การเพิ่มขึ้นของ LLMOps ในยุค AI

ในภูมิทัศน์ IT ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว MLOps หรือการดำเนินงานของ Machine Learning ได้กลายเป็นอาวุธลับสำหรับองค์กรที่ต้องการเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ได้จริง MLOps คือชุดแนวปฏิบัติที่ออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการทำงานของ Machine Learning สะดวกขึ้น โดยช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทีม IT ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ และผู้เชี่ยวชาญด้านต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้าง นำไปใช้ และจัดการโมเดล Machine Learning ได้อย่างต่อเนื่องและเชื่อถือได้ MLOps เกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Machine Learning เช่น การรับรองคุณภาพของข้อมูลและการหลีกเลี่ยงความลำเอียง และได้กลายเป็นแนวทางมาตรฐานสำหรับการจัดการโมเดล Machine Learning ในทุกๆ ฟังก์ชันของธุรกิจ

อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ทำให้เกิดปัญหาใหม่ๆ LLMs ต้องการพลังการประมวลผลที่มาก การจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน และเทคนิค เช่น การออกแบบคำสั่งเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นนี้ได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของ MLOps ที่เรียกว่า LLMOps (การดำเนินงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่)

LLMOps มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงชีวิตของ LLMs ตั้งแต่การฝึกอบรมและการปรับให้เหมาะสม ไปจนถึงการนำไปใช้ การขยายขนาด การติดตาม และการบำรุงรักษาโมเดล LLMOps มีเป้าหมายที่จะตอบสนองความต้องการเฉพาะของ LLMs ในขณะเดียวกันก็ทำให้แน่ใจว่าพวกมันทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการผลิต นี่รวมถึงการบริหารค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูง การขยายโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสนับสนุนโมเดลขนาดใหญ่ และการทำให้กระบวนการต่างๆ เช่น การออกแบบคำสั่งและการปรับให้เหมาะสมเป็นไปอย่างราบรื่น

ด้วยการเปลี่ยนแปลงนี้ไปสู่ LLMOps จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้นำทางธุรกิจและ IT ที่จะต้องเข้าใจถึงประโยชน์หลักของ LLMOps และกำหนดกระบวนการที่เหมาะสมที่สุดในการใช้งานและเมื่อใด

ประโยชน์หลักของ LLMOps

LLMOps สร้างขึ้นจากพื้นฐานของ MLOps โดยมีความสามารถที่เพิ่มขึ้นในหลายๆ ด้าน ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดสามประการของ LLMOps ที่ให้ผลประโยชน์ที่เพิ่มขึ้นแก่ธุรกิจคือ:

• การทำให้ AI เข้าถึงได้ – LLMOps ทำให้การพัฒนาและใช้งาน LLMs มีความเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิค ในกระบวนการทำงานของ Machine Learning แบบดั้งเดิม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะรับผิดชอบในการสร้างโมเดล ในขณะที่วิศวกรมุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบ LLMOps เปลี่ยนรูปแบบนี้โดยใช้โมเดลที่เปิดกว้าง บริการที่เป็นกรรมสิทธิ์ และเครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือต้องเขียนโค้ดน้อย ทำให้การสร้างและฝึกอบรมโมเดลเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น และทำให้ทีมธุรกิจ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และวิศวกรสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคสามารถทดลองและใช้งาน LLMs ได้ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ลดความยากในการเข้าถึง AI
• การนำโมเดลไปใช้อย่างรวดเร็ว – LLMOps ทำให้การผสมผสาน LLMs กับแอปพลิเคชันทางธุรกิจเป็นไปอย่างราบรื่น ทำให้ทีมสามารถนำโซลูชันที่ใช้ AI ไปใช้ได้อย่างรวดเร็วและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น ด้วย LLMOps ธุรกิจสามารถปรับโมเดลได้อย่างรวดเร็วเพื่อสะท้อนความคิดเห็นของลูกค้าหรือการอัปเดตด้านกฎระเบียบโดยไม่ต้องมีการพัฒนาใหม่มากนัก ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้องค์กรสามารถอยู่เหนือความต้องการของตลาดและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน
• การเกิดขึ้นของ RAGs – ในหลายกรณีการใช้งานของ LLMs ในองค์กร การดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งภายนอกมักเป็นสิ่งจำเป็นมากกว่าการพึ่งพาโมเดลที่ฝึกอบรมไว้แล้ว LLMOps นำเสนอการประมวลผล RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งรวมโมเดลการดึงข้อมูลจากฐานความรู้เข้ากับ LLMs ที่จัดอันดับและสรุปข้อมูล วิธีนี้ช่วยลดการ “หลอกลวง” ของโมเดลและให้วิธีการที่คุ้มค่าในการใช้ข้อมูลขององค์กร ไม่เหมือนกับกระบวนการทำงานของ Machine Learning แบบดั้งเดิมที่การฝึกอบรมโมเดลเป็นจุดสนใจหลัก LLMOps มุ่งเน้นไปที่การสร้างและจัดการ RAG เป็นฟังก์ชันหลักในวงจรชีวิตของการพัฒนา

ความสำคัญของการเข้าใจกรณีการใช้งานของ LLMOps

ด้วยประโยชน์โดยทั่วไปของ LLMOps รวมถึงการทำให้ AI เข้าถึงได้สำหรับองค์กร จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องดูกรณีการใช้งานเฉพาะที่ LLMOps สามารถช่วยให้ผู้นำธุรกิจและทีม IT ใช้ LLMs ได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

• การนำโมเดลไปใช้อย่างปลอดภัย – หลายบริษัทเริ่มต้นการพัฒนา LLMs ด้วยกรณีการใช้งานภายใน เช่น โบทรองรับอัตโนมัติหรือการสร้างและตรวจสอบโค้ดเพื่อเพิ่มความมั่นใจในประสิทธิภาพของ LLMs ก่อนที่จะขยายไปสู่แอปพลิเคชันที่เผยแพร่สู่ลูกค้า LLMOps ช่วยให้ทีมสามารถจัดการการนำโมเดลไปใช้อย่างเป็นขั้นตอน โดย 1) การทำให้กระบวนการนำไปใช้自动化 ซึ่งแยกสภาพแวดล้อมภายในออกจากสภาพแวดล้อมที่เผยแพร่สู่ลูกค้า 2) การทดสอบและติดตามผลใน môi trườngที่ถูกกั้นออกมาเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และ 3) การสนับสนุนการควบคุมเวอร์ชันและการกลับไปใช้เวอร์ชันก่อนหน้าเพื่อให้ทีมสามารถทดลองและปรับปรุงการนำไปใช้ภายในก่อนที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะ
• การบริหารความเสี่ยงของโมเดล – LLMs เพียงอย่างเดียวทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงของโมเดล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ MLOps ต้องให้ความสนใจ ความโปร่งใสในการทราบข้อมูลที่ LLMs ได้รับการฝึกอบรมมักไม่ชัดเจน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ลิขสิทธิ์ และความลำเอียง การ “หลอกลวง” ของข้อมูลเป็นปัญหาที่ใหญ่มากในการพัฒนาโมเดล อย่างไรก็ตาม ด้วย LLMOps ปัญหานี้ได้รับการแก้ไข LLMOps สามารถติดตามพฤติกรรมของโมเดลในเวลาจริง ทำให้ทีมสามารถ 1) ตรวจจับและจดบันทึกการ “หลอกลวง” โดยใช้ทางลัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า 2) นำระบบป้อนกลับมาใช้เพื่อปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องโดยการอัปเดตคำสั่งหรือการฝึกอบรมใหม่ด้วยผลลัพธ์ที่ถูกต้อง และ 3) ใช้เมตริกเพื่อทำความเข้าใจและแก้ไขปัญหาความไม่แน่นอนในการสร้างข้อมูล
• การประเมินและติดตามโมเดล – การประเมินและติดตาม LLMs ที่ทำงานอยู่เดี่ยวๆ มีความซับซ้อนมากกว่าการประเมินโมเดล Machine Learning ทั่วไป โมเดล LLMs มักต้องการข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหาสำหรับการประเมินที่มีประสิทธิภาพ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ระบบการประเมินอัตโนมัติได้ถูกพัฒนา โดยที่ LLMs หนึ่งตัวจะใช้ในการประเมินอีกตัวหนึ่ง ระบบเหล่านี้สร้างกระบวนการประเมินอย่างต่อเนื่อง โดยรวมการทดสอบอัตโนมัติหรือมาตรฐานที่จัดการโดยระบบ LLMOps ซึ่งสามารถติดตามประสิทธิภาพของโมเดล ระบุปัญหา และปรับปรุงเกณฑ์การประเมิน ทำให้กระบวนการประเมินคุณภาพและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น

LLMOps ให้โครงสร้างพื้นฐานในการดำเนินงานเพื่อจัดการความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของ LLMs ซึ่ง MLOps ไม่สามารถจัดการได้ด้วยตัวเอง LLMOps รับประกันว่าองค์กรสามารถจัดการกับจุดอ่อน เช่น ความไม่แน่นอนของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น และการเกิดขึ้นของเฟรมเวิร์กการประเมินใหม่ๆ ในขณะเดียวกันก็ทำให้การนำไปใช้และการติดตั้ง LLMs เป็นไปอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่องค์กรจะต้องเข้าใจการเปลี่ยนแปลงจาก MLOps ไปเป็น LLMOps เพื่อแก้ไขความท้าทายเฉพาะของ LLMs ภายในองค์กรของตนเองและนำการดำเนินการที่ถูกต้องมาใช้เพื่อให้ประสบความสำเร็จในโครงการ AI

มองไปข้างหน้า: การยอมรับ AgentOps

หลังจากที่เราได้สำรวจ LLMOps แล้ว มันสำคัญที่จะต้องพิจารณาสิ่งที่อยู่ข้างหน้าสำหรับเฟรมเวิร์กการดำเนินงานเมื่อ AI นำเสนอนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง ในขณะนี้ AI ที่มีหน่วยงานหรือ AI ที่มีหน่วยงาน – ซึ่งเป็นโปรแกรมอัตโนมัติที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและความจำ ซึ่งใช้ LLMs ในการแก้ปัญหา สร้างแผนการแก้ปัญหา และดำเนินการตามแผน – เป็นจุดสนใจหลักของพื้นที่ AI Deloitte คาดการณ์ว่า 25% ขององค์กรที่ใช้ AI ที่สร้างขึ้นจะนำ AI ที่มีหน่วยงานมาใช้ในปี 2025 และจะเพิ่มขึ้นเป็น 50% ภายในปี 2027 ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนไปสู่ AI ที่มีหน่วยงานในอนาคต – การเปลี่ยนแปลงที่ได้เริ่มต้นแล้ว เนื่องจากหลายองค์กรได้เริ่มนำเทคโนโลยีนี้มาใช้และพัฒนาแล้ว

ด้วยเหตุนี้ AgentOps จึงเป็นคลื่นต่อไปของการดำเนินงาน AI ที่องค์กรควรเตรียมตัว

เฟรมเวิร์ก AgentOps รวมเอาองค์ประกอบของ AI การทำให้自动化 และการดำเนินงานเข้าด้วยกัน โดยมีเป้าหมายในการปรับปรุงวิธีการที่ทีมจัดการและขยายกระบวนการทางธุรกิจ มันเน้นไปที่การใช้หน่วยงานอัจฉริยะเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน การให้ข้อมูลเชิงลึกในเวลาจริง และการสนับสนุนการตัดสินใจในอุตสาหกรรมต่างๆ การนำเฟรมเวิร์ก AgentOps มาใช้จะช่วยเพิ่มความสม่ำเสมอของพฤติกรรมและการตอบสนองของ AI ที่มีหน่วยงานต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด ลดการหยุดทำงานและความล้มเหลว ซึ่งจะกลายเป็นสิ่งจำเป็นเมื่อมีองค์กรมากขึ้นที่เริ่มใช้ AI ที่มีหน่วยงานในกระบวนการทำงานของตน

AgentOps เป็นส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับการจัดการระบบ AI รุ่นต่อไป องค์กรต้องมุ่งเน้นไปที่การรับประกันความสามารถในการสังเกตุ การติดตาม และการตรวจสอบที่ดีขึ้น เพื่อสร้าง AI ที่มีหน่วยงานที่เป็นนวัตกรรมและคิดไปข้างหน้า เมื่อการทำให้自动化ก้าวหน้าและความรับผิดชอบของ AI เพิ่มขึ้น การบูรณาการ AgentOps อย่างมีประสิทธิผลจะถือเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรในการรักษาความไว้วางใจใน AI และขยายการดำเนินงานที่ซับซ้อนและเฉพาะเจาะจง

อย่างไรก็ตาม ก่อนที่องค์กรจะเริ่มทำงานกับ AgentOps พวกเขาต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับ LLMOps – ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น – และวิธีการทำงานร่วมกันระหว่างทั้งสองการดำเนินงาน โดยไม่มีการศึกษา LLMOps อย่างเหมาะสม องค์กรจะไม่สามารถสร้างขึ้นจากเฟรมเวิร์กที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อทำงานต่อไปสู่การนำ AgentOps ไปใช้