Brug van grote taalmodellen en bedrijven: LLMops

De basis van LLM’s zoals OpenAI’s GPT-3 of zijn opvolger GPT-4 ligt in diepe leerprocessen, een subset van AI, die neurale netwerken met drie of meer lagen gebruikt. Deze modellen worden getraind op enorme datasets die een breed spectrum van internettekst omvatten. Door training leren LLM’s de volgende woord in een sequentie te voorspellen, gegeven de woorden die eraan voorafgaan. Deze capaciteit, eenvoudig in zijn essentie, vormt de basis voor de mogelijkheid van LLM’s om coherente, contextueel relevante tekst over uitgebreide sequenties te genereren.

De potentiële toepassingen zijn eindeloos – van het opstellen van e-mails, het creëren van code, het beantwoorden van vragen, tot zelfs creatief schrijven. Echter, met grote macht komt grote verantwoordelijkheid, en het beheren van deze reusachtige modellen in een productieomgeving is niet triviaal. Hier komt LLMOps om de hoek kijken, een verzameling van best practices, tools en processen om de betrouwbare, veilige en efficiënte werking van LLM’s te garanderen.

De weg naar LLM-integratie heeft drie dominante routes:

1. Prompting General-Purpose LLM’s:
   • Modellen zoals ChatGPT en Bard bieden een lage drempel voor adoptie met minimale voorafgaande kosten, maar mogelijk met een prijskaartje op de lange termijn.
   • Echter, de schaduwen van gegevensbescherming en -beveiliging hangen groot, vooral voor sectoren zoals Fintech en Healthcare met strikte regelgevingskaders.
2. Fine-Tuning General-Purpose LLM’s:
   • Met open-source modellen zoals Llama, Falcon en Mistral kunnen organisaties deze LLM’s aanpassen aan hun specifieke use-cases met alleen modelafstemmingskosten.
   • Deze route, die de zorgen over gegevensbescherming en -beveiliging aanpakt, vereist een diepgaandere modelselectie, gegevensvoorbereiding, fine-tuning, implementatie en monitoring.
   • De cyclische aard van deze route vraagt om een duurzame inzet, maar recente innovaties zoals LoRA (Low-Rank Adaptation) en Q(Quantized)-LoRa hebben het fine-tuningsproces gestroomlijnd, waardoor het een steeds populairdere keuze wordt.
3. Aangepaste LLM-Training:
   • Het ontwikkelen van een LLM van scratch belooft een ongeëvenaarde nauwkeurigheid aangepast aan de taak. Echter, de hoge eisen aan AI-expertise, rekenkracht, uitgebreide gegevens en tijdsinvestering vormen aanzienlijke obstakels.

Van de drie is het fine-tunen van general-purpose LLM’s de meest gunstige optie voor bedrijven. Het creëren van een nieuwe basismodel kan tot $100 miljoen kosten, terwijl het fine-tunen van bestaande modellen tussen $100.000 en $1 miljoen kan kosten. Deze bedragen komen voort uit rekenkundige uitgaven, gegevensverwerving en -etikettering, evenals uitgaven voor engineering en R&D.

LLMOps versus MLOps

Machine learning operations (MLOps) is een goed bewandelde weg, die een gestructureerde route biedt om machine learning (ML) modellen van ontwikkeling naar productie over te zetten. Echter, met de opkomst van Large Language Models (LLM’s) is een nieuwe operationele paradigma, LLMOps genaamd, ontstaan om de unieke uitdagingen verbonden aan het implementeren en beheren van LLM’s aan te pakken. De differentiatie tussen LLMOps en MLOps zijn op verschillende factoren:

1. Rekenkracht:
   • LLM’s vereisen een aanzienlijke rekenkracht voor training en fine-tuning, vaak specialiseerde hardware zoals GPUs om data-parallelle operaties te versnellen.
   • De kosten van inferentie benadrukken het belang van modelcompressie en -destillatie technieken om rekenkundige uitgaven te verminderen.
2. Transfer Learning:
   • In tegenstelling tot conventionele ML-modellen die vaak van scratch getraind worden, steunen LLM’s zwaar op transfer learning, beginnend met een voorgetraind model en fine-tunend voor specifieke domeintaken.
   • Deze aanpak bespaart op gegevens en rekenkracht, terwijl het state-of-the-art prestaties behaalt.
3. Menselijke Feedback Loop:
   • De iteratieve verbetering van LLM’s wordt aanzienlijk gedreven door versterking van menselijke feedback (RLHF).
   • Het integreren van een feedbackloop in LLMOps-pijplijnen vereenvoudigt niet alleen de evaluatie, maar voedt ook het fine-tuningsproces.
4. Hyperparameter Tuning:
   • Terwijl klassieke ML de nadruk legt op nauwkeurigheidsverbetering via hyperparameter tuning, omvat in de LLM-arena de focus ook het verminderen van rekenkundige eisen.
   • Het aanpassen van parameters zoals batchgroottes en leerratio’s kan de trainingsnelheid en -kosten aanzienlijk veranderen.
5. Prestatie Metrics:
   • Traditionele ML-modellen houden zich aan welgedefinieerde prestatie metrics zoals nauwkeurigheid, AUC of F1-score, terwijl LLM’s een andere set metrics hebben zoals BLEU en ROUGE.
   • BLEU en ROUGE zijn metrics gebruikt om de kwaliteit van machine gegenereerde vertalingen en samenvattingen te evalueren. BLEU wordt voornamelijk gebruikt voor machinevertalingtaken, terwijl ROUGE wordt gebruikt voor tekstsamenvattings taken.
   • BLEU meet precisie, of hoeveel woorden in de machine gegenereerde samenvattingen voorkomen in de menselijke referentiesamenvattingen. ROUGE meet recall, of hoeveel woorden in de menselijke referentiesamenvattingen voorkomen in de machine gegenereerde samenvattingen.
6. Prompt Engineering:
   • Het ontwerpen van precieze prompts is essentieel om accurate en betrouwbare antwoorden van LLM’s te verkrijgen, waardoor risico’s zoals model hallucinatie en prompt hacking worden geminimaliseerd.
7. LLM-Pijplijn Constructie:
   • Tools zoals LangChain of LlamaIndex ermöglichen de assemblage van LLM-pijplijnen, die meerdere LLM-aanroepen of externe systeeminteracties voor complexe taken zoals kennisbank Q&A verweven.

https://www.fiddler.ai/llmops

Het begrijpen van de LLMOps Workflow: Een diepgaande Analyse

Language Model Operations, of LLMOps, is vergelijkbaar met de operationele ruggengraat van grote taalmodellen, waarbij een naadloze werking en integratie over verschillende toepassingen wordt gewaarborgd. Terwijl het ogenschijnlijk een variant van MLOps of DevOps is, heeft LLMOps unieke nuances die zijn aangepast aan de eisen van grote taalmodellen. Laten we de LLMOps-workflow in de illustratie onderzoeken, waarbij elke fase grondig wordt onderzocht.

1. Trainingsgegevens:
   • De essentie van een taalmodel ligt in zijn trainingsgegevens. Deze stap omvat het verzamelen van datasets, waarbij wordt gegarandeerd dat ze schoon, gebalanceerd en adequaat geëtiketteerd zijn. De kwaliteit en diversiteit van de gegevens hebben een aanzienlijke invloed op de nauwkeurigheid en veelzijdigheid van het model. In LLMOps ligt de nadruk niet alleen op volume, maar ook op de overeenstemming met de beoogde use-case.
2. Open Source Foundation Model:
   • De illustratie verwijst naar een “Open Source Foundation Model”, een voorgetraind model dat vaak door toonaangevende AI-entiteiten wordt vrijgegeven. Deze modellen, getraind op grote datasets, dienen als een uitstekend startpunt, waardoor tijd en middelen worden bespaard, en fine-tuning voor specifieke taken in plaats van het trainen van een nieuw model mogelijk wordt.
3. Training / Tuning:
   • Met een foundation model en specifieke trainingsgegevens volgt het fine-tunen. Deze stap verfijnt het model voor gespecialiseerde doeleinden, zoals het fine-tunen van een algemeen tekstmodel met medische literatuur voor toepassingen in de gezondheidszorg. In LLMOps is rigoureus fine-tunen met consistente controles van cruciaal belang om overfitting te voorkomen en een goede generalisatie naar ongeziene gegevens te waarborgen.
4. Getraind Model:
   • Na het fine-tunen ontstaat een getraind model dat klaar is voor implementatie. Dit model, een verbeterde versie van het foundation model, is nu gespecialiseerd voor een specifiek doel. Het kan open-source zijn, met openbaar toegankelijke gewichten en architectuur, of propriëtair, in het bezit van de organisatie.
5. Implementatie:
   • Implementatie omvat het integreren van het model in een live-omgeving voor het verwerken van echte wereldvragen. Het omvat beslissingen over hosting, hetzij on-premises of op cloudplatforms. In LLMOps zijn overwegingen rondom latentie, rekenkundige kosten en toegankelijkheid cruciaal, evenals het waarborgen dat het model goed schaalbaar is voor meerdere gelijktijdige verzoeken.
6. Prompt:
   • In taalmodellen is een prompt een invoervraag of -verklaring. Het creëren van effectieve prompts, vaak vereisend modelgedragsbegrip, is essentieel om gewenste uitvoer te verkrijgen wanneer het model deze prompts verwerkt.
7. Embedding Store of Vector Databases:
   • Na verwerking kunnen modellen meer retourneren dan alleen tekstantwoorden. Geavanceerde toepassingen kunnen embeddings vereisen – hoge-dimensionale vectoren die semantische inhoud vertegenwoordigen. Deze embeddings kunnen worden opgeslagen of als dienst worden aangeboden, waardoor snelle ophaling of vergelijking van semantische informatie mogelijk wordt, en de manier waarop modellen worden gebruikt verder gaat dan alleen tekstgeneratie.
8. Geïmplementeerd Model (Zelfgehost of API):
   • Als het model eenmaal is verwerkt, is de uitvoer klaar. Afhankelijk van de strategie kunnen uitvoeren via een zelfgehoste interface of een API worden benaderd, waarbij de eerste meer controle biedt aan de hostorganisatie, en de laatste schaalbaarheid en gemakkelijke integratie voor derde partij ontwikkelaars biedt.
9. Uitvoer:
   • Deze fase produceert het tastbare resultaat van de workflow. Het model neemt een prompt, verwerkt het, en retourneert een uitvoer, die afhankelijk van de toepassing tekstblokken, antwoorden, gegenereerde verhalen of zelfs embeddings kan zijn, zoals eerder besproken.

Top LLM Startups

Het landschap van Large Language Models Operations (LLMOps) heeft het ontstaan van gespecialiseerde platforms en startups gezien. Hier zijn twee startups/platforms en hun beschrijvingen gerelateerd aan de LLMOps-ruimte:

Comet

Comet stroomlijnt de machine learning-levenscyclus, specifiek gericht op de ontwikkeling van grote taalmodellen. Het biedt faciliteiten voor het bijhouden van experimenten en het beheren van productiemodellen. Het platform is geschikt voor grote ondernemingsteams, met verschillende implementatiestrategieën, waaronder privécloud, hybride en on-premises opstellingen.

Dify

Dify is een open-source LLMOps-platform dat helpt bij de ontwikkeling van AI-toepassingen met grote taalmodellen zoals GPT-4. Het heeft een gebruikersvriendelijke interface en biedt naadloze modeltoegang, contextembedding, kostenbeheersing en gegevensannotatiecapaciteiten. Gebruikers kunnen hun modellen visueel beheren en documenten, webinhoud of Notion-notities als AI-context gebruiken, die Dify voor verwerking en andere bewerkingen afhandelt.

Portkey.ai

Portkey.ai is een Indiase startup die zich specialiseert in taalmodeloperaties (LLMOps). Met een recente seedfinanciering van $3 miljoen, geleid door Lightspeed Venture Partners, biedt Portkey.ai integraties met significante grote taalmodellen zoals die van OpenAI en Anthropic. Hun diensten zijn gericht op generatieve AI-bedrijven, met een focus op het verbeteren van hun LLM-operatiestack, die real-time canarytesting en model fine-tuning capaciteiten omvat.