Trí tuệ nhân tạo
LLMOps: Biên giới tiếp theo cho hoạt động học máy
Máy học (ML) là một công nghệ mạnh mẽ có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và mang lại giá trị cho khách hàng. Tuy nhiên, các mô hình ML gặp nhiều thách thức trong việc phát triển và triển khai. Họ cần rất nhiều chuyên môn, nguồn lực và sự phối hợp. Đây là lý do tại sao Hoạt động học máy (MLOps) đã nổi lên như một mô hình để cung cấp các giá trị có thể mở rộng và đo lường được cho Artificial Intelligence (AI) doanh nghiệp định hướng.
MLOps là các phương pháp thực hành tự động hóa và đơn giản hóa quy trình và triển khai ML. MLOps làm cho các mô hình ML nhanh hơn, an toàn hơn và đáng tin cậy hơn trong quá trình sản xuất. MLOps cũng cải thiện sự hợp tác và giao tiếp giữa các bên liên quan. Nhưng cần nhiều hơn MLOps cho một loại mô hình ML mới có tên là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
LLM là mạng lưới thần kinh sâu có thể tạo ra các văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu hoặc viết mã. LLM, chẳng hạn như GPT-4, Chứng nhậnvà T5, rất mạnh mẽ và linh hoạt trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). LLM có thể hiểu được sự phức tạp của ngôn ngữ con người tốt hơn các mô hình khác. Tuy nhiên, LLM cũng rất khác so với các mô hình khác. Chúng rất lớn, phức tạp và ngốn dữ liệu. Họ cần rất nhiều tính toán và lưu trữ để đào tạo và triển khai. Họ cũng cần rất nhiều dữ liệu để học hỏi, điều này có thể nâng cao các vấn đề về chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và đạo đức.
Hơn nữa, LLM có thể tạo ra kết quả đầu ra không chính xác, sai lệch hoặc có hại, cần được đánh giá và kiểm duyệt cẩn thận. Một mô hình mới được gọi là Hoạt động mô hình ngôn ngữ lớn (LLMOps) trở nên cần thiết hơn để giải quyết những thách thức và cơ hội này của LLM. LLMOps là một dạng MLOps chuyên biệt tập trung vào LLM trong sản xuất. LLMOps bao gồm các thực tiễn, kỹ thuật và công cụ giúp LLM hoạt động hiệu quả, hiệu quả và có đạo đức trong sản xuất. LLMOps cũng giúp giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi ích của LLM.
Lợi ích LLMOps dành cho tổ chức
LLMOps có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức muốn tận dụng tối đa tiềm năng của LLM.
Một trong những lợi ích là nâng cao hiệu quả vì LLMOps cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để hợp lý hóa việc phát triển, triển khai và bảo trì LLM.
Một lợi ích khác là giảm chi phí, vì LLMOps cung cấp các kỹ thuật để giảm sức mạnh tính toán và dung lượng lưu trữ cần thiết cho LLM mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng.
Ngoài ra, LLMOps cung cấp các kỹ thuật để cải thiện chất lượng, tính đa dạng và mức độ liên quan của dữ liệu cũng như đạo đức, tính công bằng và trách nhiệm giải trình của LLM.
Hơn nữa, LLMOps cung cấp các phương pháp cho phép tạo và triển khai các ứng dụng LLM phức tạp và đa dạng bằng cách hướng dẫn và tăng cường đào tạo và đánh giá LLM.
Nguyên tắc và phương pháp thực hành tốt nhất của LLMOps
Dưới đây, các nguyên tắc cơ bản và cách thực hành tốt nhất của LLMOps được trình bày ngắn gọn:
Nguyên tắc cơ bản của LLMOP
LLMOP bao gồm bảy nguyên tắc cơ bản hướng dẫn toàn bộ vòng đời của LLM, từ thu thập dữ liệu đến sản xuất và bảo trì.
- Nguyên tắc đầu tiên là thu thập và chuẩn bị dữ liệu văn bản đa dạng có thể đại diện cho miền và nhiệm vụ của LLM.
- Nguyên tắc thứ hai là đảm bảo chất lượng, tính đa dạng và mức độ phù hợp của dữ liệu vì chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của LLM.
- Nguyên tắc thứ ba là tạo ra các gợi ý đầu vào hiệu quả để tạo ra kết quả đầu ra mong muốn từ LLM bằng cách sử dụng tính sáng tạo và thử nghiệm.
- Nguyên tắc thứ tư là điều chỉnh LLM được đào tạo trước cho phù hợp với các miền cụ thể bằng cách chọn dữ liệu, siêu tham số và số liệu thích hợp, đồng thời tránh trang bị quá mức hoặc không phù hợp.
- Nguyên tắc thứ năm là gửi LLM tinh chỉnh vào sản xuất, đảm bảo khả năng mở rộng, bảo mật và tương thích với môi trường thế giới thực.
- Nguyên tắc thứ sáu là theo dõi hiệu suất của LLM và cập nhật chúng với dữ liệu mới khi miền và nhiệm vụ có thể phát triển.
- Nguyên tắc thứ bảy là thiết lập các chính sách đạo đức cho việc sử dụng LLM, tuân thủ các chuẩn mực pháp lý và xã hội, đồng thời xây dựng niềm tin với người dùng và các bên liên quan.
Các phương pháp hay nhất về LLMOP
LLMOps hiệu quả dựa trên một tập hợp các phương pháp thực hành tốt nhất mạnh mẽ. Chúng bao gồm kiểm soát phiên bản, thử nghiệm, tự động hóa, giám sát, cảnh báo và quản trị. Những thực tiễn này đóng vai trò là những hướng dẫn thiết yếu, đảm bảo việc quản lý LLM hiệu quả và có trách nhiệm trong suốt vòng đời của chúng. Mỗi phương pháp thực hành được thảo luận ngắn gọn dưới đây:
- Kiểm soát phiên bản- thực hành theo dõi và quản lý các thay đổi về dữ liệu, mã và mô hình trong suốt vòng đời của LLM.
- Thử nghiệm—đề cập đến việc kiểm tra và đánh giá các phiên bản khác nhau của dữ liệu, mã và mô hình để tìm ra cấu hình và hiệu suất tối ưu của LLM.
- Tự động hóa- thực hành tự động hóa và điều phối các nhiệm vụ và quy trình công việc khác nhau liên quan đến vòng đời của LLM.
- Giám sát- thu thập và phân tích các số liệu cũng như phản hồi liên quan đến hiệu suất, hành vi và tác động của LLM.
- Cảnh báo- thiết lập và gửi cảnh báo cũng như thông báo dựa trên số liệu và phản hồi thu thập được từ quá trình giám sát.
- Quản trị- thiết lập và thực thi các chính sách, tiêu chuẩn và hướng dẫn về việc sử dụng có đạo đức và có trách nhiệm của LLM.
Công cụ và nền tảng cho LLMOps
Các tổ chức cần sử dụng nhiều công cụ và nền tảng khác nhau để có thể hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi cho LLMOps tận dụng tối đa tiềm năng của LLM. Một số ví dụ OpenAI, Ôm mặtvà Trọng số & Thành kiến.
OpenAI, một công ty nghiên cứu AI, cung cấp nhiều dịch vụ và mô hình khác nhau, bao gồm GPT-4, DALL-E, CLIP và DINOv2. Trong khi GPT-4 và DALL-E là ví dụ về LLM, CLIP và DINOv2 là các mô hình dựa trên tầm nhìn được thiết kế cho các nhiệm vụ như hiểu hình ảnh và học cách biểu diễn. API OpenAI, do OpenAI cung cấp, hỗ trợ Khung AI có trách nhiệm, nhấn mạnh việc sử dụng AI có đạo đức và có trách nhiệm.
Tương tự như vậy, Ôm Mặt là một công ty AI cung cấp nền tảng NLP, bao gồm thư viện và trung tâm LLM được đào tạo trước, chẳng hạn như BERT, GPT-3 và T5. Nền tảng Ôm Mặt hỗ trợ tích hợp với TensorFlow, Kim tự tháp, hoặc là Amazon SageMaker.
Trọng số & Xu hướng là nền tảng MLOps cung cấp các công cụ để theo dõi thử nghiệm, trực quan hóa mô hình, lập phiên bản tập dữ liệu và triển khai mô hình. Nền tảng Trọng lượng & Xu hướng hỗ trợ nhiều tích hợp khác nhau, chẳng hạn như Ôm mặt, PyTorch hoặc Google Cloud.
Đây là một số công cụ và nền tảng có thể trợ giúp với LLMOps, nhưng còn nhiều công cụ và nền tảng khác hiện có trên thị trường.
Các trường hợp sử dụng LLM
LLM có thể được áp dụng cho nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu và mục tiêu của tổ chức. Ví dụ: trong chăm sóc sức khỏe, LLM có thể giúp chẩn đoán y tế, phát hiện thuốc, chăm sóc bệnh nhân và giáo dục sức khỏe bằng cách dự đoán cấu trúc 3D của protein từ chuỗi axit amin của chúng, có thể giúp hiểu và điều trị các bệnh như COVID-19, Alzheimer hoặc bệnh ung thư.
Tương tự như vậy, trong giáo dục, LLM có thể nâng cao việc dạy và học thông qua nội dung, phản hồi và đánh giá được cá nhân hóa bằng cách điều chỉnh trải nghiệm học ngôn ngữ cho từng người dùng dựa trên kiến thức và tiến bộ của họ.
Trong thương mại điện tử, LLM có thể tạo và đề xuất các sản phẩm và dịch vụ dựa trên sở thích và hành vi của khách hàng bằng cách cung cấp các đề xuất kết hợp được cá nhân hóa trên một tấm gương thông minh với thực tế tăng cường, mang lại trải nghiệm mua sắm tốt hơn.
Những thách thức và rủi ro của LLM
LLM, mặc dù có những lợi thế nhưng vẫn có một số thách thức đòi hỏi phải xem xét cẩn thận. Đầu tiên, nhu cầu về tài nguyên tính toán quá mức làm tăng mối lo ngại về chi phí và môi trường. Các kỹ thuật như nén và cắt tỉa mô hình giúp giảm bớt điều này bằng cách tối ưu hóa kích thước và tốc độ.
Thứ hai, mong muốn mạnh mẽ về các bộ dữ liệu lớn, đa dạng đặt ra những thách thức về chất lượng dữ liệu, bao gồm cả nhiễu và sai lệch. Các giải pháp như xác thực và tăng cường dữ liệu sẽ nâng cao độ bền của dữ liệu.
Thứ ba, LLM đe dọa quyền riêng tư dữ liệu, có nguy cơ làm lộ thông tin nhạy cảm. Các kỹ thuật như quyền riêng tư và mã hóa khác biệt giúp bảo vệ khỏi các hành vi vi phạm.
Cuối cùng, những lo ngại về đạo đức nảy sinh từ khả năng tạo ra những kết quả đầu ra sai lệch hoặc có hại. Các kỹ thuật liên quan đến phát hiện sai lệch, giám sát và can thiệp của con người đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
Những thách thức này đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện, bao gồm toàn bộ vòng đời của LLM, từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình và tạo đầu ra.
The Bottom Line
LLMOps là một mô hình mới tập trung vào việc quản lý vận hành LLM trong môi trường sản xuất. LLMOps bao gồm các thực tiễn, kỹ thuật và công cụ cho phép phát triển, triển khai và bảo trì LLM hiệu quả, cũng như giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi ích của chúng. LLMOps rất cần thiết để khai thác toàn bộ tiềm năng của LLM và tận dụng chúng cho các ứng dụng và miền khác nhau trong thế giới thực.
Tuy nhiên, LLMOps đầy thách thức, đòi hỏi nhiều chuyên môn, nguồn lực và sự phối hợp giữa các nhóm và giai đoạn khác nhau. LLMOps cũng yêu cầu đánh giá cẩn thận về nhu cầu, mục tiêu và thách thức của từng tổ chức và dự án, cũng như lựa chọn các công cụ và nền tảng phù hợp có thể hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi cho LLMOps.
