Büyük Dil Modelleri ve İşletme: LLMOps

Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi OpenAI’nin GPT-3 veya halefi GPT-4’ün temelinde, üç veya daha fazla katmana sahip sinir ağlarını kullanan derin öğrenme yer alır. Bu modeller, geniş bir internet metni yelpazesini kapsayan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Eğitim yoluyla, LLM’ler önceki kelimelere dayanarak bir dizi中的 sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir. Bu yetenek, basit doğasında rağmen, LLM’lerin geniş diziler boyunca anlamlı ve bağlamsal olarak ilgili metin üretme yeteneğinin temelini oluşturur.

Potansiyel uygulamalar sınırsızdır – e-posta taslakları oluşturmadan, kod oluşturmaya, sorulara cevap vermeye veya hatta yaratıcı olarak yazmaya kadar. Ancak büyük güç, büyük sorumlulukla gelir ve bu devasa modelleri üretim ortamında yönetmek zor değildir. İşte burada LLMOps devreye girer, güvenilir, güvenli ve verimli bir şekilde LLM’lerin çalışmasını sağlamak için en iyi uygulamaları, araçları ve süreçleri temsil eder.

Büyük Dil Modeli entegrasyonu için üç baskın yol vardır:

1. Genel Amaçlı LLM’leri Kullanma:
   • ChatGPT ve Bard gibi modeller, minimal ön maliyetle düşük bir eşiği sunar, ancak uzun vadede potansiyel bir fiyat etiketi olabilir.
   • Özellikle Finans ve Sağlık gibi sıkı düzenleyici çerçeveleri olan sektörler için, veri gizliliği ve güvenliği konuları büyük gölge düşürür.
2. Genel Amaçlı LLM’leri İyileştirme:
   • Llama, Falcon ve Mistral gibi açık kaynaklı modellerle, organizasyonlar bu LLM’leri özel kullanım durumlarına uyarlayabilir, yalnızca model ayarlaması kaynağı olarak masraf ederek.
   • Bu yol, gizlilik ve güvenlik endişelerini ele alır, ancak daha derin model seçimi, veri hazırlığı, ayarlanması, dağıtımı ve izlenmesi gerektirir.
   • LoRA (Düşük Sıralı Uyum) ve Q(Quantized)-LoRa gibi recent yenilikler, ayarlanma sürecini basitleştirdi ve bu seçeneği giderek daha popüler hale getirdi.
3. Özel LLM Eğitimi:
   • Scratch’ten bir LLM geliştirmek, görev için eşsiz bir doğruluk vaat eder. Ancak, bu, önemli AI uzmanlığı, hesaplamalı kaynaklar, geniş veri ve zaman yatırımı gerektirir.

Bu üç seçenekten, genel amaçlı LLM’lerin ayarlanması şirketler için en uygun seçenektir. Yeni bir temel model oluşturmak 100 milyon doları bulabilirken, mevcut olanları ayarlamak 100.000 ila 1 milyon dolar arasında değişebilir. Bu rakamlar, hesaplamalı masraflar, veri edinimi ve etiketleme, mühendislik ve Ar-Ge harcamalarından kaynaklanır.

LLMOps vs MLOps

Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), makine öğrenimi modellerini geliştirmeden üretime geçirmeye yönelik yapılandırılmış bir yol sunar. Ancak, Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişi, LLM’lerin dağıtımını ve yönetimini ele almak için yeni bir operasyonel paradigmaya, LLMOps’e yol açmıştır. LLMOps ve MLOps arasındaki farklar birkaç faktörde yatmaktadır:

1. Hesaplamalı Kaynaklar:
   • LLM’ler, eğitim ve ayarlanma için önemli hesaplamalı güce ihtiyaç duyar, genellikle veri paralel işlemleri hızlandırmak için özel donanım gibi GPU’lar gerektirir.
   • Çıktı maliyeti, model sıkıştırma ve damıtma tekniklerinin hesaplamalı masrafları azaltma önemini vurgular.
2. Transfer Öğrenimi:
   • LLM’ler, genellikle önceden eğitilmiş bir modelden başlayarak ve onu özel alan görevleri için ayarlayarak, geleneksel ML modellerinin aksine, transfer öğrenimine dayanır.
   • Bu yaklaşım, veri ve hesaplamalı kaynakları ekonomize ederken, state-of-the-art performansı sağlar.
3. İnsan Geri Bildirim Döngüsü:
   • LLM’lerin geliştirilmesi, insan geri bildirimiyle takviye öğreniminden (RLHF) önemli ölçüde etkilenir.
   • LLMOps boru hatlarına bir geri bildirim döngüsünün entegre edilmesi, yalnızca değerlendirmeyi basitleştirmez, aynı zamanda ayarlanma sürecini besler.
4. Hiperparametre Ayarlaması:
   • Klasik ML, hiperparametre ayarlaması yoluyla doğruluğu artırma üzerinde dururken, LLM’lerde odak, hesaplamalı talepleri azaltma dahil olmak üzere daha geniş bir alana yayılır.
   • Toplu boyutu 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 uymaya eğilimlidir, oysa LLM’ler BLEU ve ROUGE gibi farklı bir metrik setine sahiptir.
   • BLEU ve ROUGE, makine tarafından oluşturulan çevirilerin ve özetlerin kalitesini değerlendirmek için kullanılan metriklardır. BLEU, öncelikle makine çevirisi görevleri için kullanılırken, ROUGE metni özetleme görevleri için kullanılır.
   • BLEU, makine tarafından oluşturulan özetlerdeki kelimelerin insan referans özetlerinde görünme oranını ölçer. ROUGE, insan referans özetlerindeki kelimelerin makine tarafından oluşturulan özetlerde görünme oranını ölçer.
6. Prompt Mühendisliği:
   • Doğru ve güvenilir yanıtlar elde etmek için LLM’lerden precise promt mühendisliği hayati önem taşır, model hayal gücü ve prompt hacking gibi riskleri azaltır.
7. LLM Boru Hattı İnşası:
   • LangChain veya LlamaIndex gibi araçlar, LLM çağrıları veya dış sistem etkileşimleri içeren karmaşık görevler için LLM boru hatlarının oluşturulmasını sağlar.

https://www.fiddler.ai/llmops

LLMOps Workflow’u Anlama: Derinlemesine Analiz

Dil Modeli Operasyonları veya LLMOps, büyük dil modellerinin sorunsuz çalışmasını ve çeşitli uygulamalar boyunca entegrasyonunu sağlayan operasyonel bir temel olarak düşünülebilir. MLOps veya DevOps’un bir varyantı gibi görünse de, LLMOps büyük dil modellerinin gereksinimlerine özel nüanslara sahiptir. LLMOps workflow’un her aşamasını resimdeki şekilde ele alalım:

1. Eğitim Verileri:
   • Bir dil modelinin kalbi, eğitim verilerine dayanır. Bu adım, veri kümelerinin toplanması, temizlenmesi, dengelenmesi ve uygun şekilde etiketlenmesiyle ilgilidir. Verilerin kalitesi ve çeşitliliği, modelin doğruluğu ve esnekliği üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. LLMOps’te, vurgu yalnızca hacim değil, aynı zamanda modelin amaçlanan kullanım durumuyla uyumluluktur.
2. Açık Kaynaklı Temel Model:
   • Resim, “Açık Kaynaklı Temel Model” olarak adlandırılan, genellikle önde gelen AI varlıkları tarafından yayınlanan önceden eğitilmiş bir modeli réféns eder. Bu modeller, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir ve özel görevler için ayarlanmak üzere mükemmel bir başlangıç noktası sağlar, böylece sıfırdan eğitim gerekmez.
3. Eğitim / Ayarlanma:
   • Temel model ve özel eğitim verisiyle, ayarlanma aşaması başlar. Bu adım, modeli özel amaçlar için rafine eder, örneğin genel bir metin modelini tıbbi literatürle sağlık uygulamaları için ayarlamak gibi. LLMOps’te, tutarlı kontrollerle birlikte kapsamlı ayarlanma, aşırı uyumu önlemek ve görülmeyen verilere iyi genellemeyi sağlamak için önemlidir.
4. Eğitilmiş Model:
   • Ayarlanma sonrasında, özel bir uygulama için hazırlanmış bir model ortaya çıkar. Bu model, temel modelin geliştirilmiş bir versiyonudur ve artık belirli bir uygulama için uzmanlaşmıştır. Açık kaynaklı olabilir, kamu tarafından erişilebilen ağırlıklar ve mimariye sahip olabilir veya kuruluşun özel olarak sakladığı bir model olabilir.
5. Dağıtım:
   • Dağıtım, modeli canlı bir ortama, gerçek dünya sorgularını işleyecek şekilde entegre etmeyi içerir. Bu, barındırma kararları, yani özel sunucular veya bulut platformları arasında seçim yapmayı içerir. LLMOps’te, gecikme, hesaplamalı maliyetler ve erişilebilirlik gibi konular kritiktir ve modelin çoklu gleichzeitig taleplere karşı ölçeklenebilirliği önemlidir.
6. Prompt:
   • Dil modellerinde, bir prompt, bir girdi sorgusu veya ifadesidir. Etkili promt’ları oluşturmak, modelin davranışını anlama gerektirir ve bu promt’ları işlerken istenen çıktıları elde etmek için önemlidir.
7. Öznitelik Deposu veya Vektör Veritabanları:
   • İleri uygulamalar, basit metin yanıtlarının ötesine geçebilir. Model çıktıları, anlamsal içeriği temsil eden yüksek boyutlu vektörler olan öznitelikleri içerebilir. Bu öznitelikler depolanabilir veya hizmet olarak sunulabilir, böylece anlamsal bilginin hızlı bir şekilde geri çağrılması veya karşılaştırılması ermöglicht, modelin yeteneklerinin metin oluşturma ötesinde kullanımını zenginleştirebilir.
8. Dağıtılmış Model (Kendin Barındır veya API):
   • İşleme sonrasında, model çıktısı hazır hale gelir. Stratejiye bağlı olarak, çıktılar, daha fazla kontrol sunan self-hosted bir arayüz veya üçüncü parti geliştiriciler için kolay entegrasyon sağlayan bir API aracılığıyla erişilebilir olabilir.
9. Çıktılar:
   • Bu aşama, workflow’un somut sonucunu verir. Model, bir prompt alır, işler ve bir çıktı üretir, bu çıktı, uygulamaya bağlı olarak metin blokları, yanıtlar, oluşturulan hikayeler veya yukarıda bahsedilen öznitelikler olabilir.

En İyi LLM Startup’ları

LLMOps (Büyük Dil Modeli Operasyonları) manzarası, uzmanlaşmış platformların ve startup’ların ortaya çıkmasını gördü. İşte LLMOps alanındaki iki startup ve açıklamaları:

Comet

Comet, makine öğrenimi yaşam döngüsünü basitleştirir, özellikle büyük dil modeli geliştirme odaklıdır. Deney takibi ve üretim modellerinin yönetimini sağlar. Platform, büyük şirket takımları için uygundur ve özel bulut, hibrit ve şirket içi kurulumlar dahil olmak üzere çeşitli dağıtım stratejileri sunar.

Dify

Dify, büyük dil modelleri gibi GPT-4 kullanarak AI uygulamaları geliştirmek için bir açık kaynaklı LLMOps platformudur. Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve model erişimi, bağlam gömme, maliyet kontrolü ve veri etiketleme gibi özellikleri sunar. Kullanıcılar, modellerini görsel olarak yönetebilir ve belgeleri, web içeriğini veya Notion notlarını AI bağlamı olarak kullanabilir, Dify bu işlemleri önceden işler.

Portkey.ai

Portkey.ai, LLMOps (Dil Modeli Operasyonları) alanında uzmanlaşmış bir Hint startup’tır. Lightspeed Venture Partners tarafından liderlik edilen 3 milyon dolarlık son tohum finansmanıyla, Portkey.ai, OpenAI ve Anthropic gibi büyük dil modelleriyle entegrasyonlar sunar. Hizmetleri, oluşturucu AI şirketlerine odaklanır ve gerçek zamanlı kanarya testi ve model ayarlanması yetenekleri dahil olmak üzere LLM operasyon yığınını geliştirmeye yöneliktir.