Conectando Grandes Modelos de Linguagem e Negócios: LLMops

As bases dos LLMs, como o GPT-3 da OpenAI ou seu sucessor GPT-4, residem no aprendizado profundo, um subconjunto da inteligência artificial, que aproveita redes neurais com três ou mais camadas. Esses modelos são treinados em vastos conjuntos de dados que abrangem um amplo espectro de texto da internet. Através do treinamento, os LLMs aprendem a prever a próxima palavra em uma sequência, dado as palavras que vieram antes. Essa capacidade, simples em sua essência, sustenta a habilidade dos LLMs de gerar texto coerente e contextualmente relevante sobre sequências estendidas.

As aplicações potenciais são ilimitadas – desde redigir e-mails, criar código, responder a perguntas, até mesmo escrever de forma criativa. No entanto, com grande poder vem grande responsabilidade, e gerenciar esses modelos gigantescos em um ambiente de produção não é trivial. É aqui que entra o LLMOps, encarnando um conjunto de práticas, ferramentas e processos para garantir a operação confiável, segura e eficiente dos LLMs.

A estrada para a integração de LLMs tem três rotas predominantes:

1. Prompting LLMs de Propósito Geral:
   • Modelos como ChatGPT e Bard oferecem um limiar baixo para adoção com custos iniciais mínimos, embora com uma possível etiqueta de preço a longo prazo.
   • No entanto, as sombras da privacidade de dados e segurança pairam sobre setores como Fintech e Saúde, com estruturas regulatórias rigorosas.
2. Fine-Tuning LLMs de Propósito Geral:
   • Com modelos de código aberto como Llama, Falcon e Mistral, organizações podem adaptar esses LLMs para ressoar com seus casos de uso específicos, com apenas o recurso de ajuste de modelo como despesa.
   • Essa via, embora abordando preocupações de privacidade e segurança, exige uma seleção de modelo mais profunda, preparação de dados, fine-tuning, implantação e monitoramento.
   • A natureza cíclica dessa rota chama por um engajamento sustentado, mas inovações recentes como LoRA (Adaptação de Baixo Nível) e Q(Quantizado)-LoRa têm simplificado o processo de fine-tuning, tornando-o uma escolha cada vez mais popular.
3. Treinamento Personalizado de LLM:
   • Desenvolver um LLM do zero promete uma precisão sem paralelo adaptada à tarefa em questão. No entanto, os requisitos acentuados em expertise em IA, recursos computacionais, dados extensivos e investimento de tempo erguem barreiras significativas.

Entre os três, o fine-tuning de LLMs de propósito geral é a opção mais favorável para as empresas. Criar um novo modelo de base pode custar até $100 milhões, enquanto ajustar os existentes varia entre $100 mil e $1 milhão. Esses números derivam de despesas computacionais, aquisição e rotulagem de dados, além de despesas de engenharia e P&D.

LLMOps versus MLOps

As operações de machine learning (MLOps) têm sido bem estabelecidas, oferecendo uma via estruturada para transitar modelos de machine learning (ML) do desenvolvimento para a produção. No entanto, com o surgimento de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), um novo paradigma operacional, denominado LLMOps, emergiu para abordar os desafios únicos ligados à implantação e gerenciamento de LLMs. A diferenciação entre LLMOps e MLOps reside em vários fatores:

1. Recursos Computacionais:
   • Os LLMs exigem uma capacidade computacional substancial para treinamento e fine-tuning, frequentemente necessitando hardware especializado como GPUs para acelerar operações paralelas de dados.
   • O custo da inferência realça ainda mais a importância de técnicas de compressão e destilação de modelos para controlar despesas computacionais.
2. Aprendizado de Transferência:
   • Ao contrário dos modelos de ML convencionais frequentemente treinados do zero, os LLMs dependem fortemente do aprendizado de transferência, iniciando com um modelo pré-treinado e ajustando-o para tarefas de domínio específico.
   • Essa abordagem economiza em dados e recursos computacionais, alcançando desempenho de ponta.
3. Loop de Feedback Humano:
   • A melhoria iterativa dos LLMs é significativamente impulsionada pelo aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF).
   • Integrar um loop de feedback dentro das pipelines de LLMOps não apenas simplifica a avaliação, mas também alimenta o processo de fine-tuning.
4. Ajuste de Hiperparâmetros:
   • Enquanto o ML clássico enfatiza a melhoria da precisão via ajuste de hiperparâmetros, na arena dos LLMs, o foco também abrange a redução das demandas computacionais.
   • Ajustar parâmetros como tamanhos de lote e taxas de aprendizado pode marcadamente alterar a velocidade de treinamento e os custos.
5. Métricas de Desempenho:
   • Modelos de ML tradicionais aderem a métricas de desempenho bem definidas como precisão, AUC ou F1 score, enquanto os LLMs têm um conjunto de métricas diferente, como BLEU e ROUGE.
   • BLEU e ROUGE são métricas usadas para avaliar a qualidade de traduções e resumos gerados por máquina. BLEU é primariamente usado para tarefas de tradução automática, enquanto ROUGE é usado para tarefas de resumo de texto.
   • BLEU mede a precisão, ou quão muito as palavras nas somas geradas por máquina aparecem nas somas de referência humanas. ROUGE mede a recall, ou quão muito as palavras nas somas de referência humanas aparecem nas somas geradas por máquina.
6. Engenharia de Prompt:
   • Engenharia de prompts precisos é vital para extrair respostas precisas e confiáveis dos LLMs, mitigando riscos como alucinações de modelo e hacking de prompt.
7. Construção de Pipelines de LLM:
   • Ferramentas como LangChain ou LlamaIndex permitem a montagem de pipelines de LLM, que entrelaçam múltiplas chamadas de LLM ou interações de sistemas externos para tarefas complexas como Q&A de base de conhecimento.

https://www.fiddler.ai/llmops

Entendendo o Fluxo de Trabalho do LLMOps: Uma Análise Aprofundada

Operações de Modelo de Linguagem, ou LLMOps, são semelhantes à espinha dorsal operacional dos grandes modelos de linguagem, garantindo funcionamento e integração sem falhas em várias aplicações. Embora pareçam uma variante de MLOps ou DevOps, o LLMOps tem nuances únicas que atendem às demandas dos grandes modelos de linguagem. Vamos mergulhar no fluxo de trabalho do LLMOps ilustrado, explorando cada estágio de forma abrangente.

1. Dados de Treinamento:
   • A essência de um modelo de linguagem reside em seus dados de treinamento. Essa etapa envolve coletar conjuntos de dados, garantindo que estejam limpos, balanceados e adequadamente anotados. A qualidade e diversidade dos dados têm um impacto significativo na precisão e versatilidade do modelo. No LLMOps, o foco não está apenas no volume, mas na alinhamento com o caso de uso pretendido do modelo.
2. Modelo de Fundação de Código Aberto:
   • A ilustração se refere a um “Modelo de Fundação de Código Aberto”, um modelo pré-treinado frequentemente liberado por entidades de IA líderes. Esses modelos, treinados em grandes conjuntos de dados, servem como um excelente ponto de partida, economizando tempo e recursos, permitindo o ajuste fino para tarefas específicas em vez de treinar novamente.
3. Treinamento / Ajuste:
   • Com um modelo de fundação e dados de treinamento específicos, o ajuste se segue. Essa etapa refina o modelo para propósitos especializados, como ajustar um modelo de texto geral com literatura médica para aplicações de saúde. No LLMOps, um ajuste rigoroso com verificações consistentes é crucial para prevenir o sobreajuste e garantir uma boa generalização para dados não vistos.
4. Modelo Treinado:
   • Após o ajuste, um modelo treinado pronto para implantação emerge. Esse modelo, uma versão aprimorada do modelo de fundação, agora é especializado para uma aplicação particular. Pode ser de código aberto, com pesos e arquitetura publicamente acessíveis, ou proprietário, mantido privado pela organização.
5. Implantação:
   • A implantação envolve integrar o modelo em um ambiente ao vivo para processar consultas do mundo real. Isso envolve decisões sobre hospedagem, seja empreendimento ou em plataformas de nuvem. No LLMOps, considerações em torno de latência, custos computacionais e acessibilidade são cruciais, junto com a garantia de que o modelo se escalona bem para múltiplas solicitações simultâneas.
6. Prompt:
   • Em modelos de linguagem, um prompt é uma consulta ou declaração de entrada. Criar prompts eficazes, frequentemente exigindo compreensão do comportamento do modelo, é vital para extrair saídas desejadas quando o modelo processa esses prompts.
7. Armazenamento de Embeddings ou Bancos de Dados de Vetores:
   • Após o processamento, os modelos podem retornar mais do que respostas de texto simples. Aplicações avançadas podem exigir embeddings – vetores de alta dimensionalidade representando conteúdo semântico. Esses embeddings podem ser armazenados ou oferecidos como um serviço, permitindo a rápida recuperação ou comparação de informações semânticas, enriquecendo a forma como as capacidades dos modelos são aproveitadas além da mera geração de texto.
8. Modelo Implantado (Auto-hospedado ou API):
   • Uma vez processado, a saída do modelo está pronta. Dependendo da estratégia, as saídas podem ser acessadas via uma interface auto-hospedada ou uma API, com a primeira oferecendo mais controle para a organização hospedeira e a segunda proporcionando escalabilidade e fácil integração para desenvolvedores terceirizados.
9. Saídas:
   • Esta etapa rende o resultado tangível do fluxo de trabalho. O modelo toma um prompt, o processa e retorna uma saída, que dependendo da aplicação, pode ser blocos de texto, respostas, histórias geradas ou até mesmo embeddings como discutido.

Principais Startups de LLM

A paisagem das Operações de Grandes Modelos de Linguagem (LLMOps) testemunhou o surgimento de plataformas e startups especializadas. Aqui estão duas startups/plataformas e suas descrições relacionadas ao espaço LLMOps:

Comet

Comet simplifica o ciclo de vida do machine learning, atendendo especificamente ao desenvolvimento de grandes modelos de linguagem. Ele fornece instalações para rastrear experimentos e gerenciar modelos de produção. A plataforma é adequada para grandes equipes de empresas, oferecendo várias estratégias de implantação, incluindo configurações privadas de nuvem, híbridas e locais.

Dify

Dify é uma plataforma LLMOps de código aberto que ajuda no desenvolvimento de aplicações de IA usando grandes modelos de linguagem como o GPT-4. Ele apresenta uma interface amigável e fornece acesso sem esforço a modelos, incorporação de contexto, controle de custos e capacidades de anotação de dados. Os usuários podem gerenciar facilmente seus modelos visualmente e utilizar documentos, conteúdo da web ou notas do Notion como contexto de IA, que o Dify lida para pré-processamento e outras operações.

Portkey.ai

Portkey.ai é uma startup indiana especializada em operações de modelo de linguagem (LLMOps). Com uma recente rodada de financiamento de sementes de $3 milhões liderada pela Lightspeed Venture Partners, a Portkey.ai oferece integrações com grandes modelos de linguagem significativos, como os da OpenAI e Anthropic. Seus serviços atendem a empresas de IA gerativa, focando em aprimorar sua pilha de operações de LLM, que inclui testes de canário em tempo real e capacidades de fine-tuning de modelo.