LLMOPS: The Next Frontier for Machine Learning Operations

Maskininlärning (ML) är en kraftfull teknik som kan lösa komplexa problem och leverera kundnytta. ML-modeller är dock utmanande att utveckla och implementera. De behöver mycket expertis, resurser och samordning. Det här är varför Machine Learning Operations (MLOps) har vuxit fram som ett paradigm att erbjuda skalbara och mätbara värden till Artificial Intelligence (AI) drivna företag.

MLOps är metoder som automatiserar och förenklar ML-arbetsflöden och implementeringar. MLOps gör ML-modeller snabbare, säkrare och mer pålitliga i produktionen. MLOps förbättrar också samarbete och kommunikation mellan intressenter. Men mer än MLOps behövs för en ny typ av ML-modell som kallas Stora språkmodeller (LLMs).

LLM: er är djupa neurala nätverk som kan generera naturliga språktexter för olika ändamål, som att svara på frågor, sammanfatta dokument eller skriva kod. LLM, som t.ex GPT-4, BERTIoch T5, är mycket kraftfulla och mångsidiga i Naturlig språkbehandling (NLP). LLM:er kan förstå komplexiteten i mänskligt språk bättre än andra modeller. Men LLM:er skiljer sig också mycket från andra modeller. De är enorma, komplexa och datahungriga. De behöver mycket beräkning och lagring för att träna och distribuera. De behöver också mycket data att lära av, vilket kan höja datakvalitets-, integritets- och etiska frågor.

Dessutom kan LLM generera felaktiga, partiska eller skadliga resultat, som kräver noggrann utvärdering och moderering. Ett nytt paradigm kallas Large Language Model Operations (LLMOps) blir viktigare för att hantera dessa utmaningar och möjligheter för LLMs. LLMOps är en specialiserad form av MLOps som fokuserar på LLMs i produktion. LLMOps inkluderar praxis, tekniker och verktyg som gör LLMs effektiva, effektiva och etiska i produktionen. LLMOps hjälper också till att minska riskerna och maximera fördelarna med LLM.

LLMOPS-fördelar för organisationer

LLMOps kan ge många fördelar för organisationer som vill utnyttja den fulla potentialen hos LLMs.

En av fördelarna är förbättrad effektivitet, eftersom LLMOps tillhandahåller den nödvändiga infrastrukturen och verktygen för att effektivisera utvecklingen, driftsättningen och underhållet av LLM:er.

En annan fördel är sänkta kostnader, eftersom LLMOps tillhandahåller tekniker för att minska den datorkraft och lagring som krävs för LLM:er utan att kompromissa med deras prestanda.

Dessutom tillhandahåller LLMOps tekniker för att förbättra datakvaliteten, mångfalden och relevansen samt dataetiken, rättvisan och ansvarsskyldigheten för LLM:er.

Dessutom erbjuder LLMOps metoder för att möjliggöra skapandet och driftsättningen av komplexa och mångsidiga LLM-applikationer genom att vägleda och förbättra LLM-utbildning och utvärdering.

Principer och bästa praxis för LLMOPS

Nedan presenteras kortfattat de grundläggande principerna och bästa praxis för LLMOPS:

Grundläggande principer för LLMOPs

LLMOPs består av sju grundläggande principer som styr hela livscykeln för LLM:er, från datainsamling till produktion och underhåll.

1. Den första principen är att samla in och förbereda olika textdata som kan representera LLM:s domän och uppgift.
2. Den andra principen är att säkerställa kvaliteten, mångfalden och relevansen av data, eftersom de påverkar prestandan för LLM.
3. Den tredje principen är att skapa effektiva inmatningsuppmaningar för att få fram önskad produktion från LLM med hjälp av kreativitet och experimenterande.
4. Den fjärde principen är att anpassa förutbildade LLM:er till specifika domäner genom att välja lämpliga data, hyperparametrar och mätvärden och undvika över- eller underanpassning.
5. Den femte principen är att skicka finjusterade LLM till produktion, vilket säkerställer skalbarhet, säkerhet och kompatibilitet med den verkliga miljön.
6. Den sjätte principen är att spåra prestandan för LLM:erna och uppdatera dem med ny data allteftersom domänen och uppgiften kan utvecklas.
7. Den sjunde principen är att upprätta etiska policyer för LLM-användning, att följa de juridiska och sociala normerna och bygga förtroende hos användarna och intressenterna.

LLMOPs bästa praxis

Effektiva LLMOPS förlitar sig på en robust uppsättning bästa praxis. Dessa inkluderar versionskontroll, experiment, automatisering, övervakning, varning och styrning. Dessa metoder fungerar som väsentliga riktlinjer och säkerställer en effektiv och ansvarsfull hantering av LLM under hela deras livscykel. Var och en av metoderna diskuteras kort nedan:

• Versionskontroll— praxis att spåra och hantera förändringar i data, kod och modeller under LLMs livscykel.
• Experimenterande—avser att testa och utvärdera olika versioner av data, kod och modeller för att hitta den optimala konfigurationen och prestandan för LLM:er.
• Automation— Hur man automatiserar och orkestrerar de olika uppgifterna och arbetsflödena som är involverade i LLM:s livscykel.
• Övervakning— samla in och analysera mätvärden och feedback relaterade till LLM:ers prestation, beteende och påverkan.
• Varning— Inrätta och skicka varningar och meddelanden baserat på mätvärden och feedback som samlats in från övervakningsprocessen.
• Bolagsstyrning— fastställa och upprätthålla policyer, standarder och riktlinjer för LLM:s etiska och ansvarsfulla användning.

Verktyg och plattformar för LLMOPS

Organisationer behöver använda olika verktyg och plattformar som kan stödja och underlätta LLMOps för att utnyttja LLMs fulla potential. Några exempel är OpenAI, Kramande ansikteoch Vikter och fördomar.

OpenAI, ett AI-forskningsföretag, erbjuder olika tjänster och modeller, inklusive GPT-4, DALL-E, CLIP och DINOv2. Medan GPT-4 och DALL-E är exempel på LLM, är CLIP och DINOv2 visionsbaserade modeller designade för uppgifter som bildförståelse och representationsinlärning. OpenAI API, som tillhandahålls av OpenAI, stöder Responsible AI Framework, som betonar etisk och ansvarsfull AI-användning.

På samma sätt är Hugging Face ett AI-företag som tillhandahåller en NLP-plattform, inklusive ett bibliotek och ett nav av förutbildade LLMs, som BERT, GPT-3 och T5. Hugging Face-plattformen stöder integrationer med TensorFlow, PyTorch, eller Amazon SageMaker.

Weights & Biases är en MLOps-plattform som tillhandahåller verktyg för experimentspårning, modellvisualisering, datauppsättningsversionering och modelldistribution. Weights & Biases-plattformen stöder olika integrationer, som Hugging Face, PyTorch eller Google Cloud.

Det här är några av verktygen och plattformarna som kan hjälpa till med LLMOPS, men många fler finns tillgängliga på marknaden.

Användningsfall av LLM

LLM:er kan tillämpas på olika branscher och domäner, beroende på organisationens behov och mål. Till exempel inom hälso- och sjukvården kan LLM:er hjälpa till med medicinsk diagnos, läkemedelsupptäckt, patientvård och hälsoutbildning genom att förutsäga 3D-strukturen hos proteiner från deras aminosyrasekvenser, vilket kan hjälpa till att förstå och behandla sjukdomar som COVID-19, Alzheimers eller cancer.

På samma sätt, inom utbildning, kan LLMs förbättra undervisning och lärande genom personligt innehåll, feedback och bedömning genom att skräddarsy språkinlärningsupplevelsen för varje användare baserat på deras kunskaper och framsteg.

Inom e-handel kan LLM:er skapa och rekommendera produkter och tjänster baserat på kundernas preferenser och beteende genom att tillhandahålla personliga mix-and-match-förslag på en intelligent spegel med förstärkt verklighet, vilket ger en bättre shoppingupplevelse.

Utmaningar och risker med LLM

LLM har, trots sina fördelar, flera utmaningar som kräver noggrant övervägande. För det första väcker efterfrågan på alltför stora beräkningsresurser kostnads- och miljöproblem. Tekniker som modellkompression och beskärning lindrar detta genom att optimera storlek och hastighet.

För det andra introducerar det starka önskemålet om stora, olika datauppsättningar datakvalitetsutmaningar, inklusive buller och bias. Lösningar som datavalidering och augmentation förbättrar data robusthet.

För det tredje hotar LLM:er dataintegriteten och riskerar att exponera känslig information. Tekniker som differentiell integritet och kryptering hjälper till att skydda mot intrång.

Slutligen uppstår etiska problem från den potentiella genereringen av partiska eller skadliga resultat. Tekniker som involverar fördomsdetektering, mänsklig tillsyn och intervention säkerställer att etiska standarder följs.

Dessa utmaningar kräver ett heltäckande tillvägagångssätt, som omfattar hela livscykeln för LLM:er, från datainsamling till modelldistribution och produktion av utdata.

The Bottom Line

LLMOps är ett nytt paradigm med fokus på operativ hantering av LLM:er i produktionsmiljöer. LLMOps omfattar praxis, tekniker och verktyg som möjliggör effektiv utveckling, driftsättning och underhåll av LLMs, såväl som att minska deras risker och maximera deras fördelar. LLMOps är avgörande för att låsa upp den fulla potentialen hos LLM:er och utnyttja dem för olika verkliga tillämpningar och domäner.

LLMOps är dock utmanande och kräver mycket expertis, resurser och samordning mellan olika team och stadier. LLMOps kräver också en noggrann bedömning av behoven, målen och utmaningarna för varje organisation och projekt, samt valet av lämpliga verktyg och plattformar som kan stödja och underlätta LLMOPS.