Podul între Modelele Lingvistice Mari și Afaceri: LLMops

Fundamentul modelelor LLM, cum ar fi GPT-3 sau succesorul său GPT-4 de la OpenAI, se bazează pe 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 uriașe care cuprind un spectru larg de texte de pe internet. Prin antrenare, LLM-urile învață să prevadă următorul cuvânt într-o secvență, dată fiind secvența de cuvinte care a precedat-o. Această capacitate, simplă în esență, reprezintă baza abilității LLM-urilor de a genera texte coerente și contextual relevante pe secvențe extinse.

Potențialele aplicații sunt nelimitate – de la redactarea de e-mailuri, crearea de cod, răspunsuri la întrebări, până la scrierea creativă. Cu toate acestea, cu puterea vine și responsabilitatea, iar gestionarea acestor modele uriașe într-un mediu de producție nu este trivială. Aici intervine LLMOps, care reprezintă un set de cele mai bune practici, instrumente și procese pentru a asigura funcționarea fiabilă, securizată și eficientă a LLM-urilor.

Harta către integrarea LLM are trei rute predominante:

1. Declanșarea LLM-urilor cu scop general:
   • Modele precum ChatGPT și Bard oferă un prag scăzut de adoptare, cu costuri inițiale minime, deși cu un potențial preț în lungul termen.
   • Cu toate acestea, umbrele confidențialității datelor și securității planează, în special pentru sectoare precum Fintech și Healthcare, cu cadre regulatorii stricte.
2. Reglarea fină a LLM-urilor cu scop general:
   • Cu modele open-source precum Llama, Falcon și Mistral, organizațiile pot adapta aceste LLM-uri pentru a se potrivi cu cazurile lor de utilizare specifice, cu resurse de reglare a modelului ca singură cheltuială.
   • Acest drum, care adresează și îngrijorările legate de confidențialitate și securitate, necesită o selecție mai profundă a modelului, pregătirea datelor, reglarea fină, implementarea și monitorizarea.
   • Natura ciclică a acestei rute cere un angajament susținut, dar inovațiile recente precum LoRA (Adaptare de rang scăzut) și Q(Quantizată)-LoRa au simplificat procesul de reglare fină, făcându-l o alegere din ce în ce mai populară.
3. Antrenarea LLM-urilor personalizate:
   • Dezvoltarea unui LLM de la zero promite o acuratețe fără egal, adaptată la sarcina în cauză. Cu toate acestea, cerințele ridicate de expertiză în inteligență artificială, resurse computaționale, date extinse și investiții de timp reprezintă obstacole semnificative.

Dintre acestea, reglarea fină a LLM-urilor cu scop general este opțiunea cea mai favorabilă pentru companii. Crearea unei noi fundații de modele poate costa până la 100 de milioane de dolari, în timp ce reglarea fină a modelelor existente variază între 100.000 și 1 milion de dolari. Aceste cifre provin din cheltuielile computaționale, achiziționarea și etichetarea datelor, precum și din cheltuielile de inginerie și cercetare-dezvoltare.

LLMOps versus MLOps

Operațiunile de învățare automată (MLOps) au fost bine trase, oferind un drum structurat pentru a trece de la dezvoltarea la producția modelelor de învățare automată (ML). Cu toate acestea, odată cu apariția Modelelor Lingvistice Mari (LLM), a apărut un nou paradigm operațional, denumit LLMOps, pentru a aborda provocările unice legate de implementarea și gestionarea LLM-urilor. Diferențierea dintre LLMOps și MLOps se bazează pe mai multe factori:

1. Resurse computaționale:
   • LLM-urile necesită o putere computațională substanțială pentru antrenare și reglare fină, adesea necesitând hardware specializat, cum ar fi GPU-urile, pentru a accelera operațiunile paralele de date.
   • Costul inferenței subliniază și mai mult importanța tehnicilor de comprimare și distilare a modelului pentru a reduce cheltuielile computaționale.
2. Învățarea transferată:
   • În contrast cu modelele ML convenționale, adesea antrenate de la zero, LLM-urile se bazează puternic pe învățarea transferată, începând cu un model preantrenat și reglat pentru sarcini specifice de domeniu.
   • Acest abordaj economisește resurse de date și computaționale, în timp ce realizează performanțe de ultimă generație.
3. Buclă de feedback uman:
   • Îmbunătățirea iterativă a LLM-urilor este condusă semnificativ de învățarea prin întărire din feedbackul uman (RLHF).
   • Integrarea unei bucle de feedback în interiorul conductelor LLMOps nu numai că simplifică evaluarea, dar și alimentează procesul de reglare fină.
4. Reglarea hiperparametrilor:
   • În timp ce învățarea automată clasică pune accentul pe îmbunătățirea preciziei prin reglarea hiperparametrilor, în domeniul LLM, accentul se extinde și asupra reducerii cerințelor computaționale.
   • Reglarea parametrilor, cum ar fi dimensiunile loturilor și ratele de învățare, poate altera semnificativ viteza de antrenare și costurile.
5. Metrice de performanță:
   • Modelele ML tradiționale aderă la metrice de performanță bine definite, cum ar fi precizia, AUC sau scorul F1, în timp ce LLM-urile au un set diferit de metrice, cum ar fi BLEU și ROUGE.
   • BLEU și ROUGE sunt metrice utilizate pentru a evalua calitatea traducerilor și rezumatelor generate de mașini. BLEU este utilizat în principal pentru sarcini de traducere automată, în timp ce ROUGE este utilizat pentru sarcini de rezumare a textului.
   • BLEU măsoară precizia, sau cât de mult cuvintele din rezumatele generate de mașină apar în rezumatele de referință umane. ROUGE măsoară recurența, sau cât de mult cuvintele din rezumatele de referință umane apar în rezumatele generate de mașină.
6. Ingineria prompturilor:
   • Proiectarea prompturilor precise este vitală pentru a obține răspunsuri exacte și de încredere de la LLM-uri, mitigând riscuri precum halucinațiile modelului și hacking-ul prompturilor.
7. Construirea conductelor LLM:
   • Instrumente precum LangChain sau LlamaIndex permit asamblarea conductelor LLM, care combină multiple apeluri LLM sau interacțiuni cu sisteme externe pentru sarcini complexe, cum ar fi întrebări și răspunsuri din baze de cunoștințe.

https://www.fiddler.ai/llmops

Înțelegerea fluxului de lucru LLMOps: O analiză aprofundată

Operațiunile de model lingvistic, sau LLMOps, sunt asemenea coloanei vertebrale operaționale a modelelor lingvistice mari, asigurând funcționarea fără întrerupere și integrarea pe diverse aplicații. Deși pare o variantă a MLOps sau DevOps, LLMOps are nuanțe unice care se adresează cerințelor modelelor lingvistice mari. Să pătrundem în fluxul de lucru LLMOps, prezentat în ilustrație, explorând fiecare etapă în mod cuprinzător.

1. Date de antrenare:
   • Esența unui model lingvistic constă în datele sale de antrenare. Această etapă implică colectarea seturilor de date, asigurându-se că acestea sunt curățate, echilibrate și corect etichetate. Calitatea și diversitatea datelor au un impact semnificativ asupra acurateței și versatilității modelului. În LLMOps, accentul nu se pune doar pe volum, ci și pe alinierea cu cazul de utilizare intenționat al modelului.
2. Model de fundație open-source:
   • Ilustrația face referire la un “Model de fundație open-source”, un model preantrenat, de obicei lansat de entități de top din domeniul inteligenței artificiale. Aceste modele, antrenate pe seturi de date mari, servesc ca punct de plecare excelent, economisind timp și resurse, permițând reglarea fină pentru sarcini specifice, în loc de antrenarea de la zero.
3. Antrenare / Reglare fină:
   • Cu un model de fundație și date de antrenare specifice, urmează reglarea. Această etapă rafinează modelul pentru scopuri specializate, cum ar fi reglarea fină a unui model de text general cu literatură medicală pentru aplicații în domeniul sănătății. În LLMOps, reglarea riguroasă cu verificări consistente este crucială pentru a preveni suprareglarea și a asigura o bună generalizare la date nevizionate.
4. Model antrenat:
   • În urma reglării, apare un model antrenat, gata de implementare. Acest model, o versiune îmbunătățită a modelului de fundație, este acum specializat pentru o aplicație particulară. El poate fi open-source, cu greutăți și arhitectură accesibile public, sau proprietar, păstrat privat de organizație.
5. Implementare:
   • Implementarea implică integrarea modelului într-un mediu live pentru procesarea cererilor din lumea reală. Ea implică decizii cu privire la găzduire, fie în regim on-premise, fie pe platforme cloud. În LLMOps, considerațiile legate de latență, costuri computaționale și accesibilitate sunt cruciale, alături de asigurarea faptului că modelul se escaladează bine pentru multiple cereri simultane.
6. Prompt:
   • În modelele lingvistice, un prompt este o întrebare sau o afirmație de intrare. Proiectarea prompturilor eficiente, adesea necesitând o înțelegere a comportamentului modelului, este vitală pentru a obține ieșiri dorite atunci când modelul procesează aceste prompturi.
7. Magazin de încorporări sau Baze de date vectoriale:
   • În urma procesării, modelele pot returna mai mult decât simple texte de ieșire. Aplicațiile avansate pot necesita încorporări – vectori multidimensionali care reprezintă conținut semantic. Aceste încorporări pot fi stocate sau oferite ca serviciu, permițând recuperarea rapidă sau compararea informațiilor semantice, îmbogățind modul în care capacitățile modelului sunt utilizate dincolo de generarea simplă de texte.
8. Model implementat (auto-găzduit sau API):
   • Odată procesate, ieșirile modelului sunt gata. În funcție de strategie, ieșirile pot fi accesate prin intermediul unei interfețe auto-găzduite sau al unui API, prima oferind mai mult control organizației gazdă, iar a doua oferind scalabilitate și integrare ușoară pentru dezvoltatorii terți.
9. Ieșiri:
   • Această etapă produce rezultatul tangibil al fluxului de lucru. Modelul ia un prompt, îl procesează și returnează o ieșire, care, în funcție de aplicație, poate fi blocuri de text, răspunsuri, povești generate sau chiar încorporări, așa cum s-a discutat.

Principalele startup-uri LLM

Peisajul Operațiunilor de Modele Lingvistice Mari (LLMOps) a asistat la apariția unor platforme și startup-uri specializate. Iată două startup-uri și descrierile lor legate de spațiul LLMOps:

Comet

Comet simplifică ciclul de viață al învățării automate, în special pentru dezvoltarea modelelor lingvistice mari. El oferă facilități pentru urmărirea experimentelor și gestionarea modelelor de producție. Platforma este potrivită pentru echipele mari de întreprindere, oferind diverse strategii de implementare, inclusiv configurări private cloud, hibride și on-premise.

Dify

Dify este o platformă LLMOps open-source care ajută la dezvoltarea aplicațiilor de inteligență artificială utilizând modele lingvistice mari, cum ar fi GPT-4. Ea prezintă o interfață cu utilizatorul prietenoasă și oferă acces facil la modele, încorporări contextuale, controlul costurilor și capacități de etichetare a datelor. Utilizatorii pot gestiona ușor modelele în mod vizual și pot utiliza documente, conținut web sau note Notion ca context AI, pe care Dify le gestionează pentru prelucrări și alte operațiuni.

Portkey.ai

Portkey.ai este un startup indian specializat în operațiuni de modele lingvistice (LLMOps). Cu o recentă finanțare de capital de risc de 3 milioane de dolari, condusă de Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai oferă integrări cu modele lingvistice mari semnificative, cum ar fi cele de la OpenAI și Anthropic. Serviciile sale se adresează companiilor de inteligență artificială generativă, concentrându-se pe îmbunătățirea stivelor lor LLMOps, care includ testarea canară în timp real și capacități de reglare fină a modelului.