З’єднання великих мовних моделей та бізнесу: LLMops

Основою великих мовних моделей (LLM) типу GPT-3 чи її наступника GPT-4 від OpenAI є глибоке навчання, підмножина штучного інтелекту, яка використовує нейронні мережі з трьома чи більше шарами. Ці моделі тренуються на величезних наборах даних, що охоплюють широкий спектр інтернет-текстів. Під час тренування LLM вивчають передбачення наступного слова в послідовності, виходячи з попередніх слів. Ця здатність, проста за своєю суттю, лежить в основі можливості LLM генерувати узгоджений, контекстно-відповідний текст на довгих послідовностях.

Потенційні застосування безмежні – від складання електронних листів, створення коду, відповідей на запитання до навіть творчого письма. Однак з великою силою приходить велика відповідальність, і керування цими гігантськими моделями в умовах виробництва не є тривіальним. Саме тут вступає в дію LLMOps, що являє собою набір найкращих практик, інструментів і процесів для забезпечення надійної, безпечної та ефективної роботи LLM.

Дорога до інтеграції LLM має три основні маршрути:

1. Загальне призначення LLM з промптами:
   • Моделі типу ChatGPT і Bard пропонують низький поріг для впровадження з мінімальними первинними витратами, хоча з потенційним ціновим тягарем у довгостроковій перспективі.
   • Однак, питання даних про приватність і безпеку висвітлюються особливо для галузей типу Фінтех і Охорони здоров’я з суворими регуляторними рамками.
2. Деталізація загального призначення LLM:
   • З відкритими моделями типу Llama, Falcon і Mistral, організації можуть адаптувати ці LLM до своїх конкретних випадків використання, витрачаючи лише ресурси на налаштування моделі.
   • Цей шлях, хоча й звертає увагу на питання приватності та безпеки, вимагає більш глибокого вибору моделі, підготовки даних, деталізації, розгортання та моніторингу.
   • Циклічна природа цього шляху вимагає тривалої участі, хоча останні інновації типу LoRA (Низькорангове адаптування) і Q(Квантове)-LoRa спрощують процес деталізації, роблячи його дедалі популярнішим вибором.
3. Кастомна підготовка LLM:
   • Розробка LLM з нуля обіцяє неперевершену точність, адаптовану до завдання. Однак, високі вимоги до експертизи штучного інтелекту, обчислювальних ресурсів, великих даних та інвестицій часу становлять суттєві перешкоди.

Серед цих трьох, деталізація загального призначення LLM є найбільш прийнятним варіантом для компаній. Створення нової основної моделі може коштувати до $100 мільйонів, тоді як деталізація існуючих моделей коливається між $100 тисячами до $1 мільйона. Ці цифри походять від обчислювальних витрат, придбання та маркування даних, а також витрат на інженерію та дослідження та розробки.

LLMOps проти MLOps

Операції машинного навчання (MLOps) вже добре вивчені, пропонуючи структурований шлях переходу моделей машинного навчання (ML) від розробки до виробництва. Однак з появою великих мовних моделей (LLM) виникла нова операційна парадигма, названа LLMOps, для вирішення унікальних викликів, пов’язаних з розгортанням і керуванням LLM. Відмінності між LLMOps і MLOps полягають в кількох факторах:

1. Обчислювальні ресурси:
   • LLM вимагають суттєвої обчислювальної потужності для тренування та деталізації, часто потребуючи спеціалізованого обладнання типу GPU для прискорення операцій паралельних даних.
   • Вартість висновку ще більше підкреслює важливість технік стиснення моделі та дистиляції для обмеження обчислювальних витрат.
2. Переносне навчання:
   • На відміну від традиційних моделей ML, часто тренованих з нуля, LLM сильно спираються на переносне навчання, починаючи з попередньо тренованої моделі та деталізуючи її для конкретних завдань домену.
   • Цей підхід економить дані та обчислювальні ресурси, досягнувши стану мистецтва.
3. Людський зворотний зв’язок:
   • Ітеративне покращення LLM суттєво спонукається навчанням з людського зворотного зв’язку (RLHF).
   • Інтеграція зворотного зв’язку в трубопроводи LLMOps не тільки спрощує оцінку, але й живить процес деталізації.
4. Настройка гіперпараметрів:
   • Хоча класичне ML підкреслює покращення точності за допомогою настройки гіперпараметрів, в арені LLM увага також поширюється на зменшення обчислювальних вимог.
   • Корекція параметрів типу розмірів пакетів і швидкостей навчання може суттєво змінити швидкість тренування та витрати.
5. Метрики продуктивності:
   • Традиційні моделі ML дотримуються добре визначених метрик продуктивності типу точності, AUC або F1-бали, тоді як LLM мають інший набір метрик типу BLEU і ROUGE.
   • BLEU і ROUGE – це метрики, використовувані для оцінки якості машинно-генерованого перекладу та підсумків. BLEU в основному використовується для завдань машинного перекладу, тоді як ROUGE використовується для завдань підсумків тексту.
   • BLEU вимірює точність, тобто, наскільки слова в машинно-генерованих підсумках з’являються в людських підсумках-відносинах. ROUGE вимірює відозву, тобто, наскільки слова в людських підсумках-відносинах з’являються в машинно-генерованих підсумках.
6. Інженерія промптів:
   • Інженерія точних промптів є життєво важливою для отримання точних і надійних відповідей від LLM, пом’якшуючи ризики типу галюцинацій моделі і хакінгу промптів.
7. Будівництво трубопроводів LLM:
   • Інструменти типу LangChain або LlamaIndex дозволяють зібрати трубопроводи LLM, які поєднують кілька викликів LLM або взаємодіють з зовнішніми системами для складних завдань типу Q&A знань.

https://www.fiddler.ai/llmops

Розуміння робочого процесу LLMOps: Глибокий аналіз

Операції мовної моделі, або LLMOps, схожі на операційний хребет великих мовних моделей, забезпечуючи безперебійну роботу та інтеграцію в різних застосунках. Хоча вони схожі на MLOps чи DevOps, LLMOps мають унікальні нюанси, що відповідають вимогам великих мовних моделей. Давайте глибоко розглянемо робочий процес LLMOps, зображений на ілюстрації, досліджуючи кожну стадію повністю.

1. Тренувальні дані:
   • Суть мовної моделі полягає в її тренувальних даних. Ця стадія включає збір даних, забезпечення їх чистоти, балансування та належного анотування. Якість і різноманітність даних суттєво впливають на точність і універсальність моделі. В LLMOps акцент робиться не лише на об’ємі, а й на відповідності даних призначенню моделі.
2. Відкрита основна модель:
   • Ілюстрація посилається на “відкриту основну модель”, попередньо треновану модель, часто випущену провідними підприємствами штучного інтелекту. Ці моделі, треновані на великих даних, служать відмінним початком, економлячи час і ресурси, дозволяючи деталізувати для конкретних завдань, а не тренувати з нуля.
3. Тренування/Деталізація:
   • З основною моделлю та конкретними тренувальними даними відбувається деталізація. Ця стадія уточнює модель для спеціалізованих цілей, таких як деталізація загальної текстової моделі з медичною літературою для застосунків охорони здоров’я. В LLMOps суворе тренування з постійними перевірками є важливим для запобігання надмірному тренуванню та забезпечення хорошої узагальненості до невидимих даних.
4. Тренована модель:
   • Після деталізації з’являється тренована модель, готова до розгортання. Ця модель, покращена версія основної моделі, тепер спеціалізована для певної aplikace. Вона може бути відкритою, з публічно доступними вагами та архітектурою, або приватною, збереженою організацією.
5. Розгортання:
   • Розгортання включає інтеграцію моделі в реальне середовище для обробки запитів. Воно включає рішення щодо хостингу, як на місцевому рівні, так і на хмарі. В LLMOps питання щодо затримки, обчислювальних витрат та доступності є важливими, поряд з забезпеченням масштабованості моделі для численних одночасних запитів.
6. Промпт:
   • У мовних моделях промпт є вхідним запитом або твердженням. Створення ефективних промптів часто вимагає розуміння поведінки моделі, що є важливим для отримання бажаних виходів, коли модель обробляє ці промпти.
7. Сховище вкладень або векторні бази даних:
   • Після обробки моделі можуть повернути більше, ніж просто текстові відповіді. Розширені застосування можуть вимагати вкладень – високовимірних векторів, що представляють семантичний вміст. Ці вкладення можна зберігати або пропонувати як послугу, дозволяючи швидке отримання або порівняння семантичної інформації, збагачуючи спосіб використання можливостей моделей за межами простого текстового генерування.
8. Розгорнута модель (самохостована або API):
   • Як тільки обробка завершена, виходи моделі готові. В залежності від стратегії, виходи можна отримувати через самохостоване середовище або API, з першим, що пропонує більший контроль організації-хоста, а другим – масштабованість та легкість інтеграції для розробників третіх сторін.
9. Вихід:
   • Ця стадія дає осяжний результат робочого процесу. Модель приймає промпт, обробляє його та повертає вихід, який залежно від застосування може бути текстовими блоками, відповідями, згенерованими історіями чи навіть вкладеннями, як обговорювалося.

Топ-стартапи LLM

Ландшафт операцій великих мовних моделей (LLMOps) став свідком появи спеціалізованих платформ і стартапів. Ось два стартапи/платформи та їх описи, пов’язані з простором LLMOps:

Comet

Comet спрощує життєвий цикл машинного навчання, особливо орієнтуючись на розвиток великих мовних моделей. Він пропонує засоби для відстеження експериментів та управління моделями у виробництві. Платформа підходить для великих корпоративних команд, пропонуючи різні стратегії розгортання, включаючи приватний хмарний, гібридний та локальний сетапи.

Dify

Dify – це відкрита платформа LLMOps, яка допомагає у розробці застосунків штучного інтелекту з великими мовними моделями типу GPT-4. Вона має зручний інтерфейс та забезпечує безперешкодний доступ до моделей, контроль витрат, можливості анотації даних та інші операції. Користувачі можуть легко керувати своїми моделями візуально та використовувати документи, веб-контент чи нотатки Notion як контекст штучного інтелекту, який Dify обробляє для попередньої обробки та інших операцій.

Portkey.ai

Portkey.ai – це індійський стартап, що спеціалізується на операціях мовної моделі (LLMOps). З недавнім фінансуванням у розмірі $3 мільйонів, очолюваним Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai пропонує інтеграції з великими мовними моделями типу тих, що розроблені OpenAI та Anthropic. Їхні послуги орієнтуються на компанії з генерації штучного інтелекту, зосереджуючись на покращенні їхнього стека операцій LLM, який включає можливості реального канарійного тестування та деталізації моделей.