Łącząc duże modele językowe i biznes: LLMops

Podstawy modeli LLM, takich jak GPT-3 lub jego następca GPT-4, opierają się na głębokim uczeniu, podzbiorze sztucznej inteligencji, który wykorzystuje sieci neuronowe z trzema lub więcej warstwami. Modele te są szkolone na ogromnych zbiorach danych obejmujących szeroki zakres tekstu internetowego. Poprzez szkolenie, LLM uczą się przewidywać następne słowo w sekwencji, biorąc pod uwagę słowa, które przyszły wcześniej. Ta zdolność, prosta w swej istocie, stanowi podstawę możliwości LLM do generowania spójnego, kontekstowo istotnego tekstu na dłuższe sekwencje.

Potencjalne zastosowania są nieograniczone – od tworzenia e-maili, kodu, odpowiedzi na pytania, aż po twórcze pisanie. Jednakże, wraz z wielką mocą przychodzi wielka odpowiedzialność, a zarządzanie tymi potężnymi modelami w środowisku produkcyjnym nie jest trywialne. To właśnie tutaj wkracza LLMOps, uosabiając zbiór najlepszych praktyk, narzędzi i procesów, aby zapewnić niezawodne, bezpieczne i wydajne działanie LLM.

Droga do integracji LLM ma trzy główne ścieżki:

1. Promptowanie ogólnych LLM:
   • Modele takie jak ChatGPT i Bard oferują niską barierę wejścia z minimalnymi kosztami początkowymi, choć z potencjalną ceną w dłuższej perspektywie.
   • Jednakże, kwestie prywatności danych i bezpieczeństwa rzucają cień, szczególnie dla sektorów takich jak fintech i ochrona zdrowia z surowymi ramami regulacyjnymi.
2. Dokształcanie ogólnych LLM:
   • Z modelem otwartoźródłowym, takim jak Llama, Falcon i Mistral, organizacje mogą dostosować te LLM do swoich specyficznych przypadków użycia, z wyłącznym kosztem jakości modelu.
   • Ta ścieżka, choć rozwiązująca problemy z prywatnością i bezpieczeństwem, wymaga głębszego wyboru modelu, przygotowania danych, dokształcania, wdrożenia i monitorowania.
   • Cykliczna natura tej ścieżki wymaga stałego zaangażowania, jednak ostatnie innowacje, takie jak LoRA (niskiej rangi adaptacja) i Q(ilościowa)-LoRa, uprościły proces dokształcania, czyniąc go coraz popularniejszym wyborem.
3. Własne szkolenie LLM:
   • Tworzenie LLM od podstaw obiecuje niezrównaną dokładność dostosowaną do zadania. Jednakże, strome wymagania w zakresie ekspertyzy AI, zasobów obliczeniowych, ogromnych danych i czasu inwestycyjnego stanowią znaczne przeszkody.

Spośród trzech, dokształcanie ogólnych LLM jest najbardziej korzystną opcją dla firm. Tworzenie nowej podstawowej bazy modelu może kosztować do 100 milionów dolarów, podczas gdy dokształcanie istniejących modeli waha się między 100 tysiącami a 1 milionem dolarów. Te kwoty pochodzą z wydatków obliczeniowych, pozyskiwania i oznaczania danych, a także wydatków inżynierskich i badawczych.

LLMOps versus MLOps

Operacje maszynowego uczenia (MLOps) były dobrze wytyczone, oferując ustrukturyzowaną ścieżkę do przeniesienia modeli maszynowego uczenia (ML) z rozwoju do produkcji. Jednakże, wraz ze wzrostem dużych modeli językowych (LLM), nowy paradygmat operacyjny, określany jako LLMOps, pojawił się, aby rozwiązać unikalne wyzwania związane z wdrażaniem i zarządzaniem LLM. Różnicowanie między LLMOps a MLOps opiera się na kilku czynnikach:

1. Zasoby obliczeniowe:
   • LLM wymagają znacznej mocy obliczeniowej do szkolenia i dokształcania, często wymagając specjalistycznego sprzętu, takiego jak GPU, do przyspieszania operacji równoległych do danych.
   • Koszt inferencji dodatkowo podkreśla wagę technik kompresji i destylacji modelu w celu ograniczenia wydatków obliczeniowych.
2. Przenoszenie uczenia:
   • W przeciwieństwie do konwencjonalnych modeli ML, często szkolonych od podstaw, LLM opierają się silnie na przenoszeniu uczenia, zaczynając od wstępnie wytrenowanego modelu i dokształcając go dla specyficznych zadań domenowych.
   • Ten podejście oszczędza dane i zasoby obliczeniowe, jednocześnie osiągając najwyższe wyniki.
3. Pętla sprzężenia zwrotnego ludzkiego:
   • Wzrost LLM jest znacznie napędzany przez uczenie wzmocnione sprzężeniem zwrotnym od ludzi (RLHF).
   • Integracja pętli sprzężenia zwrotnego w ramach LLMOps upraszcza ocenę i napędza proces dokształcania.
4. Dostosowanie hiperparametrów:
   • Podczas gdy klasyczne ML kładzie nacisk na poprawę dokładności poprzez dostosowanie hiperparametrów, w dziedzinie LLM uwaga rozciąga się również na redukcję wymagań obliczeniowych.
   • Dostosowanie parametrów, takich jak rozmiar partii i tempo uczenia, może znacznie zmienić szybkość szkolenia i koszty.
5. Wskaźniki wydajności:
   • Tradycyjne modele ML przestrzegają dobrze określonych wskaźników wydajności, takich jak dokładność, AUC lub wynik F1, podczas gdy LLM mają różne zestawy wskaźników, takie jak BLEU i ROUGE.
   • BLEU i ROUGE są wskaźnikami używanymi do oceny jakości generowanych maszynowo tłumaczeń i podsumowań. BLEU jest głównie używany do zadań tłumaczeń maszynowych, podczas gdy ROUGE jest używany do zadań podsumowujących.
   • BLEU mierzy precyzję, czyli ile słów w podsumowaniach wygenerowanych przez maszynę pojawia się w odniesieniowych podsumowaniach ludzkich. ROUGE mierzy odwołanie, czyli ile słów w odniesieniowych podsumowaniach ludzkich pojawia się w podsumowaniach wygenerowanych przez maszynę.
6. Inżynieria promptów:
   • Inżynieria precyzyjnych promptów jest niezbędna do uzyskania dokładnych i niezawodnych odpowiedzi z LLM, ograniczając ryzyko halucynacji modelu i hakowania promptów.
7. Budowa potoków LLM:
   • Narzędzia, takie jak LangChain lub LlamaIndex, umożliwiają budowę potoków LLM, które łączą wiele wywołań LLM lub interakcji zewnętrznych systemów dla złożonych zadań, takich jak Q&A wiedzy.

https://www.fiddler.ai/llmops

Zrozumienie przepływu pracy LLMOps: Dogłębna analiza

Operacje modelu językowego, czyli LLMOps, są podobne do operacyjnego kręgosłupa dużych modeli językowych, zapewniając bezproblemowe działanie i integrację w różnych aplikacjach. Chociaż wydają się być odmianą MLOps lub DevOps, LLMOps mają unikalne niuanse dostosowane do potrzeb dużych modeli językowych. Zanurzmy się w przepływie pracy LLMOps, przedstawiony na ilustracji, i przeanalizujmy każdy etap wyczerpująco.

1. Dane szkoleniowe:
   • Istota modelu językowego leży w jego danych szkoleniowych. Ten krok obejmuje zbieranie zbiorów danych, upewnienie się, że są one czyste, zrównoważone i odpowiednio opatrzona etykietami. Jakość i różnorodność danych mają znaczący wpływ na dokładność i wszechstronność modelu. W LLMOps, nacisk kładziony jest nie tylko na ilość, ale także na wyrównanie z przypadkiem użycia modelu.
2. Otwarty model podstawowy:
   • Ilustracja odnosi się do “otwartego modelu podstawowego”, wstępnie wytrenowanego modelu, często wydawanego przez wiodące podmioty AI. Modele te, wytrenowane na dużych zbiorach danych, służą jako doskonały punkt wyjścia, oszczędzając czas i zasoby, umożliwiając dokształcanie do konkretnych zadań, zamiast szkolenia od podstaw.
3. Szkolenie / Dokształcanie:
   • Z modelem podstawowym i konkretnymi danymi szkoleniowymi, następuje dokształcanie. Ten krok udoskonala model do specjalistycznych celów, takich jak dokształcanie ogólnego modelu tekstu z literaturą medyczną do zastosowań w ochronie zdrowia. W LLMOps, rygorystyczne dokształcanie z ciągłymi kontrolami jest kluczowe, aby zapobiec przeuczeniu i zapewnić dobre uogólnienie na niewidziane dane.
4. Wytrenowany model:
   • Po dokształcaniu, powstaje wytrenowany model gotowy do wdrożenia. Ten model, ulepszona wersja modelu podstawowego, jest teraz specjalistyczny dla konkretnego zastosowania. Może być otwarty, z publicznie dostępnymi wagami i architekturą, lub własnościowy, utrzymany w prywatności przez organizację.
5. Wdrożenie:
   • Wdrożenie obejmuje integrację modelu w środowisku produkcyjnym do przetwarzania zapytań w świecie rzeczywistym. Obejmuje to decyzje dotyczące hostingu, zarówno na serwerach lokalnych, jak i na platformach chmurowych. W LLMOps, rozważania dotyczące opóźnień, kosztów obliczeniowych i dostępności są kluczowe, wraz z zapewnieniem, że model skaluje się dobrze dla licznych jednoczesnych zapytań.
6. Prompt:
   • W modelach językowych, prompt jest wejściowym zapytaniem lub oświadczeniem. Tworzenie skutecznych promptów, często wymagających zrozumienia zachowania modelu, jest niezbędne do uzyskania pożądanych wyjść, gdy model przetwarza te prompty.
7. Magazyn osadzania lub bazy danych wektorowych:
   • Modele mogą zwracać więcej niż tylko odpowiedzi w postaci zwykłego tekstu. Zaawansowane aplikacje mogą wymagać osadzania – wysokowymiarowych wektorów reprezentujących treść semantyczną. Te osadzania mogą być przechowywane lub oferowane jako usługa, umożliwiając szybki dostęp lub porównanie informacji semantycznej, wzbogacając sposób, w jaki możliwości modeli są wykorzystywane poza generowaniem zwykłego tekstu.
8. Wdrożony model (samodzielnie hostowany lub API):
   • Gdy przetworzony, wyjście modelu jest gotowe. W zależności od strategii, wyjścia mogą być dostępne za pośrednictwem samodzielnie hostowanego interfejsu lub API, z których pierwszy oferuje większą kontrolę organizacji goszczącej, a drugi zapewnia skalowalność i łatwą integrację dla deweloperów zewnętrznych.
9. Wyjścia:
   • Ten etap daje nam widoczny rezultat przepływu pracy. Model przyjmuje prompt, przetwarza go i zwraca wyjście, które, w zależności od aplikacji, może być blokami tekstu, odpowiedziami, wygenerowanymi historiami lub nawet osadzeniami, jak omówiono.

Najlepsze startupy LLM

Krajobraz operacji dużych modeli językowych (LLMOps) był świadkiem pojawienia się wyspecjalizowanych platform i startupów. Oto dwa startupy/platformy i ich opisy związane z przestrzenią LLMOps:

Comet

Comet upraszcza cykl życia uczenia maszynowego, konkretnie dostosowując się do rozwoju dużych modeli językowych. Oferuje możliwości śledzenia eksperymentów i zarządzania modelami produkcyjnymi. Platforma jest odpowiednia dla dużych zespołów przedsiębiorstw, oferując różne strategie wdrożeniowe, w tym prywatne chmury, hybrydowe i lokalne.

Dify

Dify to otwarta platforma LLMOps, która ułatwia rozwój aplikacji AI z wykorzystaniem dużych modeli językowych, takich jak GPT-4. Charakteryzuje się przyjaznym interfejsem i zapewnia łatwy dostęp do modeli, osadzanie kontekstu, kontrolę kosztów i możliwości anotacji danych. Użytkownicy mogą łatwo zarządzać swoimi modelami wizualnie i wykorzystywać dokumenty, zawartość internetową lub notatki Notion jako kontekst AI, który Dify obsługuje do przetwarzania wstępnego i innych operacji.

Portkey.ai

Portkey.ai to indyjski startup specjalizujący się w operacjach modelu językowego (LLMOps). Z niedawnym finansowaniem seed w wysokości 3 milionów dolarów, prowadzonym przez Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai oferuje integracje z dużymi modelami językowymi, takimi jak te od OpenAI i Anthropic. Ich usługi są skierowane do firm generatywnych AI, koncentrując się na udoskonaleniu ich stosu operacji LLM, który obejmuje testy kanaryjskie w czasie rzeczywistym i możliwości dokształcania modelu.