Consolidarea modelelor lingvistice mari și a afacerilor: LLMops

La baza modelelor LLM, precum GPT-3 de la OpenAI sau succesorul său, GPT-4, se află învățarea profundă, un subset al inteligenței artificiale, care utilizează rețele neuronale cu trei sau mai multe straturi. Aceste modele sunt antrenate pe seturi de date vaste care cuprind un spectru larg de text de pe internet. Prin antrenament, modelele LLM învață să prezică următorul cuvânt dintr-o secvență, având în vedere cuvintele care au apărut anterior. Această capacitate, simplă în esență, stă la baza capacității LLM-urilor de a genera text coerent și relevant din punct de vedere contextual pe secvențe extinse.

Aplicațiile potențiale sunt nelimitate – de la redactarea de e-mailuri, crearea de coduri, răspunsul la întrebări, până la scrierea creativă. Cu toate acestea, cu o mare putere vine o mare responsabilitate, iar gestionarea acestor modele uriașe într-un cadru de producție nu este banal. Aici intervine LLMOps, care încorporează un set de bune practici, instrumente și procese pentru a asigura funcționarea fiabilă, sigură și eficientă a LLM-urilor.

Foaia de parcurs pentru integrarea LLM are trei rute predominante:

1. Promovarea LLM-urilor cu scop general:
   • Modele precum ChatGPT și Bard oferă un prag scăzut pentru adoptare, cu costuri inițiale minime, deși cu un preț potențial pe termen lung.
   • Cu toate acestea, umbrele confidențialității și securității datelor sunt mari, în special pentru sectoare precum Fintech și Healthcare cu cadre de reglementare stricte.
2. Reglaj fin LLM-uri cu scop general:
   • Cu modele open-source precum Lamă, Falcon și Mistral, organizațiile pot adapta aceste LLM-uri pentru a rezona cu cazurile lor de utilizare specifice, cu doar resursa de reglare a modelului drept cheltuială.
   • Această cale, în timp ce abordează problemele legate de confidențialitate și securitate, necesită o selecție mai profundă a modelului, pregătirea datelor, reglaj fin, implementare și monitorizare.
   • Natura ciclică a acestei rute necesită un angajament susținut, dar inovațiile recente precum LoRA (Low-Rank Adaptation) și Q(Quantized)-LoRa au simplificat procesul de reglare fină, făcându-l o alegere din ce în ce mai populară.
3. Formare personalizată LLM:
   • Dezvoltarea unui LLM de la zero promite o precizie de neegalat, adaptată sarcinii în cauză. Cu toate acestea, cerințele stricte în expertiza AI, resursele de calcul, datele extinse și investiția de timp reprezintă obstacole semnificative.

Dintre cele trei, reglarea fină a LLM-urilor cu scop general este cea mai favorabilă opțiune pentru companii. Crearea unui nou model de fundație poate costa până la 100 de milioane de dolari, în timp ce ajustarea celor existente variază între 100 de mii și 1 milion de dolari. Aceste cifre provin din cheltuielile de calcul, achiziția și etichetarea datelor, împreună cu cheltuielile de inginerie și cercetare și dezvoltare.

LLMOps versus MLOps

Operațiunile de învățare automată (MLOps) au fost bine parcurse, oferind o cale structurată pentru tranziția modelelor de învățare automată (ML) de la dezvoltare la producție. Cu toate acestea, odată cu creșterea modelelor lingvistice mari (LLM), a apărut o nouă paradigmă operațională, numită LLMOps, pentru a aborda provocările unice legate de implementarea și gestionarea LLM-urilor. Diferențierea dintre LLMOps și MLOps se bazează pe mai mulți factori:

1. Resurse de calcul:
   • LLM-urile necesită o capacitate de calcul substanțială pentru instruire și reglare fină, necesitând adesea hardware specializat, cum ar fi GPU-urile, pentru a accelera operațiunile paralele cu datele.
   • Costul inferenței subliniază și mai mult importanța tehnicilor de comprimare și distilare a modelului pentru a reduce cheltuielile de calcul.
2. Transferul învățării:
   • Spre deosebire de modelele ML convenționale, adesea antrenate de la zero, LLM-urile se bazează foarte mult pe învățarea prin transfer, pornind de la un model pre-antrenat și ajustându-l pentru sarcini specifice domeniului.
   • Această abordare economisește datele și resursele de calcul, obținând în același timp performanțe de ultimă generație.
3. Bucla de feedback uman:
   • Îmbunătățirea iterativă a LLM-urilor este determinată în mod semnificativ de învățarea prin consolidare din feedbackul uman (RLHF).
   • Integrarea unei bucle de feedback în conductele LLMOps nu numai că simplifică evaluarea, dar alimentează și procesul de reglare fină.
4. Reglarea hiperparametrului:
   • În timp ce ML clasic subliniază îmbunătățirea acurateței prin reglarea hiperparametrului, în arena LLM, accentul se întinde și pe reducerea cerințelor de calcul.
   • Ajustarea parametrilor cum ar fi dimensiunile loturilor și ratele de învățare poate modifica semnificativ viteza de antrenament și costurile.
5. Măsuri de performanță:
   • Modelele tradiționale ML respectă valori de performanță bine definite, cum ar fi acuratețea, AUC sau scorul F1, în timp ce LLM-urile au un set de valori diferite, cum ar fi BLEU și ROUGE.
   • BLEU și ROUGE sunt valori folosite pentru a evalua calitatea traducerilor și rezumatelor generate automat. BLEU este folosit în principal pentru sarcini de traducere automată, în timp ce ROUGE este folosit pentru sarcini de rezumare a textului.
   • BLEU măsoară precizia sau cât de mult au apărut cuvintele din rezumatele generate de mașină în rezumatele de referință umane. ROUGE măsoară reamintirea sau cât de mult au apărut cuvintele din rezumatele de referință umane în rezumatele generate de mașină.
6. Inginerie promptă:
   • Inginerea de prompturi precise este vitală pentru a obține răspunsuri precise și fiabile din partea LLM, atenuând riscuri precum halucinație model și hacking prompt.
7. LLM Constructii de conducte:
   • Instrumente precum LangChain sau LlamaIndex permit asamblarea conductelor LLM, care împletesc mai multe apeluri LLM sau interacțiuni externe cu sistemul pentru sarcini complexe, cum ar fi Q&A baza de cunoștințe.

https://www.fiddler.ai/llmops

Înțelegerea fluxului de lucru LLMOps: o analiză aprofundată

Operațiunile cu modele lingvistice, sau LLMOps, sunt similare cu coloana vertebrală operațională a modelelor lingvistice mari, asigurând funcționarea și integrarea fără probleme în diverse aplicații. Deși pare o variantă a MLOps sau DevOps, LLMOps are nuanțe unice care răspund cerințelor modelelor lingvistice mari. Să analizăm fluxul de lucru LLMOps descris în ilustrație, explorând fiecare etapă în mod cuprinzător.

1. Date de instruire:
   • Esența unui model lingvistic constă în datele sale de antrenament. Această etapă implică colectarea seturilor de date, asigurându-se că acestea sunt curățate, echilibrate și adnotate corespunzător. Calitatea și diversitatea datelor au un impact semnificativ asupra preciziei și versatilității modelului. În LLMOps, accentul nu se pune doar pe volum, ci și pe alinierea cu cazul de utilizare dorit al modelului.
2. Modelul Fundației Open Source:
   • Ilustrația face referire la un „Model de fundație cu sursă deschisă”, un model pre-antrenat adesea lansat de entități de IA de vârf. Aceste modele, instruite pe seturi mari de date, servesc drept un început excelent, economisind timp și resurse, permițând reglarea fină pentru sarcini specifice, mai degrabă decât antrenamentul din nou.
3. Antrenament / Tuning:
   • Cu un model de bază și date de antrenament specifice, urmează tuning. Acest pas rafinează modelul în scopuri specializate, cum ar fi reglarea fină a unui model de text general cu literatura medicală pentru aplicații de asistență medicală. În LLMOps, reglarea riguroasă cu verificări consecvente este esențială pentru a preveni supraadaptarea și pentru a asigura o bună generalizare a datelor nevăzute.
4. Model antrenat:
   • După reglare, apare un model antrenat gata de implementare. Acest model, o versiune îmbunătățită a modelului de fundație, este acum specializat pentru o anumită aplicație. Ar putea fi open-source, cu ponderi și arhitectură accesibile public, sau proprietar, păstrat privat de organizație.
5. Lansa:
   • Implementarea implică integrarea modelului într-un mediu live pentru procesarea interogărilor din lumea reală. Implică decizii privind găzduirea, fie on-premise, fie pe platforme cloud. În LLMOps, considerațiile privind latența, costurile de calcul și accesibilitatea sunt cruciale, împreună cu asigurarea că modelul se scalează bine pentru numeroase solicitări simultane.
6. Prompt:
   • În modelele de limbaj, un prompt este o interogare sau o instrucțiune de intrare. Crearea de prompturi eficiente, care necesită adesea înțelegerea comportamentului modelului, este vitală pentru a obține rezultate dorite atunci când modelul procesează aceste solicitări.
7. Magazin de încorporare sau Baze de date vectoriale:
   • În urma post-procesării, modelele pot returna mai mult decât răspunsuri în text simplu. Aplicațiile avansate pot necesita încorporări – vectori de dimensiuni mari care reprezintă conținut semantic. Aceste încorporări pot fi stocate sau oferite ca serviciu, permițând recuperarea sau compararea rapidă a informațiilor semantice, îmbogățind modul în care capacitățile modelelor sunt valorificate dincolo de simpla generare de text.
8. Model implementat (autogăzduit sau API):
   • Odată procesat, rezultatul modelului este gata. În funcție de strategie, rezultatele pot fi accesate prin intermediul unei interfețe auto-găzduite sau al unei API, prima oferind mai mult control organizației gazdă, iar cea de-a doua oferind scalabilitate și integrare ușoară pentru dezvoltatorii terți.
9. ieşiri:
   • Această etapă dă rezultatul tangibil al fluxului de lucru. Modelul preia un prompt, îl procesează și returnează o ieșire, care, în funcție de aplicație, ar putea fi blocuri de text, răspunsuri, povești generate sau chiar încorporare, așa cum s-a discutat.