LLMOps: следующий рубеж в операциях машинного обучения

Машинное обучение (ML) — это мощная технология, которая может решать сложные проблемы и приносить пользу клиентам. Однако модели машинного обучения сложны в разработке и внедрении. Им нужен большой опыт, ресурсы и координация. Вот почему Операции машинного обучения (MLOps) возникла как парадигма, предлагающая масштабируемые и измеримые значения для Искусственный интеллект (AI) управляемые предприятия.

MLOps — это методы, которые автоматизируют и упрощают рабочие процессы и развертывания машинного обучения. MLOps делают модели машинного обучения быстрее, безопаснее и надежнее в производстве. MLOps также улучшает сотрудничество и общение между заинтересованными сторонами. Но для нового типа модели машинного обучения, называемого Большие языковые модели (LLM).

LLM — это глубокие нейронные сети, которые могут генерировать тексты на естественном языке для различных целей, таких как ответы на вопросы, обобщение документов или написание кода. LLM, такие как GPT-4, БЕРТ и T5, очень мощные и универсальные в Обработка естественного языка (НЛП). LLM могут понимать сложности человеческого языка лучше, чем другие модели. Однако LLM также сильно отличаются от других моделей. Они огромны, сложны и требуют больших объемов данных. Для обучения и развертывания им требуется много вычислений и памяти. Им также необходимо много данных для обучения, что может поднять вопросы качества данных, конфиденциальности и этики.

Более того, LLM могут давать неточные, предвзятые или вредные результаты, которые требуют тщательной оценки и модерации. Новая парадигма под названием Операции с большими языковыми моделями (LLMOps) становится все более важным для решения этих проблем и возможностей LLM. LLMOps — это специализированная форма MLOps, ориентированная на LLM в производстве. LLMOps включают в себя практики, методы и инструменты, которые делают LLM эффективным, действенным и этичным в производстве. LLMO также помогают снизить риски и максимизировать преимущества LLM.

Преимущества LLMOps для организаций

LLMOps может принести много преимуществ организациям, которые хотят использовать весь потенциал LLM.

Одним из преимуществ является повышение эффективности, поскольку LLMOps предоставляет необходимую инфраструктуру и инструменты для оптимизации разработки, развертывания и обслуживания LLM.

Еще одним преимуществом является снижение затрат, поскольку LLMOps предоставляет методы, позволяющие снизить вычислительную мощность и объем памяти, необходимые для LLM, без ущерба для их производительности.

Кроме того, LLMOps предоставляет методы улучшения качества, разнообразия и актуальности данных, а также этики, справедливости и подотчетности данных LLM.

Более того, LLMOps предлагает методы, позволяющие создавать и развертывать сложные и разнообразные приложения LLM, направляя и улучшая обучение и оценку LLM.

Принципы и лучшие практики LLMOps

Ниже кратко представлены фундаментальные принципы и лучшие практики LLMOps:

Фундаментальные принципы LLMOP

LLMOP состоят из семи фундаментальных принципов, которые определяют весь жизненный цикл LLM, от сбора данных до производства и обслуживания.

1. Первый принцип заключается в сборе и подготовке разнообразных текстовых данных, которые могут представлять предметную область и задачу LLM.
2. Второй принцип заключается в обеспечении качества, разнообразия и актуальности данных, поскольку они влияют на эффективность LLM.
3. Третий принцип заключается в разработке эффективных подсказок для получения желаемого результата от LLM, используя творческий подход и экспериментирование.
4. Четвертый принцип — адаптировать предварительно обученные LLM к конкретным областям, выбирая соответствующие данные, гиперпараметры и метрики и избегая переобучения или недостаточного подбора.
5. Пятый принцип — отправить в производство точно настроенные LLM, гарантируя масштабируемость, безопасность и совместимость с реальной средой.
6. Шестой принцип — отслеживать эффективность LLM и обновлять их новыми данными по мере развития предметной области и задачи.
7. Седьмой принцип заключается в установлении этической политики использования LLM, соблюдении правовых и социальных норм и построении доверия между пользователями и заинтересованными сторонами.

Лучшие практики LLMOP

Эффективные LLMO опираются на надежный набор лучших практик. К ним относятся контроль версий, экспериментирование, автоматизация, мониторинг, оповещение и управление. Эти методы служат важными руководящими принципами, обеспечивающими эффективное и ответственное управление LLM на протяжении всего их жизненного цикла. Каждая из практик кратко обсуждается ниже:

• Контроль версий— практика отслеживания и управления изменениями в данных, коде и моделях на протяжении всего жизненного цикла LLM.
• экспериментирование— относится к тестированию и оценке различных версий данных, кода и моделей для поиска оптимальной конфигурации и производительности LLM.
• Автоматизация — практика автоматизации и координации различных задач и рабочих процессов, связанных с жизненным циклом LLM.
• мониторинг— сбор и анализ показателей и отзывов, связанных с эффективностью, поведением и влиянием LLM.
• Предупреждение— настройка и отправка оповещений и уведомлений на основе показателей и отзывов, собранных в процессе мониторинга.
• Управление— разработка и обеспечение соблюдения политик, стандартов и руководств по этичному и ответственному использованию степеней LLM.

Инструменты и платформы для LLMOps

Организациям необходимо использовать различные инструменты и платформы, которые могут поддерживать и облегчать LLMO, чтобы использовать весь потенциал LLM. Некоторые примеры: OpenAI, Обнимая лицо и Веса и отклонения.

OpenAI, исследовательская компания в области искусственного интеллекта, предлагает различные услуги и модели, включая GPT-4, DALL-E, CLIP и DINOv2. В то время как GPT-4 и DALL-E являются примерами LLM, CLIP и DINOv2 — это модели, основанные на зрении, предназначенные для таких задач, как понимание изображений и обучение представлению. API OpenAI, предоставляемый OpenAI, поддерживает структуру ответственного ИИ, подчеркивая этичное и ответственное использование ИИ.

Аналогичным образом, Hugging Face — это компания, занимающаяся искусственным интеллектом, которая предоставляет платформу НЛП, включая библиотеку и центр предварительно обученных LLM, таких как BERT, GPT-3 и T5. Платформа Hugging Face поддерживает интеграцию с TensorFlow, PyTorch или Создатель мудреца Амазонки.

Weights & Biases — это платформа MLOps, которая предоставляет инструменты для отслеживания экспериментов, визуализации моделей, управления версиями наборов данных и развертывания моделей. Платформа Weights & Biases поддерживает различные интеграции, такие как Hugging Face, PyTorch или Google Cloud.

Это лишь некоторые инструменты и платформы, которые могут помочь с LLMOps, но на рынке доступно гораздо больше.

Варианты использования LLM

LLM могут применяться в различных отраслях и областях, в зависимости от потребностей и целей организации. Например, в здравоохранении LLM могут помочь в медицинской диагностике, открытии лекарств, уходе за пациентами и санитарном просвещении, предсказывая трехмерную структуру белков на основе их аминокислотных последовательностей, что может помочь понять и лечить такие заболевания, как COVID-3, болезнь Альцгеймера или рак.

Аналогичным образом, в сфере образования программы LLM могут улучшить преподавание и обучение за счет персонализированного контента, обратной связи и оценки, адаптируя опыт изучения языка для каждого пользователя на основе его знаний и прогресса.

В сфере электронной коммерции LLM могут создавать и рекомендовать продукты и услуги на основе предпочтений и поведения клиентов, предоставляя персонализированные предложения по сочетанию и сочетанию на интеллектуальном зеркале с дополненной реальностью, обеспечивая лучший опыт покупок.

Проблемы и риски LLM

LLM, несмотря на свои преимущества, сталкивается с рядом проблем, требующих тщательного рассмотрения. Во-первых, потребность в чрезмерных вычислительных ресурсах повышает стоимость и экологические проблемы. Такие методы, как сжатие модели и обрезка, облегчают эту проблему за счет оптимизации размера и скорости.

Во-вторых, сильное стремление к большим и разнообразным наборам данных приводит к проблемам с качеством данных, включая шум и систематическую ошибку. Такие решения, как проверка и дополнение данных, повышают надежность данных.

В-третьих, LLM угрожают конфиденциальности данных, рискуя раскрыть конфиденциальную информацию. Такие методы, как дифференциальная конфиденциальность и шифрование, помогают защититься от взломов.

Наконец, этические проблемы возникают из-за потенциального получения предвзятых или вредных результатов. Методы, включающие выявление предвзятости, человеческий надзор и вмешательство, обеспечивают соблюдение этических стандартов.

Эти проблемы требуют комплексного подхода, охватывающего весь жизненный цикл LLM, от сбора данных до развертывания модели и получения результатов.

Выводы

LLMOps — это новая парадигма, ориентированная на оперативное управление LLM в производственной среде. LLMOps включает в себя практики, методы и инструменты, которые позволяют эффективно разрабатывать, развертывать и поддерживать LLM, а также снижать их риски и максимизировать их преимущества. LLMOps необходим для раскрытия всего потенциала LLM и использования его для различных реальных приложений и областей.

Однако LLMOps — это сложная задача, требующая большого опыта, ресурсов и координации между различными командами и этапами. LLMOps также требует тщательной оценки потребностей, целей и проблем каждой организации и проекта, а также выбора соответствующих инструментов и платформ, которые могут поддерживать и облегчать LLMOps.