Broen mellom store språkmodeller og bedrift: LLMops

Grunnlaget for LLMer som OpenAI’s GPT-3 eller dens etterfølger GPT-4 ligger i dyp læring, en undergruppe av AI, som utnytter neurale nettverk med tre eller flere lag. Disse modellene er trenet på enorme datasett som omfatter et bredt spekter av internetttekst. Gjennom trening, lærer LLMer å forutsi neste ord i en sekvens, gitt ordene som har kommet før. Denne evnen, enkel i sin essens, understreker evnen til LLMer til å generere sammenhengende, kontekstuell relevant tekst over lange sekvenser.

De potensielle anvendelsene er ubegrensede – fra å utarbeide e-post, opprette kode, svare på spørsmål, til og med å skrive kreativt. Men med stor makt kommer stor ansvar, og å håndtere disse kjempemodellene i en produksjonssetting er ikke trivialt. Dette er der LLMOps kommer inn, og inkorporerer en samling av beste praksis, verktøy og prosesser for å sikre pålitelig, sikker og effektiv drift av LLMer.

Veikartet til LLM-integrasjon har tre dominerende ruter:

1. Prompting General-Purpose LLMs:
   • Modeller som ChatGPT og Bard tilbyr en lav terskel for adopsjon med minimalt forhåndskostnader, om enn med en potensiell prismerking på lang sikt.
   • Men skyggen av dataintegritet og sikkerhet lurer stort, spesielt for sektorer som Fintech og helsevesen med strenge reguleringer.
2. Fine-Tuning General-Purpose LLMs:
   • Med åpne modeller som Llama, Falcon og Mistral, kan organisasjoner tilpasse disse LLMene til å resonnere med deres spesifikke brukssaker med bare modelljusteringsressurs som utgift.
   • Dette området, mens det adresserer bekymringer om dataintegritet og sikkerhet, krever en mer dyptgående modellvalg, dataforberedelse, finjustering, distribusjon og overvåking.
   • Den sykliske naturen til denne ruten krever en varig engasjement, men nylige innovasjoner som LoRA (Low-Rank Adaptation) og Q(Quantized)-LoRa har strømlinjeformet finjusteringsprosessen, og gjort det til en stadig mer populær valg.
3. Custom LLM Training:
   • Utvikling av en LLM fra scratch lover en utenforliggende nøyaktighet tilpasset oppgaven i hånden. Likevel stiller de steile kravene til AI-ekspertise, beregningsressurser, omfattende data og tidsinvestering betydelige hindringer.

Blant de tre, er finjustering av generelle LLMer den mest gunstige valget for selskaper. Å lage en ny grunnmodell kan koste opptil 100 millioner dollar, mens finjustering av eksisterende modeller varierer mellom 100 000 til 1 million dollar. Disse tallene stammer fra beregningskostnader, dataanskaffelse og merking, samt ingeniør- og FoU-utgifter.

LLMOps versus MLOps

Maskinlæringsoperasjoner (MLOps) har vært godt betrådt, og tilbyr en strukturert vei til å overføre maskinlæringsmodeller (ML) fra utvikling til produksjon. Likevel, med oppblomstringen av store språkmodeller (LLMer), har en ny operasjonell paradigme, betegnet LLMOps, oppstått for å håndtere de unike utfordringene knyttet til å distribuere og håndtere LLMer. Forskjellen mellom LLMOps og MLOps ligger på flere faktorer:

1. Beregningsressurser:
   • LLMer krever en betydelig beregningskraft for trening og finjustering, ofte nødvendiggjør spesialisert maskinvare som GPUer for å akselerere data-parallell operasjoner.
   • Kosten for inferens understreker viktigheten av modellkomprimering og destillasjonsmetoder for å kurve beregningsutgifter.
2. Overføringslæring:
   • I motsetning til konvensjonelle ML-modeller ofte trenet fra scratch, hviler LLMer tungt på overføringslæring, starter fra en forhåndstrent modell og finjusterer den for spesifikke domenetoppgaver.
   • Dette tilnærmingen økonomiserer på data og beregningsressurser samtidig som den oppnår statens kunstneriske ytelse.
3. Menneskelig tilbakemeldingsloop:
   • Den iterative forbedringen av LLMer er betydelig drevet av forsterkingslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF).
   • Integrering av en tilbakemeldingsloop innen LLMOps-pipelines forenkler ikke bare evaluering, men driver også finjusteringsprosessen.
4. Hyperparameter-justering:
   • Mens klassisk ML betoner nøyaktighetsforbedring via hyperparameter-justering, fokuserer LLM-området også på å redusere beregningskrav.
   • Justering av parametre som batch-størrelser og læringsrater kan merkbart endre treningshastighet og kostnader.
5. Ytelsesmetrikker:
   • Tradisjonelle ML-modeller adhærer til veldefinerte ytelsesmetrikker som nøyaktighet, AUC eller F1-score, mens LLMer har forskjellige metrikksett som BLEU og ROUGE.
   • BLEU og ROUGE er metrikker brukt til å evaluere kvaliteten på maskin-genererte oversettelser og sammenfatninger. BLEU brukes primært for maskinoversettelse, mens ROUGE brukes for tekst-sammenfatning.
   • BLEU måler presisjon, eller hvor mye ordene i maskin-genererte sammenfatninger dukket opp i menneskelige referansesammenfatninger. ROUGE måler gjentakelse, eller hvor mye ordene i menneskelige referansesammenfatninger dukket opp i maskin-genererte sammenfatninger.
6. Prompt-teknikk:
   • Ingeniørarbeid med presise prompter er avgjørende for å fremkalle nøyaktige og pålitelige svar fra LLMer, og mildner risikoer som modellhallusinasjoner og prompt-hacking.
7. LLM-pipelines-konstruksjon:
   • Verktøy som LangChain eller LlamaIndex muliggjør sammenstilling av LLM-pipelines, som sammenfletter flere LLM-oppkall eller eksterne systeminteraksjoner for komplekse oppgaver som kunnskapsbasert Q&A.

https://www.fiddler.ai/llmops

Forstå LLMOps-arbeidsflyten: En dyptgående analyse

Språkmodell-operasjoner, eller LLMOps, er likt den operasjonelle ryggraden til store språkmodeller, sikrer sammenhengende funksjon og integrasjon over ulike anvendelser. Mens det synes å være en variant av MLOps eller DevOps, har LLMOps unike nyanser som møter store språkmodellers krav. La oss dykke ned i LLMOps-arbeidsflyten avbildet i illustrasjonen, og utforske hver fase omfattende.

1. Treningsdata:
   • Essensen av en språkmodell ligger i dens treningsdata. Dette skrittet omfatter å samle datasett, sikre de er rengjort, balansert og riktig annotert. Datans kvalitet og mangfold påvirker modellens nøyaktighet og fleksibilitet betydelig. I LLMOps, legges det ikke bare vekt på volum, men også på tilpasning til modellens ønskede brukssak.
2. Åpen kildegrunnmodell:
   • Illustrasjonen refererer til en “åpen kildegrunnmodell”, en forhåndstrent modell ofte utgitt av ledende AI-entiteter. Disse modellene, trenet på store datasett, tjener som en utmerket utgangspunkt, spar tid og ressurser, og muliggjør finjustering for spesifikke oppgaver i stedet for å trene på nytt.
3. Trening / finjustering:
   • Med en grunnmodell og spesifikke treningsdata, skjer finjustering. Dette skrittet finjusterer modellen for spesialiserte formål, som finjustering av en generell tekstmodell med medisinsk litteratur for helseapplikasjoner. I LLMOps, er rigorøs finjustering med konsistente sjekker avgjørende for å forebygge overfitting og sikre god generalisering til usette data.
4. Trent modell:
   • Etter finjustering, oppstår en trenet modell klar for distribusjon. Denne modellen, en forbedret versjon av grunnmodellen, er nå spesialisert for en bestemt anvendelse. Den kan være åpen kilde, med offentlig tilgjengelige vekter og arkitektur, eller proprietær, holdt privat av organisasjonen.
5. Distribusjon:
   • Distribusjon omfatter integrering av modellen i en live-miljø for å håndtere virkelige spørsmål. Det omfatter avgjørelser omkring vert, enten på egen server eller på skyplattformer. I LLMOps, er overveielser rundt forsinkelse, beregningskostnader og tilgjengelighet avgjørende, sammen med å sikre at modellen skalerer godt for mange samtidige forespørsler.
6. Prompt:
   • I språkmodeller, er en prompt en inndataforespørsel eller uttalelse. Å lage effektive prompter, ofte krever modell-atferd-forståelse, er avgjørende for å fremkalle ønskede utdata når modellen behandler disse promptene.
7. Embareringslager eller vektordatabaser:
   • Etterbehandling, kan modeller returnere mer enn bare tekst-svar. Avanserte anvendelser kan kreve embarerings – høydimensjonale vekter som representerer semantisk innhold. Disse embareringene kan lagres eller tilbys som en tjeneste, og muliggjør rask tilgang eller sammenligning av semantisk informasjon, og beriker måten modellens evner utnyttes utover bare tekst-generering.
8. Distribuert modell (selv-vert eller API):
   • En gang prosessert, er modellens utdata klar. Avhengig av strategien, kan utdata tilgjengeliggjøres via en selv-vertet grensesnitt eller en API, hvor den førstnevnte tilbyr mer kontroll til vert-organisasjonen, og den sistnevnte tilbyr skalerbarhet og enkel integrasjon for tredjeparts-utviklere.
9. Utdata:
   • Dette skrittet resulterer i den tangibelt resultaten av arbeidsflyten. Modellen tar en prompt, behandler den, og returnerer en utdata, som avhengig av anvendelsen, kan være tekstblokker, svar, genererte historier eller selv embarerings som diskutert.

Topp LLM-startups

Landskapet til store språkmodell-operasjoner (LLMOps) har vært vitne til oppblomstringen av spesialiserte plattformer og startups. Her er to startups/plattformer og deres beskrivelser relatert til LLMOps-området:

Comet

Comet strømlinjeformer maskinlærings-livssyklusen, spesielt rettet mot store språkmodell-utvikling. Den tilbyr fasiliteter for å spore eksperimenter og håndtere produksjonsmodeller. Plattformen er egnet for store bedriftslag, og tilbyr ulike distribusjonsstrategier, inkludert private sky, hybrid og på egen server.

Dify

Dify er en åpen kilde LLMOps-plattform som hjelper i utviklingen av AI-applikasjoner som bruker store språkmodeller som GPT-4. Den har et brukervennlig grensesnitt og tilbyr enkel modell-tilgang, kontekst-embarering, kostkontroll og data-merkingsevner. Brukere kan enkelt håndtere modellene visuelt og utnytte dokumenter, nettsider eller Notion-notater som AI-kontekst, som Dify håndterer for forbehandling og andre operasjoner.

Portkey.ai

Portkey.ai er en indisk startup som spesialiserer seg i språkmodell-operasjoner (LLMOps). Med en nylig seed-finansiering på 3 millioner dollar ledet av Lightspeed Venture Partners, tilbyr Portkey.ai integrasjoner med betydelige store språkmodeller som de fra OpenAI og Anthropic. Deres tjenester er rettet mot generativ AI-selskaper, og fokuserer på å forbedre deres LLM-operasjonsstakke, som inkluderer sanntids-kanaritest og modellfinjusterings-evner.