Broarna mellan stora språkmodeller och företag: LLMops

Grundvalen för LLM:er som OpenAI:s GPT-3 eller dess efterföljare GPT-4 ligger i djupinlärning, en undergrupp till AI, som utnyttjar neurala nätverk med tre eller fler lager. Dessa modeller tränas på enorma datamängder som omfattar ett brett spektrum av internettext. Genom träning lär sig LLM:er att förutsäga nästa ord i en sekvens, givet de ord som har kommit före. Denna förmåga, enkel i sin essens, utgör grunden för LLM:ers förmåga att generera sammanhängande, kontextuellt relevant text över långa sekvenser.

Potentiella tillämpningar är oändliga – från att skriva e-post, skapa kod, svara på frågor till att evenemangsskriva kreativt. Men med stor makt följer stort ansvar, och att hantera dessa jättemodeller i en produktionsmiljö är inte trivialt. Här kommer LLMOps in, som personifierar en uppsättning bästa metoder, verktyg och processer för att säkerställa tillförlitlig, säker och effektiv drift av LLM:er.

Vägen till LLM-integrering har tre dominerande rutter:

1. Promptning av allmänna LLM:er:
   • Modeller som ChatGPT och Bard erbjuder en låg tröskel för antagande med minimala initiala kostnader, men med en potentiell prislapp i det långa loppet.
   • Men skuggorna av dataskydd och säkerhet ligger stort, särskilt för sektorer som Fintech och hälsovård med stränga regelverk.
2. Finjustering av allmänna LLM:er:
   • Med open-source-modeller som Llama, Falcon och Mistral kan organisationer anpassa dessa LLM:er för att resonera med deras specifika användningsfall med endast modelljusteringsresurser som utgift.
   • Denna väg, som tillgodoser dataskydds- och säkerhetsproblem, kräver en mer djupgående modellval, dataförberedelse, finjustering, distribution och övervakning.
   • Den cykliska naturen i denna ruta kräver ett varaktigt engagemang, men nyliga innovationer som LoRA (Low-Rank Adaptation) och Q(Quantized)-LoRa har förenklat finjusteringsprocessen, vilket gör det till ett alltmer populärt val.
3. Anpassad LLM-utbildning:
   • Att utveckla en LLM från scratch lovar en oöverträffad noggrannhet anpassad till uppgiften. Men de höga kraven på AI-expertis, beräkningsresurser, omfattande data och tidsinvestering utgör betydande hinder.

Bland de tre är finjusteringen av allmänna LLM:er det mest fördelaktiga alternativet för företag. Att skapa en ny grundmodell kan kosta upp till 100 miljoner dollar, medan finjustering av befintliga modeller sträcker sig mellan 100 000 till 1 miljon dollar. Dessa siffror härrör från beräkningskostnader, dataanskaffning och märkning, samt utgifter för ingenjörer och FoU.

LLMOps versus MLOps

Maskinlärningsoperationer (MLOps) har varit väl etablerade, och erbjuder en strukturerad väg för att överföra maskinlärningsmodeller (ML) från utveckling till produktion. Men med uppkomsten av stora språkmodeller (LLM:er) har ett nytt operativt paradigm, kallat LLMOps, uppstått för att hantera de unika utmaningarna som är förknippade med distribution och hantering av LLM:er. Skillnaden mellan LLMOps och MLOps ligger i flera faktorer:

1. Beräkningsresurser:
   • LLM:er kräver en betydande beräkningskraft för utbildning och finjustering, ofta krävande specialiserad hårdvara som GPU:er för att accelerera data-parallella operationer.
   • Kostnaden för inferens understryker ytterligare vikten av modellkomprimering och destilleringstekniker för att begränsa beräkningskostnaderna.
2. Överföringsinlärning:
   • Till skillnad från konventionella ML-modeller som ofta tränas från scratch, lutar sig LLM:er tungt på överföringsinlärning, som börjar med en förtränad modell och finjusterar den för specifika domänuppgifter.
   • Denna metod sparar på data och beräkningsresurser samtidigt som den uppnår topppresterande prestanda.
3. Mänsklig återkopplingsloop:
   • Den iterativa förbättringen av LLM:er drivs i hög grad av förstärkt inlärning från mänsklig återkoppling (RLHF).
   • Att integrera en återkopplingsloop i LLMOps-pipelines förenklar inte bara utvärdering utan driver också finjusteringsprocessen.
4. Hyperparameterjustering:
   • Medan klassisk ML betonar noggrannhetsförbättring via hyperparameterjustering, fokuserar LLM-arenan också på att minska beräkningskraven.
   • Att justera parametrar som batchstorlekar och inlärningshastigheter kan markant ändra utbildningshastigheten och kostnaderna.
5. Prestandamått:
   • Traditionella ML-modeller följer väldefinierade prestandamått som noggrannhet, AUC eller F1-poäng, medan LLM:er har olika måttuppsättningar som BLEU och ROUGE.
   • BLEU och ROUGE är mått som används för att utvärdera kvaliteten på maskingenererade översättningar och sammanfattningar. BLEU används primärt för maskinöversättningsuppgifter, medan ROUGE används för textsammanfattningar.
   • BLEU mäter precision, eller hur mycket orden i maskingenererade sammanfattningar förekommer i mänskliga referenssammanfattningar. ROUGE mäter återkallande, eller hur mycket orden i mänskliga referenssammanfattningar förekommer i maskingenererade sammanfattningar.
6. Promptteknik:
   • Att konstruera exakta prompter är avgörande för att framkalla precisa och tillförlitliga svar från LLM:er, och mildra risker som modellhallucinationer och prompt-hacking.
7. LLM-pipelinskonstruktion:
   • Verktyg som LangChain eller LlamaIndex möjliggör monteringen av LLM-pipeliner, som väver samman flera LLM-samtal eller externa systeminteraktioner för komplexa uppgifter som kunskapsbasfrågor och svar.

https://www.fiddler.ai/llmops

Att förstå LLMOps-arbetsflödet: En djupgående analys

Språkmodellsoperationer, eller LLMOps, är liknande det operativa ryggraden för stora språkmodeller, som säkerställer smidig funktion och integrering över olika tillämpningar. Medan det syns som en variant av MLOps eller DevOps, har LLMOps unika nyanser som tillgodoser stora språkmodellers krav. Låt oss dyka in i LLMOps-arbetsflödet som visas i illustrationen, och utforska varje stadium grundligt.

1. Träningsdata:
   • Essensen av en språkmodell ligger i dess träningsdata. Detta steg omfattar insamling av datamängder, säkerställande att de är rena, balanserade och lämpligt annoterade. Datans kvalitet och mångfald har en betydande inverkan på modellens noggrannhet och mångsidighet. I LLMOps ligger fokus inte bara på volym utan även på anpassning till modellens avsedda användningsfall.
2. Öppen källkodsgrundmodell:
   • Illustrationen hänvisar till en “Öppen källkodsgrundmodell”, en förtränad modell som ofta släpps av ledande AI-entiteter. Dessa modeller, tränade på stora datamängder, tjänar som en utmärkt utgångspunkt, som sparar tid och resurser, och möjliggör finjustering för specifika uppgifter snarare än att träna en ny modell.
3. Träning / finjustering:
   • Med en grundmodell och specifik träningsdata, följer finjusteringen. Detta steg förfinar modellen för specialiserade syften, som att finjustera en allmän textmodell med medicinsk litteratur för hälsovårdsapplikationer. I LLMOps är rigorös finjustering med konsekventa kontroller avgörande för att förhindra överanpassning och säkerställa god generalisering till osedda data.
4. Tränad modell:
   • Efter finjusteringen uppstår en tränad modell redo för distribution. Denna modell, en förbättrad version av grundmodellen, är nu specialiserad för en specifik applikation. Den kan vara öppen källkod, med offentligt tillgängliga vikter och arkitektur, eller proprietär, hållen privat av organisationen.
5. Distribution:
   • Distribution omfattar integrationen av modellen i en live-miljö för bearbetning av verkliga frågor. Det involverar beslut om värd, antingen på plats eller på molnplattformar. I LLMOps är överväganden kring fördröjning, beräkningskostnader och tillgänglighet avgörande, tillsammans med att säkerställa att modellen skalar väl för många samtidiga förfrågningar.
6. Prompt:
   • I språkmodeller är en prompt en indatafråga eller uttalande. Att konstruera effektiva prompter, ofta krävande modellbeteendeförståelse, är avgörande för att framkalla önskade utdata när modellen bearbetar dessa prompter.
7. Infogningslagring eller vektordatabaser:
   • Efter bearbetning kan modeller returnera mer än bara textsvar. Avancerade applikationer kan kräva infogningar – högdimensionella vektorer som representerar semantiskt innehåll. Dessa infogningar kan lagras eller erbjudas som en tjänst, vilket möjliggör snabb återvinning eller jämförelse av semantisk information, och berikar sättet modellens förmågor utnyttjas bortom enkel textgenerering.
8. Distribuerad modell (självvärd eller API):
   • När bearbetningen är klar är modellens utdata redo. Beroende på strategin kan utdata nås via en självvärd gränssnitt eller ett API, där den förra erbjuder mer kontroll till värdorganisationen, och den senare tillhandahåller skalbarhet och enkel integration för tredjepartsutvecklare.
9. Utdata:
   • Detta stadium ger det tangibla resultatet av arbetsflödet. Modellen tar en prompt, bearbetar den och returnerar en utdata, som beroende på applikationen kan vara textblock, svar, genererade berättelser eller till och med infogningar som diskuterats.

Top LLM-startups

Landskapet för stora språkmodellers operationer (LLMOps) har sett uppkomsten av specialiserade plattformar och startups. Här är två startups/plattformar och deras beskrivningar relaterade till LLMOps-området:

Comet

Comet strömlinjeformar maskinlärningslivscykeln, särskilt inriktad på stora språkmodellers utveckling. Det erbjuder faciliteter för att spåra experiment och hantera produktionsmodeller. Plattformen är lämplig för stora företagsgrupper, och erbjuder olika distributionsstrategier, inklusive privat moln, hybrid och lokala installationer.

Dify

Dify är en öppen källkodsplattform för LLMOps som hjälper till att utveckla AI-applikationer med stora språkmodeller som GPT-4. Den har ett användarvänligt gränssnitt och erbjuder sömlös modellåtkomst, kontextinfogning, kostnadskontroll och dataannoteringsfunktioner. Användare kan enkelt hantera sina modeller visuellt och utnyttja dokument, webbinnehåll eller Notion-anteckningar som AI-sammanhang, som Dify hanterar för förbearbetning och andra operationer.

Portkey.ai

Portkey.ai är en indisk startup som specialiserar sig på språkmodellsoperationer (LLMOps). Med en nylig seedfinansiering på 3 miljoner dollar, ledd av Lightspeed Venture Partners, erbjuder Portkey.ai integreringar med betydande stora språkmodeller som de från OpenAI och Anthropic. Deras tjänster är avsedda för generativ AI-företag, med fokus på att förbättra deras LLM-operationsstack, som inkluderar realtidskanaritester och modellfinjusteringsfunktioner.