Cầu nối giữa Mô hình Ngôn ngữ Lớn và Kinh doanh: LLMops

Cơ sở của các mô hình LLM như GPT-3 của OpenAI hoặc người kế nhiệm GPT-4 nằm trong học sâu, một tập con của AI, tận dụng các mạng nơ-ron với ba lớp hoặc nhiều hơn. Những mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ bao gồm một phổ rộng của văn bản internet. Qua quá trình đào tạo, các LLM học cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, cho trước các từ đã đến trước. Khả năng này, đơn giản trong bản chất của nó, tạo nền tảng cho khả năng của các LLM để tạo ra văn bản mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh trong các chuỗi kéo dài.

Các ứng dụng tiềm năng là vô tận – từ soạn thảo email, tạo mã, trả lời câu hỏi, đến thậm chí viết sáng tạo. Tuy nhiên, với sức mạnh lớn đến vậy cũng đi kèm với trách nhiệm lớn, và việc quản lý những mô hình khổng lồ này trong một môi trường sản xuất không phải là một việc đơn giản. Đây là nơi LLMOps bước vào, thể hiện một tập hợp các phương pháp hay nhất, công cụ và quy trình để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả của các LLM.

Con đường đến tích hợp LLM có ba tuyến đường chính:

1. Kích hoạt Mô hình LLM Tổng quát:
   • Các mô hình như ChatGPT và Bard cung cấp một ngưỡng thấp cho việc áp dụng với chi phí ban đầu tối thiểu, mặc dù có thể có một thẻ giá trong dài hạn.
   • Tuy nhiên, bóng tối của quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu lớn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như Fintech và Y tế với khuôn khổ quy định nghiêm ngặt.
2. Tinh chỉnh Mô hình LLM Tổng quát:
   • Với các mô hình mã nguồn mở như Llama, Falcon và Mistral, các tổ chức có thể điều chỉnh những LLM này để phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể của họ chỉ với chi phí tinh chỉnh mô hình.
   • Con đường này, trong khi giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật, đòi hỏi một lựa chọn mô hình, chuẩn bị dữ liệu, tinh chỉnh, triển khai và giám sát sâu sắc hơn.
   • Quy trình tuần hoàn của con đường này đòi hỏi sự tham gia liên tục, tuy nhiên các đổi mới gần đây như LoRA (Tích hợp Thấp) và Q(Quantized)-LoRa đã đơn giản hóa quá trình tinh chỉnh, khiến nó trở thành một lựa chọn phổ biến ngày càng tăng.
3. Đào tạo LLM Tùy chỉnh:
   • Phát triển một LLM từ đầu Promises độ chính xác không thể sánh được, được điều chỉnh cho nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, các yêu cầu dốc về chuyên môn AI, tài nguyên tính toán, dữ liệu rộng lớn và đầu tư thời gian tạo ra các chướng ngại vật đáng kể.

Trong số ba, việc tinh chỉnh mô hình LLM tổng quát là lựa chọn thuận lợi nhất cho các công ty. Tạo một mô hình nền tảng mới có thể tốn tới 100 triệu đô la, trong khi tinh chỉnh các mô hình hiện có dao động từ 100.000 đến 1 triệu đô la. Những con số này xuất phát từ chi phí tính toán, thu thập và dán nhãn dữ liệu, cùng với chi phí kỹ thuật và nghiên cứu & phát triển.

LLMOps so với MLOps

Các hoạt động học máy (MLOps) đã được thiết lập tốt, cung cấp một con đường cấu trúc để chuyển đổi các mô hình học máy (ML) từ phát triển sang sản xuất. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), một mô hình hoạt động mới, được gọi là LLMOps, đã xuất hiện để giải quyết các thách thức duy nhất gắn liền với việc triển khai và quản lý các LLM. Sự khác biệt giữa LLMOps và MLOps nằm ở một số yếu tố:

1. Tài nguyên Tính toán:
   • Các LLM đòi hỏi một khả năng tính toán đáng kể cho đào tạo và tinh chỉnh, thường đòi hỏi phần cứng chuyên dụng như GPU để tăng tốc các hoạt động song song với dữ liệu.
   • Chi phí suy luận thêm nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ thuật nén và chưng cất mô hình để kiểm soát chi phí tính toán.
2. Học Chuyển:
   • Không giống như các mô hình ML thông thường thường được đào tạo từ đầu, các LLM dựa nặng vào học chuyển, bắt đầu từ một mô hình đã được đào tạo trước và tinh chỉnh nó cho các nhiệm vụ miền cụ thể.
   • Cách tiếp cận này tiết kiệm dữ liệu và tài nguyên tính toán trong khi đạt được hiệu suất hàng đầu.
3. Vòng lặp Phản hồi của Con người:
   • Sự cải tiến lặp lại của các LLM được thúc đẩy đáng kể bởi học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF).
   • Tích hợp một vòng lặp phản hồi trong các đường ống LLMOps không chỉ đơn giản hóa việc đánh giá mà còn thúc đẩy quá trình tinh chỉnh.
4. Tinh chỉnh Hyperparameter:
   • Khi các mô hình ML cổ điển tập trung vào việc cải thiện độ chính xác thông qua việc tinh chỉnh siêu tham số, trong lĩnh vực LLM, sự tập trung cũng bao gồm việc giảm nhu cầu tính toán.
   • Điều chỉnh các tham số như kích thước lô và tốc độ học có thể thay đổi đáng kể tốc độ đào tạo và chi phí.
5. Độ đo Hiệu suất:
   • Các mô hình ML truyền thống tuân theo các độ đo hiệu suất được xác định rõ như độ chính xác, AUC hoặc điểm F1, trong khi các LLM có một tập hợp các chỉ số khác như BLEU và ROUGE.
   • BLEU và ROUGE là các chỉ số được sử dụng để đánh giá chất lượng của bản dịch và tóm tắt được tạo bởi máy. BLEU chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ dịch máy, trong khi ROUGE được sử dụng cho các nhiệm vụ tóm tắt văn bản.
   • BLEU đo lường độ chính xác, hoặc mức độ mà các từ trong bản tóm tắt được tạo bởi máy xuất hiện trong bản tóm tắt tham chiếu của con người. ROUGE đo lường khả năng nhớ, hoặc mức độ mà các từ trong bản tóm tắt tham chiếu của con người xuất hiện trong bản tóm tắt được tạo bởi máy.
6. Kỹ thuật Prompt:
   • Định hình các prompt chính xác là điều cần thiết để thu được các phản hồi chính xác và đáng tin cậy từ các LLM, giảm thiểu các rủi ro như ảo giác mô hình và hack prompt.
7. Xây dựng Đường ống LLM:
   • Các công cụ như LangChain hoặc LlamaIndex cho phép xây dựng các đường ống LLM, kết hợp nhiều cuộc gọi LLM hoặc tương tác hệ thống bên ngoài cho các nhiệm vụ phức tạp như hỏi và trả lời cơ sở tri thức.

https://www.fiddler.ai/llmops

Hiểu về Lưu trình LLMOps: Phân tích Chi tiết

Hoạt động Mô hình Ngôn ngữ, hoặc LLMOps, tương tự như xương sống hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn, đảm bảo hoạt động trơn tru và tích hợp trên nhiều ứng dụng. Mặc dù dường như là một biến thể của MLOps hoặc DevOps, LLMOps có những sắc thái duy nhất đáp ứng nhu cầu của các mô hình ngôn ngữ lớn. Hãy cùng khám phá lưu trình LLMOps được minh họa, khám phá từng giai đoạn một cách toàn diện.

1. Dữ liệu Đào tạo:
   • Bản chất của một mô hình ngôn ngữ nằm trong dữ liệu đào tạo của nó. Bước này bao gồm việc thu thập tập dữ liệu, đảm bảo chúng được làm sạch, cân bằng và được chú thích phù hợp. Chất lượng và đa dạng của dữ liệu có tác động đáng kể đến độ chính xác và tính linh hoạt của mô hình. Trong LLMOps,重点 không chỉ là số lượng mà còn là sự phù hợp với trường hợp sử dụng dự kiến của mô hình.
2. Mô hình Nền tảng Mã nguồn Mở:
   • Minh họa tham chiếu đến một “Mô hình Nền tảng Mã nguồn Mở”, một mô hình đã được đào tạo trước thường được phát hành bởi các thực thể AI hàng đầu. Những mô hình này, được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, phục vụ như một khởi đầu tuyệt vời, tiết kiệm thời gian và tài nguyên, cho phép tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể thay vì đào tạo lại từ đầu.
3. Đào tạo / Tinh chỉnh:
   • Với một mô hình nền tảng và dữ liệu đào tạo cụ thể, quá trình tinh chỉnh diễn ra. Bước này tinh chỉnh mô hình cho các mục đích chuyên biệt, như tinh chỉnh một mô hình văn bản chung với tài liệu y tế cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Trong LLMOps, việc tinh chỉnh nghiêm ngặt với các kiểm tra nhất quán là then chốt để ngăn chặn quá trình拟合 và đảm bảo sự tổng quát hóa tốt cho dữ liệu chưa từng thấy.
4. Mô hình Đã Đào tạo:
   • Sau khi tinh chỉnh, một mô hình đã đào tạo sẵn sàng cho việc triển khai xuất hiện. Mô hình này, một phiên bản nâng cao của mô hình nền tảng, bây giờ được chuyên biệt hóa cho một ứng dụng cụ thể. Nó có thể là mã nguồn mở, với trọng số và kiến trúc công khai, hoặc độc quyền, được tổ chức giữ riêng.
5. Triển khai:
   • Triển khai bao gồm việc tích hợp mô hình vào một môi trường trực tiếp để xử lý các truy vấn trong thế giới thực. Nó liên quan đến việc đưa ra quyết định về việc lưu trữ, cho dù trên cơ sở hoặc trên các nền tảng đám mây. Trong LLMOps, các xem xét về độ trễ, chi phí tính toán và khả năng tiếp cận là quan trọng, cùng với việc đảm bảo mô hình có thể mở rộng quy mô cho nhiều yêu cầu đồng thời.
6. Prompt:
   • Trong các mô hình ngôn ngữ, một prompt là một truy vấn đầu vào hoặc một câu lệnh. Việc tạo ra các prompt hiệu quả, thường đòi hỏi sự hiểu biết về hành vi của mô hình, là quan trọng để thu được các đầu ra mong muốn khi mô hình xử lý những prompt này.
7. Lưu trữ Nhúng hoặc Cơ sở Dữ liệu Vector:
   • Sau khi xử lý, các mô hình có thể trả về nhiều hơn là các phản hồi văn bản đơn giản. Các ứng dụng tiên tiến có thể đòi hỏi các nhúng – các vector chiều cao đại diện cho nội dung ngữ nghĩa. Những nhúng này có thể được lưu trữ hoặc cung cấp như một dịch vụ, cho phép truy xuất hoặc so sánh nhanh chóng thông tin ngữ nghĩa, làm phong phú cách các mô hình được tận dụng vượt ra ngoài việc tạo văn bản đơn thuần.
8. Mô hình Đã Triển khai (Tự lưu trữ hoặc API):
   • Khi đã xử lý, đầu ra của mô hình sẵn sàng. Tùy thuộc vào chiến lược, đầu ra có thể được truy cập thông qua một giao diện tự lưu trữ hoặc một API, với giao diện đầu tiên cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn cho tổ chức lưu trữ, và thứ hai cung cấp khả năng mở rộng và tích hợp dễ dàng cho các nhà phát triển bên thứ ba.
9. Đầu ra:
   • Đây là giai đoạn tạo ra kết quả hữu hình của lưu trình. Mô hình lấy một prompt, xử lý nó và trả về một đầu ra, tùy thuộc vào ứng dụng, có thể là các khối văn bản, câu trả lời, câu chuyện được tạo hoặc thậm chí là các nhúng như đã thảo luận.

Các Công ty Khởi nghiệp LLM Hàng đầu

Cảnh quan của Hoạt động Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMOps) đã chứng kiến sự xuất hiện của các nền tảng và công ty khởi nghiệp chuyên biệt. Dưới đây là hai công ty khởi nghiệp/nền tảng và mô tả của chúng liên quan đến không gian LLMOps:

Comet

Comet đơn giản hóa chu kỳ sống của học máy, đặc biệt là dành cho sự phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp các tiện ích cho việc theo dõi các thí nghiệm và quản lý các mô hình sản xuất. Nền tảng này phù hợp cho các đội doanh nghiệp lớn, cung cấp nhiều chiến lược triển khai bao gồm cả setup riêng, kết hợp và trên cơ sở.

Dify

Dify là một nền tảng LLMOps mã nguồn mở giúp phát triển các ứng dụng AI sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4. Nó có giao diện người dùng thân thiện và cung cấp quyền truy cập mô hình liền mạch, nhúng ngữ cảnh, kiểm soát chi phí và khả năng chú thích dữ liệu. Người dùng có thể dễ dàng quản lý các mô hình của mình một cách trực quan và sử dụng tài liệu, nội dung web hoặc ghi chú Notion làm ngữ cảnh AI, mà Dify xử lý cho các hoạt động tiền xử lý và khác.

Portkey.ai

Portkey.ai là một công ty khởi nghiệp Ấn Độ chuyên về hoạt động mô hình ngôn ngữ (LLMOps). Với một vòng vốn hạt giống gần đây là 3 triệu đô la do Lightspeed Venture Partners dẫn đầu, Portkey.ai cung cấp tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn quan trọng như những mô hình từ OpenAI và Anthropic. Dịch vụ của họ phục vụ cho các công ty AI tạo sinh, tập trung vào việc nâng cao ngăn xếp hoạt động LLM của họ, bao gồm cả khả năng kiểm tra canary thời gian thực và tinh chỉnh mô hình.