LLMOps: următoarea frontieră pentru operațiunile de învățare automată

Învățare automată (ML) este o tehnologie puternică care poate rezolva probleme complexe și poate oferi valoare clienților. Cu toate acestea, modelele ML sunt dificil de dezvoltat și implementat. Au nevoie de multă experiență, resurse și coordonare. De-aceea Operațiuni de învățare automată (MLOps) a apărut ca paradigmă pentru a oferi valori scalabile și măsurabile Artificial Intelligence (AI) afaceri conduse.

MLOps sunt practici care automatizează și simplifică fluxurile de lucru și implementările ML. MLOps fac modelele ML mai rapide, mai sigure și mai fiabile în producție. MLOps îmbunătățește, de asemenea, colaborarea și comunicarea între părțile interesate. Dar mai mult decât MLOps este nevoie pentru un nou tip de model ML numit Modele de limbaj mari (LLM).

LLM-urile sunt rețele neuronale profunde care pot genera texte în limbaj natural pentru diverse scopuri, cum ar fi răspunsul la întrebări, rezumarea documentelor sau scrierea codului. LLM, cum ar fi GPT-4, OARET, și T5, sunt foarte puternice și versatile în Procesarea limbajului natural (NLP). LLM-urile pot înțelege complexitățile limbajului uman mai bine decât alte modele. Cu toate acestea, LLM-urile sunt, de asemenea, foarte diferite de alte modele. Sunt uriașe, complexe și avide de date. Au nevoie de mult calcul și spațiu de stocare pentru a se instrui și a implementa. De asemenea, au nevoie de o mulțime de date din care să învețe, ceea ce poate ridica probleme de calitate, confidențialitate și etică a datelor.

Mai mult, LLM-urile pot genera rezultate inexacte, părtinitoare sau dăunătoare, care necesită o evaluare atentă și moderare. O nouă paradigmă numită Operații cu model de limbă mare (LLMOps) devine mai esențial pentru a face față acestor provocări și oportunități ale LLM. LLMOps sunt o formă specializată de MLOps care se concentrează pe LLM în producție. LLMOp-urile includ practicile, tehnicile și instrumentele care fac ca LLM-urile să fie eficiente, eficiente și etice în producție. LLMOps ajută, de asemenea, la atenuarea riscurilor și la maximizarea beneficiilor LLM.

Beneficiile LLMOps pentru organizații

LLMOps poate aduce multe beneficii organizațiilor care doresc să utilizeze întregul potențial al LLM-urilor.

Unul dintre beneficii este eficiența sporită, deoarece LLMOps oferă infrastructura și instrumentele necesare pentru a eficientiza dezvoltarea, implementarea și întreținerea LLM-urilor.

Un alt beneficiu este reducerea costurilor, deoarece LLMOps oferă tehnici de reducere a puterii de calcul și a stocării necesare pentru LLM-uri fără a le compromite performanța.

În plus, LLMOps oferă tehnici pentru a îmbunătăți calitatea datelor, diversitatea și relevanța, precum și etica datelor, corectitudinea și responsabilitatea LLM-urilor.

În plus, LLMOps oferă metode care să permită crearea și implementarea de aplicații LLM complexe și diverse prin ghidarea și îmbunătățirea instruirii și evaluării LLM.

Principiile și cele mai bune practici ale LLMOps

Mai jos, principiile fundamentale și cele mai bune practici ale LLMOps sunt prezentate pe scurt:

Principiile fundamentale ale LLMOPs

LLMOP-urile constau din șapte principii fundamentale care ghidează întregul ciclu de viață al LLM-urilor, de la colectarea datelor până la producție și întreținere.

1. Primul principiu este de a colecta și pregăti diverse date text care pot reprezenta domeniul și sarcina LLM.
2. Al doilea principiu este de a asigura calitatea, diversitatea și relevanța datelor, deoarece acestea afectează performanța LLM.
3. Cel de-al treilea principiu este de a crea indicații de intrare eficiente pentru a obține rezultatul dorit din LLM folosind creativitatea și experimentarea.
4. Al patrulea principiu este de a adapta LLM-uri pre-instruite la domenii specifice, selectând datele, hiperparametrii și valorile adecvate și evitând supraadaptarea sau subadaptarea.
5. Al cincilea principiu este de a trimite LLM-uri ajustate în producție, asigurând scalabilitatea, securitatea și compatibilitatea cu mediul real.
6. Al șaselea principiu este de a urmări performanța LLM-urilor și de a le actualiza cu date noi, pe măsură ce domeniul și sarcina pot evolua.
7. Al șaptelea principiu este stabilirea politicilor etice pentru utilizarea LLM, respectarea normelor legale și sociale și construirea încrederii cu utilizatorii și părțile interesate.

Cele mai bune practici LLMOP

LLMO-urile eficiente se bazează pe un set solid de bune practici. Acestea includ controlul versiunilor, experimentarea, automatizarea, monitorizarea, alertele și guvernarea. Aceste practici servesc ca linii directoare esențiale, asigurând managementul eficient și responsabil al LLM-urilor pe parcursul ciclului lor de viață. Fiecare dintre practici este discutată pe scurt mai jos:

• Controlul versiunii— practica de urmărire și gestionare a modificărilor datelor, codului și modelelor de-a lungul ciclului de viață al LLM.
• Experimentare— se referă la testarea și evaluarea diferitelor versiuni ale datelor, codului și modelelor pentru a găsi configurația optimă și performanța LLM-urilor.
• Automatizare— practica de automatizare și orchestrare a diferitelor sarcini și fluxuri de lucru implicate în ciclul de viață al LLM.
• Monitorizarea— colectarea și analizarea valorilor și feedback-ului legat de performanța, comportamentul și impactul LLM-urilor.
• Alertare— configurarea și trimiterea alertelor și notificărilor pe baza valorilor și feedback-ului colectat din procesul de monitorizare.
• Guvernanță— stabilirea și punerea în aplicare a politicilor, standardelor și orientărilor pentru utilizarea etică și responsabilă a LLM.

Instrumente și platforme pentru LLMOps

Organizațiile trebuie să utilizeze diverse instrumente și platforme care pot sprijini și facilita LLMO-urile pentru a utiliza întregul potențial al LLMO-urilor. Câteva exemple sunt OpenAI, Fata îmbrățișată, și Greutăți și părtiniri.

OpenAI, o companie de cercetare AI, oferă diverse servicii și modele, inclusiv GPT-4, DALL-E, CLIP și DINOv2. În timp ce GPT-4 și DALL-E sunt exemple de LLM, CLIP și DINOv2 sunt modele bazate pe viziune concepute pentru sarcini precum înțelegerea imaginilor și învățarea reprezentării. OpenAI API, furnizat de OpenAI, sprijină cadrul AI responsabil, punând accent pe utilizarea AI etică și responsabilă.

De asemenea, Hugging Face este o companie de inteligență artificială care oferă o platformă NLP, inclusiv o bibliotecă și un centru de LLM-uri pre-instruite, cum ar fi BERT, GPT-3 și T5. Platforma Hugging Face acceptă integrări cu TensorFlow, PyTorch, Sau Amazon SageMaker.

Weights & Biases este o platformă MLOps care oferă instrumente pentru urmărirea experimentelor, vizualizarea modelului, versiunea setului de date și implementarea modelului. Platforma Weights & Biases acceptă diverse integrări, cum ar fi Hugging Face, PyTorch sau Google Cloud.

Acestea sunt câteva dintre instrumentele și platformele care pot ajuta cu LLMOps, dar multe altele sunt disponibile pe piață.

Cazuri de utilizare ale LLM-urilor

LLM-urile pot fi aplicate în diverse industrii și domenii, în funcție de nevoile și obiectivele organizației. De exemplu, în domeniul sănătății, LLM-urile pot ajuta la diagnosticarea medicală, descoperirea medicamentelor, îngrijirea pacienților și educația pentru sănătate prin prezicerea structurii 3D a proteinelor din secvențele lor de aminoacizi, ceea ce poate ajuta la înțelegerea și tratarea bolilor precum COVID-19, Alzheimer sau cancer.

De asemenea, în educație, LLM-urile pot îmbunătăți predarea și învățarea prin conținut personalizat, feedback și evaluare, adaptând experiența de învățare a limbilor străine pentru fiecare utilizator în funcție de cunoștințele și progresul său.

În comerțul electronic, LLM-urile pot crea și recomanda produse și servicii pe baza preferințelor și comportamentului clienților, oferind sugestii personalizate de combinare și potrivire pe o oglindă inteligentă cu realitate augmentată, oferind o experiență de cumpărături mai bună.

Provocări și riscuri ale LLM

LLM-urile, în ciuda avantajelor lor, au mai multe provocări care necesită o analiză atentă. În primul rând, cererea de resurse de calcul excesive ridică preocupări legate de costuri și de mediu. Tehnici precum compresia modelului și tăierea ameliorează acest lucru prin optimizarea dimensiunii și vitezei.

În al doilea rând, dorința puternică pentru seturi de date mari și diverse introduce provocări legate de calitatea datelor, inclusiv zgomot și părtinire. Soluții precum validarea și creșterea datelor sporesc robustețea datelor.

În al treilea rând, LLM-urile amenință confidențialitatea datelor, riscând expunerea informațiilor sensibile. Tehnici precum confidențialitatea diferențială și criptarea ajută la protejarea împotriva încălcărilor.

În sfârșit, preocupările etice apar din potențiala generare de rezultate părtinitoare sau dăunătoare. Tehnicile care implică detectarea părtinirii, supravegherea umană și intervenția asigură respectarea standardelor etice.

Aceste provocări necesită o abordare cuprinzătoare, care să cuprindă întregul ciclu de viață al LLM-urilor, de la colectarea datelor până la implementarea modelului și generarea rezultatelor.

Linia de jos

LLMOps este o nouă paradigmă care se concentrează pe managementul operațional al LLM-urilor în mediile de producție. LLMOps cuprinde practicile, tehnicile și instrumentele care permit dezvoltarea, implementarea și întreținerea eficientă a LLM-urilor, precum și atenuarea riscurilor acestora și maximizarea beneficiilor acestora. LLMOps este esențial pentru a debloca întregul potențial al LLM-urilor și a le valorifica pentru diverse aplicații și domenii din lumea reală.

Cu toate acestea, LLMOps este o provocare, necesitând multă experiență, resurse și coordonare în diferite echipe și etape. LLMOps necesită, de asemenea, o evaluare atentă a nevoilor, obiectivelor și provocărilor fiecărei organizații și proiect, precum și selecția instrumentelor și platformelor adecvate care pot sprijini și facilita LLMOps.