Соединение больших языковых моделей и бизнеса: LLMops

Основой моделей LLM, таких как GPT-3 или его преемник GPT-4 от OpenAI, является глубокое обучение, подмножество ИИ, которое использует нейронные сети с тремя или более слоями. Эти модели обучаются на огромных наборах данных, охватывающих широкий спектр текста из интернета. В процессе обучения LLM учатся предсказывать следующее слово в последовательности, учитывая слова, которые предшествовали ему. Эта способность, простая по своей сути, лежит в основе способности LLM генерировать связный и контекстно-релевантный текст на протяжении длительных последовательностей.

Потенциальные применения безграничны – от составления электронных писем, создания кода, ответов на запросы до творческого письма. Однако с большой властью приходит большая ответственность, и управление этими гигантскими моделями в производственной среде не является тривиальным. Именно здесь вступает в силу LLMOps, воплощающий в себе набор лучших практик, инструментов и процессов для обеспечения надежной, безопасной и эффективной эксплуатации LLM.

Дорога к интеграции LLM имеет три основных маршрута:

1. Обращение к общим LLM:
   • Модели, такие как ChatGPT и Bard, предлагают низкий порог для внедрения с минимальными первоначальными затратами, хотя с потенциальной ценой в долгосрочной перспективе.
   • Однако тени данных о конфиденциальности и безопасности нависают над секторами, такими как финтех и здравоохранение, с жесткими нормативными рамками.
2. Настройка общих LLM:
   • С открытыми моделями, такими как Llama, Falcon и Mistral, организации могут адаптировать эти LLM к своим конкретным случаям использования, имея в качестве расходов только ресурсы для настройки модели.
   • Этот путь, решая проблемы конфиденциальности и безопасности, требует более глубокого выбора модели, подготовки данных, настройки, развертывания и мониторинга.
   • Циклическая природа этого маршрута требует устойчивого взаимодействия, хотя недавние инновации, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation) и Q(Quantized)-LoRa, оптимизировали процесс настройки, делая его все более популярным выбором.
3. Пользовательская настройка LLM:
   • Разработка LLM с нуля обещает непревзойденную точность, адаптированную к конкретной задаче. Однако высокие требования к экспертизе в области ИИ, вычислительным ресурсам, обширным данным и временным инвестициям представляют значительные препятствия.

Среди трех вариантов настройка общих LLM является наиболее благоприятным вариантом для компаний. Создание новой базовой модели может стоить до 100 миллионов долларов, в то время как настройка существующих моделей варьируется от 100 тысяч до 1 миллиона долларов. Эти цифры исходят от вычислительных расходов, приобретения и маркировки данных, а также расходов на инженерию и исследования.

LLMOps против MLOps

Операции машинного обучения (MLOps) были хорошо изучены, предлагая структурированный путь для перехода моделей машинного обучения (ML) от разработки к производству. Однако с ростом больших языковых моделей (LLM) появился новый операционный парадигма, называемый LLMOps, для решения уникальных проблем, связанных с развертыванием и управлением LLM. Различия между LLMOps и MLOps заключаются в нескольких факторах:

1. Вычислительные ресурсы:
   • LLM требуют значительной вычислительной мощи для обучения и настройки, часто требуя специализированного оборудования, такого как GPU, для ускорения параллельных операций с данными.
   • Стоимость вывода еще больше подчеркивает важность методов сжатия и дистилляции моделей для снижения вычислительных расходов.
2. Перенос обучения:
   • В отличие от традиционных моделей ML, часто обучаемых с нуля, LLM сильно полагаются на перенос обучения, начиная с предварительно обученной модели и настраивая ее для конкретных задач домена.
   • Этот подход экономит данные и вычислительные ресурсы, достигая при этом передовых показателей.
3. Петля обратной связи человека:
   • Итеративное улучшение LLM значительным образом обусловлено обучением с подкреплением от обратной связи человека (RLHF).
   • Интеграция петли обратной связи в конвейеры LLMOps не только упрощает оценку, но и стимулирует процесс настройки.
4. Настройка гиперпараметров:
   • В то время как классическое ML подчеркивает повышение точности посредством настройки гиперпараметров, в области LLM внимание также уделяется снижению вычислительных требований.
   • Корректировка параметров, таких как размеры партии и скорости обучения, может существенно изменить скорость обучения и затраты.
5. Метрики производительности:
   • Традиционные модели ML придерживаются хорошо определенных метрик производительности, таких как точность, AUC или F1-оценка, в то время как LLM имеют другой набор метрик, такой как BLEU и ROUGE.
   • BLEU и ROUGE – это метрики, используемые для оценки качества машинного перевода и суммаризации. BLEU в основном используется для задач машинного перевода, в то время как ROUGE используется для задач суммаризации текста.
   • BLEU измеряет точность, или сколько слов в сгенерированных моделями суммаризациях появляются в человеческих эталонных суммаризациях. ROUGE измеряет полноту, или сколько слов в человеческих эталонных суммаризациях появляются в сгенерированных моделями суммаризациях.
6. Инженерия подсказок:
   • Инженерия точных подсказок имеет решающее значение для получения точных и надежных ответов от LLM, смягчая риски, такие как галлюцинации моделей и взлом подсказок.
7. Строительство конвейеров LLM:
   • Инструменты, такие как LangChain или LlamaIndex, позволяют собирать конвейеры LLM, которые объединяют несколько вызовов LLM или взаимодействий внешних систем для сложных задач, таких как вопросы и ответы в базе знаний.

https://www.fiddler.ai/llmops

Понимание конвейера LLMOps: всесторонний анализ

Операции языковых моделей, или LLMOps, подобны операционной основе больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную работу и интеграцию в различных приложениях. Хотя они, казалось бы, являются вариантом MLOps или DevOps, LLMOps имеет уникальные нюансы, отвечающие требованиям больших языковых моделей. Давайте углубимся в конвейер LLMOps, изображенный на иллюстрации, изучая каждый этап всесторонне.

1. Данные для обучения:
   • Сущность языковой модели заключается в ее данных для обучения. Этот шаг включает в себя сбор наборов данных, обеспечение их очистки, балансировки и соответствующей аннотации. Качество и разнообразие данных существенно влияют на точность и универсальность модели. В LLMOps внимание уделяется не только объему, но и соответствию модели предназначенному случаю использования.
2. Открытая базовая модель:
   • Иллюстрация ссылается на “открытую базовую модель”, предварительно обученную модель, часто выпускаемую ведущими ИИ-ентитами. Эти модели, обученные на больших наборах данных, служат отличной отправной точкой, экономя время и ресурсы, позволяя настраивать для конкретных задач, а не обучать заново.
3. Обучение/настройка:
   • С базовой моделью и конкретными данными для обучения происходит настройка. Этот шаг уточняет модель для специализированных целей, таких как настройка общей текстовой модели с медицинской литературой для приложений в здравоохранении. В LLMOps тщательная настройка с постоянными проверками имеет решающее значение для предотвращения переобучения и обеспечения хорошей обобщаемости к не виденным данным.
4. Обученная модель:
   • После настройки появляется обученная модель, готовая к развертыванию. Эта модель, улучшенная версия базовой модели, теперь специализирована для конкретного приложения. Она может быть открытым исходным кодом, с общедоступными весами и архитектурой, или проприетарной, сохраненной в частном порядке организацией.
5. Развертывание:
   • Развертывание предполагает интеграцию модели в реальную среду для обработки запросов. Это включает в себя решения о размещении, либо на локальных, либо на облачных платформах. В LLMOps соображения вокруг задержки, вычислительных затрат и доступности имеют решающее значение, а также обеспечение масштабируемости модели для одновременных запросов.
6. Подсказка:
   • В языковых моделях подсказка представляет собой входной запрос или утверждение. Создание эффективных подсказок, часто требующих понимания поведения модели, имеет важное значение для получения желаемых выходных данных, когда модель обрабатывает эти подсказки.
7. Хранилище вложений или векторные базы данных:
   • После обработки модели могут возвращать больше, чем просто текстовые ответы. Продвинутые приложения могут требовать вложений – высокоразмерных векторов, представляющих семантический контент. Эти вложения можно хранить или предлагать в качестве услуги, позволяя быстро извлекать или сравнивать семантическую информацию, обогащая способ, которым возможности моделей используются за пределами простого текстового генерирования.
8. Развернутая модель (самостоятельная или API):
   • После обработки выходные данные модели готовы. В зависимости от стратегии выходные данные можно получить через самостоятельный интерфейс или API, с первым, предлагающим больше контроля над организацией-хозяином, и вторым, обеспечивающим масштабируемость и легкую интеграцию для разработчиков третьих сторон.
9. Выходные данные:
   • Этот этап дает осязаемый результат конвейера. Модель принимает подсказку, обрабатывает ее и возвращает выходные данные, которые, в зависимости от приложения, могут быть текстовыми блоками, ответами, сгенерированными историями или даже вложениями, как обсуждалось.

Топ-стартапы LLM

Ландшафт операций больших языковых моделей (LLMOps) стал свидетелем появления специализированных платформ и стартапов. Вот два стартапа/платформы и их описания, связанные с пространством LLMOps:

Comet

Comet упрощает жизненный цикл машинного обучения, в частности, ориентируясь на разработку больших языковых моделей. Он предоставляет возможности для отслеживания экспериментов и управления производственными моделями. Платформа подходит для крупных команд предприятий, предлагая различные стратегии развертывания, включая частные облака, гибридные и локальные настройки.

Dify

Dify – это открытая платформа LLMOps, которая помогает в разработке приложений ИИ с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4. Она имеет удобный интерфейс и обеспечивает беспрепятственный доступ к моделям, вложениям контекста, контролю затрат и возможностям аннотации данных. Пользователи могут легко управлять своими моделями визуально и использовать документы, веб-контент или заметки Notion в качестве контекста ИИ, который Dify обрабатывает для предварительной обработки и других операций.

Portkey.ai

Portkey.ai – это индийский стартап, специализирующийся на операциях языковых моделей (LLMOps). С недавним финансированием в размере 3 миллионов долларов, возглавляемым Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai предлагает интеграцию с значительными большими языковыми моделями, такими как те, что от OpenAI и Anthropic. Их услуги ориентированы на компании, занимающиеся генеративным ИИ, сосредотачиваясь на улучшении их стека операций LLM, который включает возможности реального канареечного тестирования и тонкой настройки моделей.