Büyük Dil Modellerini ve İşletmeyi Bağlamak: LLMops

LLM’lerin (Büyük Dil Modelleri) temelinde, OpenAI’nin GPT-3 veya GPT-4 gibi modellerinde olduğu gibi, üç veya daha fazla katmana sahip sinir ağlarını kullanan bir AI alt kümesi olan derin öğrenme yatmaktadır. Bu modeller, geniş bir internet metni yelpazesini kapsayan devasa veri kümeleri üzerinde eğitilir. Eğitim yoluyla, LLM’ler, önce gelen kelimelere dayanarak bir dizi中的 bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir. Bu yetenek, özünde basit olmakla birlikte, LLM’lerin geniş diziler üzerinde anlamlı ve bağlamsal olarak ilgili metin oluşturma yeteneğinin temelini oluşturur.

Potansiyel uygulamalar sınırsızdır – e-posta yazma, kod oluşturma, sorgulara cevap verme ve hatta yaratıcı yazma. Ancak büyük güç, büyük sorumlulukla gelir ve bu devasa modelleri üretim ortamında yönetmek zor değildir. İşte burada LLMOps devreye girer ve LLM’lerin güvenilir, güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için en iyi uygulamaları, araçları ve süreçleri temsil eder.

LLM entegrasyonu yol haritası üç baskın rotaya sahiptir:

1. Genel Amaçlı LLM’leri İstem:
   • ChatGPT ve Bard gibi modeller, minimal ön maliyetle düşük bir eşik sunar, ancak uzun vadede potansiyel bir fiyat etiketi ile birlikte gelir.
   • Özellikle Fintech ve Sağlık gibi katı düzenleyici çerçeveleri olan sektörler için, veri gizliliği ve güvenliği konuları büyük bir gölge olarak ortaya çıkar.
2. Genel Amaçlı LLM’leri İyileştirme:
   • Llama, Falcon ve Mistral gibi açık kaynaklı modellerle, organizasyonlar bu LLM’leri, yalnızca model ayarlaması kaynağı olarak masraf ile, özel kullanım durumları ile uyumlu hale getirebilir.
   • Bu yol, gizlilik ve güvenlik endişelerini ele alırken, daha derin bir model seçimi, veri hazırlama, iyileştirme, dağıtım ve izleme gerektirir.
   • Bu rotanın döngüsel doğası, sürekli bir katılımı gerektirir, ancak recent innovations gibi LoRA (Low-Rank Adaptation) ve Q(Quantized)-LoRa, iyileştirme işlemini basitleştirmiştir, böylece giderek daha popüler bir seçim haline gelmiştir.
3. Özel LLM Eğitimi:
   • Temelinden bir LLM geliştirmek, nhiệmeye özgü bir doğruluk vaat eder. Ancak, AI uzmanlığı, hesaplama kaynakları, geniş veri ve zaman yatırımı gibi yüksek gereksinimler önemli engeller oluşturur.

Üçü arasında, genel amaçlı LLM’lerin iyileştirilmesi şirketler için en uygun seçenektir. Yeni bir temel model oluşturmak 100 milyon dolara kadar mal olabilir, जबकi mevcut olanları iyileştirmek 100.000 ila 1 milyon dolar arasında değişebilir. Bu rakamlar, hesaplama giderleri, veri edinimi ve etiketleme, mühendislik ve Ar-Ge giderleri kaynaklıdır.

LLMOps versus MLOps

Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), makine öğrenimi (ML) modellerini geliştirmeden üretime geçirmek için yapılandırılmış bir yol sunmuştur. Ancak, Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) yükselişiyle birlikte, LLM’lerin dağıtımını ve yönetimini ele alan yeni bir operasyonel paradigm, LLMOps olarak adlandırılan, ortaya çıkmıştır. LLMOps ve MLOps arasındaki farklılıklar several faktörlerde yatmaktadır:

1. Hesaplama Kaynakları:
   • LLM’ler, eğitim ve iyileştirme için önemli bir hesaplama gücünü gerektirir, genellikle veri paralel işlemlerini hızlandırmak için özel donanım gibi GPU’ları gerektirir.
   • Çıktı maliyeti, model sıkıştırma ve damıtma tekniklerinin hesaplama giderlerini azaltma önemini vurgular.
2. Transfer Öğrenimi:
   • Alışılagelmiş ML modellerinin aksine, genellikle sıfırdan eğitilen, LLM’ler transfer öğrenimine dayanır, önceden eğitilmiş bir modelden başlayarak ve onu belirli alan görevleri için iyileştirir.
   • Bu yaklaşım, veri ve hesaplama kaynaklarını ekonomize ederken, state-of-the-art performansı sağlar.
3. İnsan Geri Bildirim Döngüsü:
   • LLM’lerin iteratif gelişimi, insan geri bildirimi로부터 pekiştirme öğrenimi (RLHF) ile önemli ölçüde sürüklenmektedir.
   • LLMOps boru hatlarına bir geri bildirim döngüsünü entegre etmek, yalnızca değerlendirmeyi basitleştirmekle kalmaz, aynı zamanda iyileştirme işlemini besler.
4. Hyperparameter Ayarlaması:
   • Klasik ML, doğruluk artırımı yoluyla hiperparametre ayarlamasına odaklanırken, LLM alanında odak, hesaplama taleplerini azaltmaya da uzanır.
   • Toplu boyutları ve öğrenme oranları gibi parametreleri ayarlamak, eğitim hızını ve maliyetini önemli ölçüde değiştirebilir.
5. Performans Metrikleri:
   • Geleneksel ML modelleri, doğruluk, AUC veya F1 puanı gibi iyi tanımlanmış performans metriklerine uymaktadır, जबकi LLM’ler farklı bir metrik setine sahiptir, örneğin BLEU ve ROUGE.
   • BLEU ve ROUGE, makine tarafından oluşturulan çevirilerin ve özetlerin kalitesini değerlendirmek için kullanılan metriklardır. BLEU, öncelikle makine çevirisi görevleri için kullanılır, जबकi ROUGE, metin özetleme görevleri için kullanılır.
   • BLEU, makine tarafından oluşturulan özetlerdeki kelimelerin insan referans özetlerinde ortaya çıkma oranını ölçer. ROUGE, insan referans özetlerindeki kelimelerin makine tarafından oluşturulan özetlerde ortaya çıkma oranını ölçer.
6. Prompt Mühendisliği:
   • LLM’lerden doğru ve güvenilir yanıtlar elde etmek için kesin promt’lerin mühendisliği önemlidir, model hayal gücü ve prompt hacking gibi riskleri azaltır.
7. LLM Boru Hattı İnşası:
   • LangChain veya LlamaIndex gibi araçlar, LLM boru hatlarını oluşturmayı sağlar, bu boru hatları, karmaşık görevler için birden fazla LLM çağrısı veya dış sistem etkileşimlerini birleştirir.

https://www.fiddler.ai/llmops

LLMOps Workflow’unu Anlamak: Derinlemesine Bir Analiz

Dil Modeli Operasyonları, veya LLMOps, büyük dil modellerinin sorunsuz çalışmasını ve çeşitli uygulamalar genelinde entegrasyonunu sağlayan operasyonel bir omurgadır. Görünüşte MLOps veya DevOps’un bir varyantı gibi görünse de, LLMOps, büyük dil modellerinin taleplerine cevap veren benzersiz nüanslara sahiptir. LLMOps workflow’ünü resmedilen şekilde inceleyelim, her aşamasını kapsamlı bir şekilde keşfedelim.

1. Eğitim Verileri:
   • Bir dil modelinin özü, eğitim verilerine dayanır. Bu adım, veri kümelerinin toplanmasını, temizlenmesini, dengelenmesini ve uygun bir şekilde etiketlenmesini içerir. Verilerin kalitesi ve çeşitliliği, modelin doğruluğu ve esnekliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. LLMOps’te, vurgu sadece hacme değil, modelin amaçlanan kullanım durumuna uyuma da odaklanır.
2. Açık Kaynaklı Temel Model:
   • Resim, “Açık Kaynaklı Temel Model” olarak adlandırılan, genellikle önde gelen AI varlıkları tarafından yayınlanan önceden eğitilmiş bir modeli referans alır. Bu modeller, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir ve belirli görevler için iyileştirme yerine sıfırdan eğitim yapmak yerine mükemmel bir başlangıç noktası sunar.
3. Eğitim / Ayarlanma:
   • Temel model ve özel eğitim verilerine sahip olmakla birlikte, ayarlanma başlar. Bu adım, modeli özel amaçlar için rafine eder, örneğin genel bir metin modelini sağlık uygulamaları için tıbbi literatürle iyileştirir. LLMOps’te, tutarlı kontrollerle birlikte yoğun ayarlanma, aşırı uyumu önlemek ve görülmemiş verilere iyi bir genellemeyi sağlamak için kritiktir.
4. Eğitilmiş Model:
   • Ayarlanma sonrasında, özel bir uygulama için hazır bir model ortaya çıkar. Bu model, temel modelin geliştirilmiş bir versiyonudur ve artık belirli bir uygulama için uzmanlaşmıştır. Açık kaynaklı olabilir, kamu tarafından erişilebilen ağırlıkları ve mimarisi ile veya özel olabilir, organizasyon tarafından gizli tutulur.
5. Dağıtım:
   • Dağıtım, modeli canlı bir ortama, gerçek dünya sorgularını işleyecek şekilde entegre etmeyi içerir. Bu, barındırma kararlarını içerir, ya yerel olarak ya da bulut platformlarında. LLMOps’te, gecikme, hesaplama maliyetleri ve erişilebilirlik вокругunda kararlar alınırken, modelin birçok gleichzeitig talebi için ölçeklenmesi de önemlidir.
6. Prompt:
   • Dil modellerinde, bir prompt, bir girdi sorgusu veya ifadesidir. Etkili promt’lerin oluşturulması, genellikle model davranışının anlaşılmasını gerektirir, model bu promt’leri işlerken istenen çıktıları elde etmek için önemlidir.
7. Embedding Deposu veya Vektör Veritabanları:
   • İleri uygulamalar, basit metin yanıtlarından daha fazlasını gerektirebilir. Modeller, yüksek boyutlu vektörler olarak temsil edilen anlamsal içeriği döndürebilir. Bu vektörler depolanabilir veya hizmet olarak sunulabilir, böylece anlamsal bilginin hızlı bir şekilde geri çağrılmasını veya karşılaştırılmasını sağlar, modelin yeteneklerini metin oluşturmanın ötesinde kullanma şeklini zenginleştirmektedir.
8. Dağıtılan Model (Kendin Barındır veya API):
   • İşleme sonrasında, model çıktısı hazır olur. Stratejiye bağlı olarak, çıktılar, daha fazla kontrol sunan kendi barındırılan bir arayüz veya üçüncü taraf geliştiriciler için ölçeklenebilirlik ve kolay entegrasyon sağlayan bir API aracılığıyla erişilebilir.
9. Çıktılar:
   • Bu aşama, workflow’un somut sonucunu verir. Model, bir prompt alır, işler ve bir çıktı döndürür, bu çıktı, uygulamaya bağlı olarak metin blokları, yanıtlar, oluşturulan hikayeler veya yukarıda bahsedilen vektörler olabilir.

Önde Gelen LLM Startup’ları

LLM Operasyonları (LLMOps) manzarası, uzmanlaşmış platformlar ve startup’ların ortaya çıkmasını gördü. LLMOps alanında ilgili iki startup/platform ve açıklamaları aşağıda verilmiştir:

Comet

Comet, makine öğrenimi yaşam döngüsünü basitleştirir, özellikle büyük dil modeli geliştirmesine odaklanır. Deneyleri takip etme ve üretim modellerini yönetme olanakları sağlar. Platform, büyük şirket ekipleri için uygundur ve çeşitli dağıtım stratejileri sunar, bunlar arasında özel bulut, hibrit ve yerel kurulumlar bulunur.

Dify

Dify, GPT-4 gibi büyük dil modellerini kullanarak AI uygulamaları geliştirmeye yardımcı olan açık kaynaklı bir LLMOps platformudur. Kullanıcı dostu bir arayüz sunar ve model erişimi, bağlam gömme, maliyet kontrolü ve veri etiketleme gibi özellikleri sağlar. Kullanıcılar, modellerini görsel olarak yönetebilir ve belgeleri, web içeriğini veya Notion notlarını AI bağlamı olarak kullanabilir, Dify bu işlemleri ön işleme ve diğer operasyonlar için ele alır.

Portkey.ai

Portkey.ai, LLMOps (Dil Modeli Operasyonları) alanında uzmanlaşmış bir Hint startup’ıdır. Lightspeed Venture Partners’ın liderliğinde 3 milyon dolarlık bir tohum finansmanıyla, Portkey.ai, OpenAI ve Anthropic gibi önemli büyük dil modelleriyle entegrasyonlar sunar. Hizmetleri, generatif AI şirketlerine odaklanır ve bunların LLM operasyon yığınını geliştirmeye odaklanır, bu da gerçek zamanlı kanarya testi ve model ayarlaması yeteneklerini içerir.