMOps principai ir geriausia praktika:

Pagrindiniai LLMOP principai

LLMOP sudaro septyni pagrindiniai principai, kuriais vadovaujamasi visą LLM gyvavimo ciklą, nuo duomenų rinkimo iki gamybos ir priežiūros.

1. Pirmasis principas yra rinkti ir paruošti įvairius tekstinius duomenis, kurie gali atspindėti LLM sritį ir užduotį.
2. Antrasis principas – užtikrinti duomenų kokybę, įvairovę ir aktualumą, nes jie turi įtakos LLM našumui.
3. Trečiasis principas yra sukurti veiksmingus įvesties raginimus, kad būtų galima gauti pageidaujamą LLM rezultatą, naudojant kūrybiškumą ir eksperimentavimą.
4. Ketvirtasis principas – pritaikyti iš anksto apmokytus LLM prie konkrečių sričių, parenkant tinkamus duomenis, hiperparametrus ir metrikas bei vengiant perteklinio ar nepakankamo pritaikymo.
5. Penktasis principas yra siųsti tiksliai suderintus LLM į gamybą, užtikrinant mastelį, saugumą ir suderinamumą su realia aplinka.
6. Šeštasis principas yra stebėti LLM našumą ir atnaujinti juos naujais duomenimis, kai domenas ir užduotis gali vystytis.
7. Septintasis principas – LLM naudojimo etikos politikos nustatymas, teisinių ir socialinių normų laikymasis bei vartotojų ir suinteresuotųjų šalių pasitikėjimo kūrimas.

LLMOPs geriausia praktika

Veiksmingos LLMOs remiasi tvirtu geriausios praktikos rinkiniu. Tai apima versijų valdymą, eksperimentavimą, automatizavimą, stebėjimą, perspėjimą ir valdymą. Ši praktika yra pagrindinės gairės, užtikrinančios veiksmingą ir atsakingą LLM valdymą per visą jų gyvavimo ciklą. Toliau trumpai aptariama kiekviena praktika:

• Versijų valdymas— duomenų, kodo ir modelių pokyčių sekimo ir valdymo praktika per visą LLM gyvavimo ciklą.
• Eksperimentas— reiškia įvairių duomenų, kodo ir modelių versijų testavimą ir įvertinimą, siekiant rasti optimalią LLM konfigūraciją ir našumą.
• Automatika— įvairių užduočių ir darbo eigų, susijusių su LLM gyvavimo ciklu, automatizavimo ir organizavimo praktika.
• Stebėsena— metrikų ir atsiliepimų, susijusių su LLM veikla, elgesiu ir poveikiu, rinkimas ir analizavimas.
• Įspėjimas— perspėjimų ir pranešimų nustatymas ir siuntimas remiantis stebėjimo proceso metu surinktais rodikliais ir atsiliepimais.
• Valdymas— sukurti ir įgyvendinti LLM etiško ir atsakingo naudojimo politiką, standartus ir gaires.

LLMOps įrankiai ir platformos

Organizacijos turi naudoti įvairius įrankius ir platformas, kurios gali palaikyti ir palengvinti LLMOps, kad galėtų išnaudoti visą LLM potencialą. Kai kurie pavyzdžiai yra OpenAI, Apsikabinęs veidasir Svoriai ir poslinkiai.

AI tyrimų bendrovė OpenAI siūlo įvairias paslaugas ir modelius, įskaitant GPT-4, DALL-E, CLIP ir DINOv2. Nors GPT-4 ir DALL-E yra LLM pavyzdžiai, CLIP ir DINOv2 yra vizija pagrįsti modeliai, sukurti tokioms užduotims kaip vaizdo supratimas ir vaizdavimo mokymasis. OpenAI API, kurią teikia OpenAI, palaiko atsakingą AI sistemą, pabrėždama etišką ir atsakingą AI naudojimą.

Taip pat Hugging Face yra AI įmonė, teikianti NLP platformą, įskaitant biblioteką ir iš anksto apmokytų LLM, tokių kaip BERT, GPT-3 ir T5, centrą. Hugging Face platforma palaiko integraciją su TensorFlow, „PyTorch“arba Amazon SageMaker.

Weights & Biases yra MLOps platforma, teikianti eksperimentų stebėjimo, modelio vizualizavimo, duomenų rinkinio versijų kūrimo ir modelio diegimo įrankius. „Weights & Biases“ platforma palaiko įvairias integracijas, tokias kaip „Hugging Face“, „PyTorch“ ar "Google Cloud.

Tai yra keletas įrankių ir platformų, kurios gali padėti naudojant LLMOps, tačiau rinkoje yra daug daugiau.

LLM naudojimo atvejai

LLM gali būti taikomos įvairiose pramonės šakose ir srityse, atsižvelgiant į organizacijos poreikius ir tikslus. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje LLM gali padėti atlikti medicininę diagnozę, atrasti vaistus, prižiūrėti pacientus ir švietimą apie sveikatą, nes pagal jų aminorūgščių sekas gali padėti suprasti ir gydyti tokias ligas kaip COVID-3, Alzheimerio liga ar vėžys.

Taip pat švietimo srityje LLM gali pagerinti mokymą ir mokymąsi per asmeninį turinį, grįžtamąjį ryšį ir vertinimą, pritaikydami kalbų mokymosi patirtį kiekvienam vartotojui pagal jo žinias ir pažangą.

Elektroninės prekybos srityje LLM gali kurti ir rekomenduoti produktus ir paslaugas, atsižvelgdami į klientų pageidavimus ir elgseną, pateikdami suasmenintus mišinio ir suderinimo pasiūlymus dėl išmaniojo veidrodžio su papildyta realybe, suteikdami geresnę apsipirkimo patirtį.

LLM iššūkiai ir pavojai

LLM, nepaisant jų pranašumų, turi keletą iššūkių, kuriuos reikia atidžiai apsvarstyti. Pirma, perteklinių skaičiavimo išteklių paklausa kelia susirūpinimą dėl išlaidų ir aplinkosaugos. Tokie metodai kaip modelio suspaudimas ir genėjimas palengvina tai optimizuodami dydį ir greitį.

Antra, didelis noras turėti didelius, įvairius duomenų rinkinius kelia duomenų kokybės iššūkius, įskaitant triukšmą ir šališkumą. Tokie sprendimai kaip duomenų patvirtinimas ir papildymas padidina duomenų patikimumą.

Trečia, LLM kelia grėsmę duomenų privatumui, rizikuodami atskleisti neskelbtiną informaciją. Tokie metodai kaip diferencinis privatumas ir šifravimas padeda apsisaugoti nuo pažeidimų.

Galiausiai, dėl galimų šališkų ar žalingų rezultatų kyla etinių problemų. Metodai, susiję su šališkumo aptikimu, žmogaus priežiūra ir įsikišimu, užtikrina etikos standartų laikymąsi.

Šie iššūkiai reikalauja visapusiško požiūrio, apimančio visą LLM gyvavimo ciklą, nuo duomenų rinkimo iki modelio diegimo ir išvesties generavimo.

Bottom Line

LLMOps yra nauja paradigma, orientuota į LLM operatyvų valdymą gamybos aplinkoje. LLMOps apima praktiką, metodus ir įrankius, kurie leidžia efektyviai plėtoti, diegti ir prižiūrėti LLM, taip pat sumažinti jų riziką ir maksimaliai padidinti naudą. LLMOps yra būtinas norint išnaudoti visą LLM potencialą ir panaudoti juos įvairioms realaus pasaulio programoms ir domenams.

Tačiau LLMOps yra sudėtingas, reikalaujantis daug patirties, išteklių ir koordinavimo įvairiose komandose ir etapuose. LLMOps taip pat reikalauja kruopštaus kiekvienos organizacijos ir projekto poreikių, tikslų ir iššūkių įvertinimo, taip pat tinkamų įrankių ir platformų, galinčių palaikyti ir palengvinti LLMOps, atrankos.