Podurile dintre Modelele Lingvistice Mari și Afaceri: LLMops

Fundamentele 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 o gamă largă 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, stă la baza abilității LLM-urilor de a genera texte coerente și contextual relevante pe secvențe lungi.

Aplicațiile potențiale 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 o mare responsabilitate, iar gestionarea acestor modele uriașe într-un mediu de producție nu este trivială. Aici intervine LLMOps, reprezentând un set de practici, instrumente și procese pentru a asigura funcționarea fiabilă, securizată și eficientă a LLM-urilor.

Drumul către integrarea LLM are trei rute predominante:

1. Prompting General-Purpose LLMs:
   • Modele precum ChatGPT și Bard oferă un prag scăzut de adoptare, cu costuri minime inițiale, dar cu un potențial preț în viitor.
   • Cu toate acestea, umbrele confidențialității datelor și securității planează asupra lor, în special pentru sectoarele Fintech și Sănătate, cu cadre regulatorii stricte.
2. Fine-Tuning General-Purpose LLMs:
   • Cu modele deschise precum Llama, Falcon și Mistral, organizațiile pot adapta aceste LLM-uri pentru a se potrivi nevoilor lor specifice, cu doar resurse de reglare a modelului ca cheltuială.
   • Acest drum, care abordează și preocupările legate de confidențialitate și securitate, necesită o selecție mai profundă a modelului, pregătirea datelor, reglarea, implementarea și monitorizarea.
   • Natura ciclică a acestui drum necesită o implicare susținută, însă inovațiile recente precum LoRA (Low-Rank Adaptation) și Q(Quantized)-LoRa au simplificat procesul de reglare, făcându-l o alegere din ce în ce mai populară.
3. Antrenarea unui LLM Personalizat:
   • Dezvoltarea unui LLM de la zero promite o acuratețe fără egal, adaptată la sarcina în cauză. Cu toate acestea, cerințele ridicate în ceea ce privește expertiza în inteligență artificială, resursele computaționale, datele extinse și investiția de timp reprezintă obstacole semnificative.

Dintre acestea, reglarea modelelor LLM generale este cea mai favorabilă opțiune pentru companii. Crearea unei noi fundații de model poate costa până la 100 de milioane de dolari, în timp ce reglarea 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 mașini de învățare (MLOps) au fost bine stabilite, oferind o cale structurată pentru a trece de la dezvoltarea la producția modelelor de mașini de învățare (ML). Cu toate acestea, odată cu apariția Modelelor Lingvistice Mari (LLM), a apărut un nou paradigm operațional, numit 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, 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 Transferului:
   • În contrast cu modelele ML convenționale, adesea antrenate de la zero, LLM-urile se bazează puternic pe învățarea transferului, pornind de la un model preantrenat și reglându-l pentru sarcini specifice de domeniu.
   • Acest abordaj economisește date și resurse computaționale, în timp ce atinge performanțe de ultimă oră.
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.
4. Reglarea Hiperparametrilor:
   • În timp ce ML-ul clasic se concentrează pe îmbunătățirea acurateței prin reglarea hiperparametrilor, în domeniul LLM, accentul se extinde și asupra reducerii cerințelor computaționale.
   • Reglarea parametrilor, cum ar fi dimensiunile batch-urilor 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 acuratețea, 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, în timp ce ROUGE este utilizat pentru sarcini de rezumare a textului.
   • BLEU măsoară precizia, sau cât de mult cuvintele din rezumatul generat de mașină apar în rezumatul de referință uman. ROUGE măsoară rechemarea, sau cât de mult cuvintele din rezumatul de referință uman apar în rezumatul generat de mașină.
6. Ingineria Promptului:
   • Proiectarea unor prompturi precise este vitală pentru a obține răspunsuri exacte și de încredere de la LLM-uri, mitigând riscuri precum halucinațiile modelului și hacking-ul promptului.
7. Construcția de Conducte LLM:
   • Unelte precum LangChain sau LlamaIndex permit asamblarea de conducte 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 lor în diverse aplicații. Deși pare a fi o variantă a MLOps sau DevOps, LLMOps are nuanțe unice care răspund nevoilor specifice ale modelelor lingvistice mari. Să explorăm fluxul de lucru LLMOps prezentat în imagine, examinând fiecare etapă în mod cuprinzător.

1. Date de Antrenare:
   • Esența unui model lingvistic se află în datele sale de antrenare. Acest pas implică colectarea seturilor de date, asigurarea curățeniei, echilibrului și anotării adecvate a acestora. Calitatea și diversitatea datelor au un impact semnificativ asupra acurateței și versatilității modelului. În LLMOps, accentul se pune nu numai pe volum, ci și pe alinierea cu cazul de utilizare intenționat al modelului.
2. Model de Bază Deschis:
   • Ilustrația se referă la un “Model de Bază Deschis”, un model preantrenat, adesea lansat de entitățile 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 pentru sarcini specifice în loc de antrenarea de la zero.
3. Antrenare / Reglare:
   • Cu un model de bază și date de antrenare specifice, urmează reglarea. Acest pas rafinează modelul pentru scopuri specializate, cum ar fi reglarea unui model text general cu literatură medicală pentru aplicații în domeniul sănătății. În LLMOps, reglarea riguroasă cu verificări constante este crucială pentru a preveni suprantrenarea și a asigura o bună generalizare la date neîntâlnite.
4. Model Antrenat:
   • În urma reglării, apare un model antrenat, gata de implementare. Acest model, o versiune îmbunătățită a modelului de bază, este acum specializat pentru o aplicație particulară. El poate fi deschis, cu greutăți și arhitectură publice accesibile, sau proprietar, păstrat privat de organizație.
5. Implementare:
   • Implementarea implică integrarea modelului într-un mediu live pentru procesarea cererilor din lumea reală. Acesta implică decizii cu privire la găzduire, fie pe servere proprii, fie pe platforme de 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 intrare sau o întrebare. Crearea de prompturi eficiente, adesea necesitând o înțelegere a comportamentului modelului, este vitală pentru a obține ieșiri dorite atunci când modelul procesează aceste prompturi.
7. Depozit de Încorporări sau Baze de Date Vectoriale:
   • În urma procesării, modelele pot returna mai mult decât simple răspunsuri text. Aplicațiile avansate pot necesita încorporări – vectori de înaltă dimensiune care reprezintă conținut semantic. Aceste încorporări pot fi stocate sau oferite ca serviciu, permițând recuperarea rapidă sau compararea informațiilor semantice, îmbunătățind modul în care capacitățile modelului sunt utilizate dincolo de simpla generare de text.
8. Model Implementat (Găzduit sau API):
   • Odată procesat, ieșirea modelului este gata. În funcție de strategie, ieșirile pot fi accesate prin intermediul unei interfețe găzduite sau al unui API, primul oferind mai mult control organizației gazdă, iar al doilea asigurând scalabilitate și integrare ușoară pentru dezvoltatorii terți.
9. Ieșiri:
   • Acest stadiu 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.

Top LLM Startups

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

Comet

Comet simplifică ciclul de viață al învățării mașinilor, în special pentru dezvoltarea modelelor lingvistice mari. Acesta oferă facilități pentru urmărirea experimentelor și gestionarea modelului în producție. Platforma este potrivită pentru echipele mari de întreprindere, oferind diverse strategii de implementare, incluzând configurări private de cloud, hibride și pe servere proprii.

Dify

Dify este o platformă LLMOps deschisă care ajută la dezvoltarea de aplicații AI utilizând modele lingvistice mari, cum ar fi GPT-4. Acesta prezintă o interfață prietenoasă și oferă acces facil la modele, încorporări de context, controlul costurilor și capabilități de anotare a datelor. Utilizatorii pot gestiona ușor modelele vizual și 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 operațiunile de model lingvistic (LLMOps). Cu o recentă finanțare 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 lor se adresează companiilor de inteligență artificială generativă, concentrându-se pe îmbunătățirea stivelor lor de operațiuni LLM, care includ testarea canară în timp real și capacități de reglare a modelului.