Broer store språkmodeller og bedrift: LLMops

Grunnlaget for LLM’er 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 trent på enorme datasett som omfatter et bredt spekter av internett-tekst. Gjennom trening, lærer LLM’er å forutsi det neste ordet i en sekvens, gitt ordene som har kommet før. Denne evnen, enkel i sin essens, understreker evnen til LLM’er til å generere koherente, kontekstuell relevante tekster over lengre sekvenser.

Potensielle anvendelser er ubegrensede – fra å utarbeide e-poster, skrive kode, svare på spørsmål, til og med å skrive kreativt. Imidlertid kommer stor makt med stor ansvar, og å håndtere disse kjempe-modellene 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 LLM’er.

Veien til LLM-integrasjon har tre dominerende ruter:

1. Prompting generelle LLM’er:
   • Modeller som ChatGPT og Bard tilbyr en lav terskel for adopsjon med minimalt forhåndskostnader, selv om det kan være en potensiell pris i lengden.
   • Imidlertid hviler skyggen av dataintegritet og sikkerhet tungt, spesielt for sektorer som finansteknologi og helsevesen med strenge reguleringsrammer.
2. Fine-tuning generelle LLM’er:
   • Med åpne modeller som Llama, Falcon og Mistral, kan organisasjoner tilpasse disse LLM’ene til å resonere med deres spesifikke bruksområder med bare modell-tilpasningsressurs som utgift.
   • Dette området, mens det adresserer bekymringer om privatliv og sikkerhet, krever en mer grundig modellseleksjon, dataforberedelse, finjustering, distribusjon og overvåking.
   • Den sykliske naturen til denne ruten krever en vedvarende engasjement, men nylige innovasjoner som LoRA (Low-Rank Adaptation) og Q(Quantized)-LoRa har strømlinjeformet finjusteringsprosessen, gjort det til et stadig mer populært valg.
3. Tilpasset LLM-trening:
   • Utvikling av en LLM fra scratch lover en utenkelig nøyaktighet tilpasset oppgaven. Likevel stiller de steile kravene i AI-ekspertise, beregningsressurser, omfattende data og tidsinvestering store hindringer.

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

LLMOps versus MLOps

Maskinlæringsoperasjoner (MLOps) har vært godt etablert, og tilbyr en strukturert vei til å overføre maskinlæringsmodeller (ML) fra utvikling til produksjon. Imidlertid, med oppkomsten av store språkmodeller (LLM’er), har en ny operasjonell paradigme, kalt LLMOps, oppstått for å håndtere de unike utfordringene knyttet til å distribuere og håndtere LLM’er. Forskjellen mellom LLMOps og MLOps ligger på flere faktorer:

1. Beregningsressurser:
   • LLM’er krever en betydelig beregningskraft for trening og finjustering, ofte nødvendiggjør spesialisert maskinvare som GPU’er for å akselerere data-parallell operasjoner.
   • Kostnaden ved inferens understreker også viktigheten av modellkomprimering og -destillasjonsteknikker for å redusere beregningskostnadene.
2. Overføringslæring:
   • I motsetning til konvensjonelle ML-modeller som ofte trenes fra scratch, hviler LLM’er 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 toppkvalitet.
3. Menneskelig tilbakemeldingsloop:
   • Den iterative forbedringen av LLM’er drives i betydelig grad av forsterkingslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF).
   • Integrering av en tilbakemeldingsloop i LLMOps-pipelines forenkler ikke bare evaluering, men driver også finjusteringsprosessen.
4. Hyperparameter-justering:
   • Mens klassisk ML betoner nøyaktighetsforbedring via hyperparameter-justering, omfatter fokuset i LLM-arenaen også reduksjon av beregningskrav.
   • Justering av parametre som batch-størrelser og læringsrater kan markant endre treningshastigheten og -kostnadene.
5. Ytelsesmetrikker:
   • Tradisjonelle ML-modeller adhærer til veldefinerte ytelsesmetrikker som nøyaktighet, AUC eller F1-score, mens LLM’er har forskjellige metrikksett som BLEU og ROUGE.
   • BLEU og ROUGE er metrikk som brukes til å evaluere kvaliteten på maskin-genererte oversettelser og sammenfatninger. BLEU brukes primært for maskinoversettingsoppgaver, mens ROUGE brukes for tekst-sammenfattningsoppgaver.
   • BLEU måler presisjon, eller hvor mye ordene i maskin-genererte sammenfatninger dukker opp i menneskelige referansesammenfatninger. ROUGE måler gjentakelse, eller hvor mye ordene i menneskelige referansesammenfatninger dukker opp i maskin-genererte sammenfatninger.
6. Prompt-teknikk:
   • Ingeniørarbeid med presise prompter er avgjørende for å fremkalle nøyaktige og pålitelige svar fra LLM’er, og reduserer risikoer som modell-hallusinasjoner og prompt-hacking.
7. LLM-pipelineringskonstruksjon:
   • Verktøy som LangChain eller LlamaIndex muliggjør montering av LLM-pipelines, som kombinerer flere LLM-oppkall eller eksterne systeminteraksjoner for komplekse oppgaver som kunnskapsbasert Q&A.

https://www.fiddler.ai/llmops

Forstå LLMOps-arbeidsflyten: En dybdeanalyse

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

1. Treningsdata:
   • Essensen av en språkmodell ligger i dens treningsdata. Dette steget omfatter innsamling av datasett, sikre at de er rene, balanserte og riktig annoterte. Datans kvalitet og mangfold har en betydelig innvirkning på modellens nøyaktighet og fleksibilitet. I LLMOps ligger fokuset ikke bare på volum, men også på tilpasning til modellens ønskede bruksområde.
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, sparer tid og ressurser, og muliggjør finjustering for spesifikke oppgaver i stedet for å trene en ny modell.
3. Trening / finjustering:
   • Med en grunnmodell og spesifikke treningsdata, finjusteres modellen. Dette steget finjusterer modellen for spesialiserte formål, som finjustering av en generell tekstmodell med medisinsk litteratur for helseapplikasjoner. I LLMOps er rigorøs finjustering med konstante sjekker avgjørende for å forebygge overfitting og sikre god generalisering til ukjente data.
4. Trent modell:
   • Etter finjustering, oppstår en treningsmodell klar for distribusjon. Denne modellen, en forbedret versjon av grunnmodellen, er nå spesialisert for en bestemt applikasjon. Den kan være åpen kilde, med offentlig tilgjengelige vekter og arkitektur, eller proprietær, holdt hemmelig av organisasjonen.
5. Distribusjon:
   • Distribusjon omfatter integrering av modellen i en live-miljø for virkelige spørsmål. Det omfatter beslutninger om vertshosting, enten på egen server eller på skyplattformer. I LLMOps er overveielser rundt latency, beregningskostnader og tilgjengelighet avgjørende, sammen med sikring av at modellen skalerer godt for mange samtidige forespørsler.
6. Prompt:
   • I språkmodeller er en prompt en inndata-spørsmål eller uttalelse. Fremstilling av effektive prompter, ofte krever modell-atferd-forståelse, er avgjørende for å fremkalle ønskede utdata når modellen prosesserer disse promptene.
7. Embareringslagring eller vektor-databaser:
   • Etter prosessering, kan modellene returnere mer enn bare tekst-svar. Avanserte applikasjoner kan kreve embarerings – høydimensjonale vektorer som representerer semantisk innhold. Disse embareringene kan lagres eller tilbys som en tjeneste, muliggjør rask tilgang eller sammenligning av semantisk informasjon, og beriker måten modellens evner utnyttes utover bare tekst-generering.
8. Distribuert modell (selv-hostet eller API):
   • En gang prosessert, er modellens utdata klar. Avhengig av strategien, kan utdata aksesseres via en selv-hostet grensesnitt eller en API, hvor den førstnevnte tilbyr mer kontroll til vertsorganisasjonen, og den sistnevnte tilbyr skalerbarhet og enkel integrasjon for tredjeparts-utviklere.
9. Utdata:
   • Dette steget resulterer i den tangibele resultaten av arbeidsflyten. Modellen tar en prompt, prosesserer den, og returnerer en utdata, som avhengig av applikasjonen, kan være tekst-blokker, svar, genererte historier eller selv embareringsdata som diskutert.

Topp LLM-startups

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

Comet

Comet strømlinjeformer maskinlæringslivssyklusen, spesifikt 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 med utvikling av AI-applikasjoner som bruker store språkmodeller som GPT-4. Den har en brukervennlig grensesnitt og tilbyr sømløs modell-tilgang, kontekst-embarering, kostkontroll og data-merkingsevner. Brukere kan enkelt håndtere modellene visuelt og utnytte dokumenter, web-innhold 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 på 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 retter seg mot generativ AI-selskaper, fokuserer på å forbedre deres LLM-operasjonsstakke som inkluderer sanntids-canary-testing og modell-finjusteringskapasiteter.