LLMOps: ขอบเขตถัดไปสำหรับการดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นเทคโนโลยีอันทรงพลังที่สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและมอบคุณค่าให้กับลูกค้าได้ อย่างไรก็ตาม โมเดล ML ถือเป็นเรื่องท้าทายในการพัฒนาและปรับใช้ พวกเขาต้องการความเชี่ยวชาญ ทรัพยากร และการประสานงานอย่างมาก นี่คือเหตุผล การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) ได้กลายเป็นกระบวนทัศน์ในการนำเสนอคุณค่าที่สามารถปรับขนาดและวัดผลได้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขับเคลื่อนธุรกิจ

MLOps คือแนวทางปฏิบัติที่ทำให้เวิร์กโฟลว์และการปรับใช้ ML เป็นอัตโนมัติและลดความซับซ้อน MLOps ทำให้โมเดล ML เร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้นในการผลิต MLOps ยังปรับปรุงการทำงานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย แต่จำเป็นต้องมีมากกว่า MLOps สำหรับโมเดล ML ประเภทใหม่ที่เรียกว่า โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM).

LLM เป็นโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่สามารถสร้างข้อความภาษาธรรมชาติเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การสรุปเอกสาร หรือการเขียนโค้ด LLM เช่น จีพีที-4, BERTและ T5มีพลังมากและหลากหลายใน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP). LLM สามารถเข้าใจความซับซ้อนของภาษามนุษย์ได้ดีกว่าโมเดลอื่นๆ อย่างไรก็ตาม LLM ก็แตกต่างจากรุ่นอื่นๆ มากเช่นกัน มีขนาดใหญ่ ซับซ้อน และต้องการข้อมูลมาก พวกเขาต้องการการคำนวณและพื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกฝนและปรับใช้ พวกเขายังต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้ ซึ่งสามารถยกระดับคุณภาพของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และปัญหาด้านจริยธรรมได้

ยิ่งไปกว่านั้น LLM ยังสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง อคติ หรือเป็นอันตรายได้ ซึ่งจำเป็นต้องมีการประเมินและการกลั่นกรองอย่างรอบคอบ มีกระบวนทัศน์ใหม่ที่เรียกว่า การดำเนินการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMOps) มีความสำคัญมากขึ้นในการจัดการกับความท้าทายและโอกาสเหล่านี้ของ LLM LLMOps เป็นรูปแบบเฉพาะของ MLOps ที่มุ่งเน้นไปที่ LLM ในการผลิต LLMOps ประกอบด้วยแนวปฏิบัติ เทคนิค และเครื่องมือที่ทำให้ LLM มีประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และมีจริยธรรมในการผลิต LLMOps ยังช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มผลประโยชน์สูงสุดของ LLM

ประโยชน์ของ LLMOps สำหรับองค์กร

LLMOps สามารถนำมาซึ่งประโยชน์มากมายให้กับองค์กรที่ต้องการใช้ศักยภาพของ LLM อย่างเต็มที่

ข้อดีประการหนึ่งคือประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น เนื่องจาก LLMOps มอบโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงการพัฒนา การปรับใช้ และการบำรุงรักษา LLM

ข้อดีอีกประการหนึ่งคือการลดต้นทุน เนื่องจาก LLMOps มีเทคนิคในการลดพลังการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ LLM โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน

นอกจากนี้ LLMOps ยังจัดเตรียมเทคนิคในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ความหลากหลาย และความเกี่ยวข้อง ตลอดจนจริยธรรมข้อมูล ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบของ LLM

นอกจากนี้ LLMOps ยังนำเสนอวิธีการในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน LLM ที่ซับซ้อนและหลากหลาย โดยชี้แนะและปรับปรุงการฝึกอบรมและการประเมินผล LLM

หลักการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ LLMOps

ด้านล่างนี้เป็นการนำเสนอหลักการพื้นฐานและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ LLMOps โดยย่อ:

หลักการพื้นฐานของ LLMOPs

LLMOP ประกอบด้วยหลักการพื้นฐานเจ็ดประการที่เป็นแนวทางตลอดวงจรชีวิตของ LLM ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการผลิตและการบำรุงรักษา

1. หลักการแรกคือการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลข้อความที่หลากหลายซึ่งสามารถแสดงถึงโดเมนและงานของ LLM
2. หลักการที่สองคือการรับรองคุณภาพ ความหลากหลาย และความเกี่ยวข้องของข้อมูล เนื่องจากสิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ LLM
3. หลักการที่สามคือการสร้างข้อความแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพเพื่อล้วงเอาผลลัพธ์ที่ต้องการจาก LLM โดยใช้ความคิดสร้างสรรค์และการทดลอง
4. หลักการที่สี่คือการปรับ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าให้เข้ากับโดเมนเฉพาะโดยการเลือกข้อมูล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และหน่วยวัดที่เหมาะสม และหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไปหรือน้อยเกินไป
5. หลักการที่ห้าคือการส่ง LLM ที่ได้รับการปรับแต่งมาสู่การใช้งานจริง เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และความเข้ากันได้กับสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง
6. หลักการที่หกคือการติดตามประสิทธิภาพของ LLM และอัปเดตด้วยข้อมูลใหม่เนื่องจากโดเมนและงานอาจมีการพัฒนา
7. หลักการที่เจ็ดคือการกำหนดนโยบายด้านจริยธรรมสำหรับการใช้งาน LLM โดยปฏิบัติตามบรรทัดฐานทางกฎหมายและทางสังคม และสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ LLMOP

LLMOps ที่มีประสิทธิผลต้องอาศัยชุดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการควบคุมเวอร์ชัน การทดลอง ระบบอัตโนมัติ การตรวจสอบ การแจ้งเตือน และการกำกับดูแล แนวทางปฏิบัติเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางที่สำคัญ ซึ่งรับประกันการจัดการ LLM ที่มีประสิทธิภาพและมีความรับผิดชอบตลอดวงจรชีวิต แนวทางปฏิบัติแต่ละข้อมีการพูดคุยสั้น ๆ ด้านล่าง:

• การควบคุมเวอร์ชัน— แนวปฏิบัติในการติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงในข้อมูล รหัส และแบบจำลองตลอดวงจรชีวิตของ LLM
• การทดลอง—หมายถึงการทดสอบและประเมินเวอร์ชันต่างๆ ของข้อมูล โค้ด และโมเดลเพื่อค้นหาการกำหนดค่าและประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดของ LLM
• อัตโนมัติ- แนวทางปฏิบัติในการทำให้เป็นอัตโนมัติและประสานงานและขั้นตอนการทำงานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวงจรชีวิตของ LLM
• การตรวจสอบ— รวบรวมและวิเคราะห์ตัวชี้วัดและข้อเสนอแนะที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพ พฤติกรรม และผลกระทบของ LLM
• แจ้งเตือน— การตั้งค่าและส่งการแจ้งเตือนตามตัวชี้วัดและข้อเสนอแนะที่รวบรวมจากกระบวนการติดตาม
• การกำกับดูแลกิจการ— การสร้างและการบังคับใช้นโยบาย มาตรฐาน และแนวปฏิบัติสำหรับการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและความรับผิดชอบของ LLM

เครื่องมือและแพลตฟอร์มสำหรับ LLMOps

องค์กรจำเป็นต้องใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มต่างๆ ที่สามารถสนับสนุนและอำนวยความสะดวก LLMOps เพื่อใช้ศักยภาพของ LLM ได้อย่างเต็มที่ ตัวอย่างบางส่วนคือ OpenAI, กอดหน้าและ น้ำหนักและอคติ.

OpenAI บริษัทวิจัย AI นำเสนอบริการและรุ่นที่หลากหลาย รวมถึง GPT-4, DALL-E, CLIP และ DINOv2 ในขณะที่ GPT-4 และ DALL-E เป็นตัวอย่างของ LLM, CLIP และ DINOv2 เป็นโมเดลตามการมองเห็นที่ออกแบบมาสำหรับงานต่างๆ เช่น การทำความเข้าใจภาพและการเรียนรู้การเป็นตัวแทน OpenAI API จัดทำโดย OpenAI รองรับ Responsible AI Framework โดยเน้นการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ

ในทำนองเดียวกัน Hugging Face คือบริษัท AI ที่ให้บริการแพลตฟอร์ม NLP รวมถึงห้องสมุดและศูนย์กลางของ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น BERT, GPT-3 และ T5 แพลตฟอร์ม Hugging Face รองรับการผสานรวมกับ TensorFlow, ไพทอร์ช,หรือ อเมซอน SageMaker.

Weights & Biases เป็นแพลตฟอร์ม MLOps ที่มีเครื่องมือสำหรับการติดตามการทดลอง การแสดงภาพโมเดล การกำหนดเวอร์ชันชุดข้อมูล และการปรับใช้โมเดล แพลตฟอร์ม Weights & Biases รองรับการบูรณาการที่หลากหลาย เช่น Hugging Face, PyTorch หรือ Google Cloud.

นี่คือเครื่องมือและแพลตฟอร์มบางส่วนที่สามารถช่วยเหลือ LLMOps ได้ แต่ยังมีอีกมากมายที่มีอยู่ในตลาด

กรณีการใช้งานของ LLM

LLM สามารถนำไปใช้กับอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ ได้ ขึ้นอยู่กับความต้องการและเป้าหมายขององค์กร ตัวอย่างเช่น ในการดูแลสุขภาพ LLM สามารถช่วยในการวินิจฉัยทางการแพทย์ การค้นคว้ายา การดูแลผู้ป่วย และการให้ความรู้ด้านสุขภาพ โดยการทำนายโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนจากลำดับกรดอะมิโน ซึ่งสามารถช่วยทำความเข้าใจและรักษาโรคต่างๆ เช่น โควิด-19 อัลไซเมอร์ หรือ มะเร็ง.

ในทำนองเดียวกัน ในด้านการศึกษา LLM สามารถปรับปรุงการสอนและการเรียนรู้ผ่านเนื้อหาส่วนบุคคล คำติชม และการประเมินโดยปรับแต่งประสบการณ์การเรียนรู้ภาษาสำหรับผู้ใช้แต่ละคนตามความรู้และความก้าวหน้าของพวกเขา

ในอีคอมเมิร์ซ LLM สามารถสร้างและแนะนำผลิตภัณฑ์และบริการตามความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้า โดยให้คำแนะนำแบบมิกซ์แอนด์แมตช์ส่วนบุคคลบนกระจกอัจฉริยะพร้อมความเป็นจริงเสริม มอบประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ดียิ่งขึ้น

ความท้าทายและความเสี่ยงของ LLM

LLM แม้จะมีข้อได้เปรียบ แต่ก็มีความท้าทายหลายประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ประการแรก ความต้องการทรัพยากรการคำนวณที่มากเกินไปทำให้เกิดความกังวลเรื่องต้นทุนและสิ่งแวดล้อม เทคนิคต่างๆ เช่น การบีบอัดโมเดลและการตัดแต่งกิ่งจะช่วยบรรเทาปัญหานี้ได้ด้วยการปรับขนาดและความเร็วให้เหมาะสม

ประการที่สอง ความต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายทำให้เกิดความท้าทายด้านคุณภาพข้อมูล รวมถึงสัญญาณรบกวนและความลำเอียง โซลูชันต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและการเพิ่มข้อมูลจะช่วยเพิ่มความทนทานของข้อมูล

ประการที่สาม LLM คุกคามความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เสี่ยงต่อการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เทคนิคต่างๆ เช่น Differential Privacy และการเข้ารหัสจะช่วยป้องกันการละเมิด

สุดท้ายนี้ ข้อกังวลด้านจริยธรรมเกิดขึ้นจากการสร้างผลลัพธ์ที่มีอคติหรือเป็นอันตราย เทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับอคติ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และการแทรกแซงทำให้มั่นใจได้ว่าจะปฏิบัติตามมาตรฐานทางจริยธรรม

ความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องมีแนวทางที่ครอบคลุม ซึ่งครอบคลุมวงจรชีวิตของ LLM ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลองและการสร้างเอาท์พุต

บรรทัดด้านล่าง

LLMOps เป็นกระบวนทัศน์ใหม่ที่มุ่งเน้นไปที่การจัดการการปฏิบัติงานของ LLM ในสภาพแวดล้อมการผลิต LLMOps ครอบคลุมแนวปฏิบัติ เทคนิค และเครื่องมือที่ช่วยให้การพัฒนา การใช้งาน และการบำรุงรักษา LLM มีประสิทธิภาพ รวมถึงการลดความเสี่ยงและเพิ่มผลประโยชน์สูงสุด LLMOps เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ LLM และใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันและโดเมนในโลกแห่งความเป็นจริงต่างๆ

อย่างไรก็ตาม LLMOps เป็นสิ่งที่ท้าทาย โดยต้องใช้ความเชี่ยวชาญ ทรัพยากร และการประสานงานระหว่างทีมและขั้นตอนต่างๆ LLMOps ยังต้องมีการประเมินความต้องการ เป้าหมาย และความท้าทายของแต่ละองค์กรและโครงการอย่างรอบคอบ ตลอดจนการเลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสมที่สามารถสนับสนุนและอำนวยความสะดวก LLMOps