Klu raises $1.7M to empower AI Teams  

Hvad er LLMOps?

by Stephen M. Walker II, Co-Founder / CEO

Hvad er LLMOps (Large Language Model Operations)?

LLMOps, eller Large Language Model Operations, er en specialiseret disciplin inden for det bredere felt af MLOps (Machine Learning Operations), der fokuserer på styring, implementering og vedligeholdelse af store sprogmodeller (LLMs).

LLM'er er kraftfulde AI-modeller, der er i stand til at generere menneskekvalitetstekst, oversætte sprog, skrive forskellige typer kreativt indhold og besvare spørgsmål på en informativ måde.

Imidlertid stiller deres kompleksitet og ressourcekrav unikke udfordringer i form af operationer.

Introduktion til LLMOps

Store sprogmodeller (LLMs) er en type kunstig intelligenssystem, der er trænet på massive mængder tekstdata for at generere menneskelignende tekst. LLMOPS refererer til de processer, der er involveret i opbygning, træning og implementering af disse store sprogmodeller til praktiske applikationer.

Store sprogmodeller (LLMs) som GPT-4 tager verden med storm, imponerer os med deres uhyggelige evne til at generere menneskelignende tekst og drive den næste bølge af produktivitetsapps. Imidlertid involverer styring af disse komplekse AI-systemer bag kulisserne nuanceret arbejde.

Her kommer Large Language Model Operations (LLMOps) ind i billedet - en omfattende tilgang til styring af LLM'er og sikring af deres optimale ydeevne. Følg med, når vi udforsker verdenen af LLMOps, dens nøglekomponenter, bedste praksis og realverdensapplikationer, og afslører hemmelighederne bag at udnytte kraften i LLM'er til deres fulde potentiale.

I denne guide vil vi udforske den praktiske kunst og videnskab af LLMOps. Du vil opdage, hvordan ekspertpraktikere tæmmer disse kraftfulde modeller for at justere deres output, gøre dem mere nyttige og konsekvent højtydende.

Nøglepunkter

  • Oversigt — LLMOps leverer infrastrukturen til at udvikle, implementere og vedligeholde store sprogmodeller (LLMs) i produktionsmiljøer, der adresserer de specifikke udfordringer ved at arbejde med LLM'er.

  • Klassiske ML-workflows — Datastyring og forbehandling, finjustering/tilpasning af modeller og overvågning/vedligeholdelse er de centrale komponenter i en effektiv LLMOps-arbejdsproces.

  • Optimering — Teknikker som prompt engineering og retrieval augmented generation er bedste praksis for at tilpasse LLM'er til opgaver og bro over viden huller.

  • Benchmarking — Regelmæssig modelvurdering/benchmarking sikrer optimal LLM ydeevne over tid. Overholdelse af privatlivs- og overensstemmelsesreguleringer er også kritisk.

  • Orkestrering — Orkestreringsplatforme, rammer, biblioteker og overvågningsværktøjer letter effektiv LLM udvikling, implementering og vedligeholdelse i stor skala.

Emergensen af LLMOps

Den hurtige stigning i anvendelsen af maskinlærings modeller, især LLM'er, har fremkaldt et behov for effektiv modelstyring og implementering. LLM'er, også kendt som grundmodeller, bruger dybe læringsmodeller til at træne på omfattende tekstdata, lærer grammatik, semantik og kontekst. Grundmodelarkitekturen, dygtig til at forstå relationer inden for tekst, gør det muligt for LLM'er at forudse det næste ord i en sætning, hvilket gør dem til rygraden i moderne AI-systemer og et eksempel på ml-modeller i aktion som grundmodeller.

På trods af deres styrke kræver styring af deres livscyklus og optimering af deres ydeevne på tværs af forskellige opgaver specialiserede teknikker og værktøjer - en pligt, som LLMOps opfylder.

LLMOps er et omfattende sæt af praksis og værktøjer skabt til at overvåge livscyklussen for LLM'er, adressere de specifikke krav og behov ved implementering og vedligeholdelse af grundmodeller i produktionsindstillinger. Det fokuserer på at skræddersy forudtrænede sprogmodeller til downstream mål, mens det sikrer beskyttelse af følsomme data under processen.

LLMOps letter et samarbejdsmiljø, hvor brugere kan:

Hvorfor LLM'er betyder noget

Store sprogmodeller (LLM'er) har medført en revolution inden for feltet naturlig sprogbehandling. De har banet vejen for en bred vifte af operationer, såsom:

  • Chatbots
  • Indholdsgenerering
  • Maskinoversættelse
  • Sentimentanalyse
  • Tekstsammenfatning
  • Spørgsmålssvarsystemer

Disse operationer har gjort LLM'er til en integreret del af moderne AI-systemer, der gør det muligt for maskiner at forstå og interagere med mennesker på en mere naturlig og intuitiv måde.

Men disse komplekse modeller står over for flere udfordringer, herunder:

  • Tvetydighed i naturlige sprog
  • Hallucinationer og fordomme
  • Omkostnings- og latenstidsspørgsmål
  • Fuldførelsesjustering
  • Opgavefærdighed
  • Videnshuller

At tackle disse udfordringer er afgørende for at frigøre det fulde potentiale af LLM'er og konsolidere deres position som en uundværlig aktiv i den AI-drevne verden af i dag.

Udfordringer med LLM'er

På trods af deres imponerende evner står LLM'er over for flere udfordringer, der skal løses for at sikre optimal ydeevne. Nogle af de væsentlige forhindringer inkluderer:

  • Tvetydighed i naturlige sprog

  • Hallucinationer og fordomme

  • Omkostnings- og latenstidsspørgsmål

  • Fuldførelsesjustering

  • Opgavefærdighed

  • Manglende viden

Disse udfordringer skal overvindes i søgen efter at frigøre det sande potentiale af LLM'er.

De følgende underafsnit tilbyder en dybere udforskning af disse udfordringer, forbedrer forståelsen af de kompleksiteter, der er iboende i den effektive styring og implementering af LLM'er.

Tvetydighed af naturlige sprog

Menneskesprog er iboende tvetydige, med ord og sætninger, der ofte har flere fortolkninger. Dette gør det udfordrende for LLM'er at skelne den tilsigtede betydning af en sætning. Manglende evne til at forstå kontekst kan føre LLM'er til at generere forkerte eller meningsløse outputs.

For at overvinde denne forhindring er det afgørende at forstå konteksten grundigt og lave nøjagtige antagelser, hvilket gør det muligt for LLM'er at generere meningsfulde og præcise outputs.

Hallucinationer og bias

LLM'er kan generere outputs, der ikke er forankret i virkeligheden, omtalt som hallucinationer, eller udvise fordomme, der er til stede i deres træningsdata. Hallucinationer kan resultere i fejlagtige beslutninger og spredning af unøjagtige oplysninger, mens fordomme kan føre til uretfærdige og diskriminerende resultater.

For at afbøde disse problemer er det nødvendigt at bruge datasæt, der spejler den virkelige verden, og implementere teknikker som dataforøgelse og regularisering.

Omkostninger og latenstid

LLM'er kræver betydelige beregningsressourcer, hvilket fører til høje omkostninger og latenstidsspørgsmål ved implementering. Træning af en stor LLM kan variere fra hundreder af tusinder til millioner af dollars, og omkostningerne ved inferens, eller brug af modellen til at generere outputs, kan også være betydelige.

Latenstidsproblemer kan opstå på grund af de omfattende databehandlingskrav, som kan påvirke brugeroplevelsen og den samlede effektivitet af LLM'er i realtidsapplikationer.

Fuldførelsesjustering

At sikre, at LLM-genererede fuldførelser er i overensstemmelse med brugerhensigt og ønskede resultater, er en udfordring i LLMOps. Fuldførelsesjustering involverer at udlede eller forudsige enhver fraværende information inden for en viden graf (KG) og justere enheder og relationer på tværs af flere KG'er.

Effektivt at opnå fuldførelsesjustering kræver anvendelse af forskellige algoritmer og modeller, kombineret med en klar forståelse af opgaven ved hånden.

Opgavefærdighed

LLM'er skal finjusteres og tilpasses specifikke opgaver for at opnå optimal ydeevne. Da LLM'er trænes på store datasæt og ikke er designet til nogen specifik opgave, skal de tilpasses for at sikre, at de genererer nøjagtige og relevante outputs for den pågældende opgave.

Men finjustering og tilpasning af LLM'er til individuelle opgaver kan udgøre udfordringer og kræver en dybdegående forståelse af både modellen og opgavekravene.

Manglende viden

LLM'er kan mangle viden om specifikke domæner eller nylige begivenheder, hvilket fører til ufuldstændige eller forældede outputs. Videnshuller for LLM'er kan omfatte en mangel på forståelse af aktuelle begivenheder, kulturelle referencer og domænespecifik viden.

For at løse disse videnshuller kan dataforøgelsesteknikker, såsom at inkorporere ekstra data i træningssættet eller anvende overførselslæring, anvendes. Derudover kan kombinationen af forskellige modeller, for eksempel en hentningsforøget genereringsmodel, hjælpe med at bro disse huller og forbedre LLM ydeevne.

Nøglekomponenter i LLMOps

LLMOps omfatter fem nøglekomponenter - datastyring og forbehandling, hentningssystemer, model finjustering og tilpasning, implementering og overvågning, prompt versionering og evaluering - for at løse de udfordringer, LLM'er står over for, og for at garantere deres optimale ydeevne.

Med effektiv implementering af disse komponenter kan LLMOps forenkle udviklingen, implementeringen og vedligeholdelsen af LLM'er, hvilket gør det muligt for organisationer at udnytte det fulde potentiale af disse formidable modeller.

Datastyring og forbehandling

Effektiv datastyring og forbehandling er afgørende for LLM træning, herunder dataindsamling, rengøring og organisation. At sikre datakvalitet og integritet er afgørende, da det direkte påvirker ydeevnen af LLM. Teknikker som stavekontrol, levenshtein distance beregning, deduplikation og fjernelse af outliers er almindeligt anvendt til at forfine datasættet.

Derudover skal der implementeres dataopbevaring og sikkerhedsforanstaltninger, såsom datakryptering og adgangskontrol, for at beskytte følsomme oplysninger og sikre overholdelse af databeskyttelsesregulativer, især når man håndterer domænespecifikke data.

Hentningssystemer

Hentning systemer spiller en afgørende rolle i LLMOps, der fungerer som rygraden for hentningsforøgede genereringsteknikker. Disse systemer er designet til at hente relevant information fra en stor pulje af data, der fungerer som en ekstern videnkilde for LLM'er. Ved at integrere hentningssystemer kan LLM'er få adgang til og inkorporere yderligere information, der muligvis ikke er til stede i deres træningsdata, hvilket dermed forbedrer deres videnbase og forbedrer deres outputkvalitet.

Model finjustering og tilpasning

Tilpasningen af forudtrænede LLM'er til bestemte opgaver via finjustering og prompt engineering er uundværlig for at opnå de ønskede outputs og forbedre opgavepræstationen. Finjustering involverer valg af den passende modelarkitektur, optimering af modeltræning og vurdering af modelpræstation.

Prompt engineering, på den anden side, fokuserer på at designe prompts, der er specifikke for opgaven. Ved at kombinere disse tilgange kan LLM'er skræddersyes til at generere nøjagtige og relevante outputs for en bred vifte af opgaver.

Udrulning og Overvågning

Udrulning og overvågning af LLM'er i produktionsmiljøer er afgørende for vedligeholdelse af ydeevne, problemløsning og sikring af overholdelse. Kontinuerlige integrations- og udrulningspipelines (CI/CD) letter modeludviklingsprocessen ved at automatisere test og modeludrulningsprocesser.

Regelmæssig modelvurdering og benchmarking, ved hjælp af passende målinger som nøjagtighed, F1-score og BLEU, er afgørende for at vurdere modelpræstationer og opdage og rette eventuelle ydelsesproblemer. Implementering af modelovervågning kan yderligere forbedre denne proces.

Derudover er det afgørende at opretholde databeskyttelse og overholde databeskyttelsesregler, såsom GDPR og CCPA, som væsentlige aspekter af ansvarlig LLM udrulning og overvågning.

Prompt Versionering og Evaluering

Prompt versionering involverer oprettelse og styring af forskellige versioner af prompts til LLM'er. Denne proces giver dataforskere mulighed for at eksperimentere med forskellige prompts, teste deres effektivitet og vælge den bedste til den aktuelle opgave.

Versionering af prompts kan føre til bedre LLM præstation, da det muliggør kontinuerlig forbedring og tilpasning af prompts baseret på feedback og resultater. Det giver også en historisk registrering af de anvendte prompts, hvilket kan være gavnligt for fremtidig reference og forståelse af modelpræstationens udvikling.

Evaluering af prompts effektivitet er lige så vigtig som at skabe dem. Prompt evaluering involverer vurdering af forskellige prompts præstation i at guide LLM til at generere de ønskede outputs.

Dette kan gøres gennem forskellige metoder, såsom at sammenligne de outputs, der genereres af forskellige prompts, ved hjælp af målinger som nøjagtighed, F1-score og BLEU, eller gennem brugerfeedback. Regelmæssig prompt evaluering sikrer, at de valgte prompts fortsat giver de bedste resultater og muliggør prompt forfining og forbedring over tid.

LLMOps Bedste Praksis

Implementering af bedste praksis i LLMOps kan markant forbedre LLM præstation og afbøde risici forbundet med deres udrulning. Disse praksis inkluderer:

  • Prompt engineering

  • Genindvindingsforstærket generation

  • Model evaluering og benchmarking

  • Privatliv og overholdelse

Organisationer kan frigøre det fulde potentiale af disse avancerede AI-modeller, sikre ikke kun deres kraft, men også deres sikkerhed og ansvar, ved at overholde disse bedste praksis.

Prompt Engineering

Udarbejdelse af effektive prompts er afgørende for at guide LLM'er til at producere ønskede outputs og forbedre opgavepræstationen. En velkonstrueret prompt kan dirigere modellen til at generere det ønskede output, mens en utilstrækkelig prompt kan føre til irrelevante eller meningsløse resultater.

For at skabe effektive prompts anbefales det at bruge kortfattet sprog, eliminere tvetydighed og sikre, at der er tilstrækkelig kontekst for modellen til at forstå opgaven.

Genindvindingsforstærket Generation

Kombination af LLM'er med eksterne videnkilder kan forbedre deres kapaciteter og løse manglende videnproblemer. Genindvindingsforstærket generation er en teknik, der kombinerer en genindvindingsmodel med en generativ model for at producere mere præcise og varierede outputs.

Denne tilgang hjælper med at bro over hullerne i LLM'ernes viden og gør det muligt for dem at generere mere nøjagtige og relevante outputs for en bred vifte af opgaver.

Model Evaluering og Benchmarking

Regelmæssig evaluering af LLM præstation ved hjælp af passende målinger og benchmarks er afgørende for at opretholde kvalitet og adressere problemer. Vurdering af modelpræstation mod et sæt målinger, såsom nøjagtighed, F1-score og BLEU, kan hjælpe med at opdage og rette eventuelle ydelsesrelaterede problemer.

Sammenligning af modellens præstation med andre modeller og industri benchmarks kan give værdifulde indsigter i områder for at forbedre modelpræstation og optimering.

Privatliv og Overholdelse

Sikring af databeskyttelse og regulatorisk overholdelse er afgørende i LLMOps. Nogle nøgletrin at tage inkluderer:

  • Implementering af anonymiseringsteknikker til at fjerne personligt identificerbare oplysninger (PII) fra datasæt

  • Overholdelse af databeskyttelsesregler, såsom GDPR og CCPA

  • Beskyttelse af følsomme data og sikring af ansvarlig LLM udrulning

Regelmæssige revisioner og vurderinger er vigtige for at garantere løbende overholdelse og sikkerhed. Dette sikrer en høj standard for databeskyttelse opretholdes og en stærk modelstyring opretholdes.

Værktøjer og Platforme til LLMOps

En vært af orkestreringsplatforme, rammer, biblioteker og observabilitetsværktøjer er tilgængelige for at styrke LLMOps, forenkle udvikling, udrulning og vedligeholdelse af LLM'er. Disse værktøjer og platforme hjælper dataforskere og ingeniører med at administrere LLM'er mere effektivt, hvilket gør det muligt for dem at tackle udfordringerne forbundet med LLM udrulning og sikre deres optimale præstation i en bred vifte af applikationer.

Model Orkestreringsplatforme

Platforme som Databricks og Hugging Face tilbyder end-to-end løsninger til styring af LLM'er, fra datamanagement til udrulning. Disse orkestreringsplatforme tilbyder funktioner som datamanagement, model finjustering og tilpasning, udrulning og overvågning, hvilket gør det muligt for teams at arbejde sammen i et samarbejdende miljø og effektivt udforske data, spore eksperimenter, konstruere modeller og pipelines og udrulle modeller med kontrol.

Disse platforme tilbyder en omfattende suite af værktøjer til at hjælpe teams med at administrere deres LLM'er, fra data til værktøjer.

Rammer og Biblioteker

Open-source rammer og biblioteker, såsom TensorFlow og PyTorch, letter LLM udvikling og finjustering. Disse rammer og biblioteker giver dataforskere og ingeniører de værktøjer, de har brug for til at konstruere bærbare, produktionsklare pipelines til effektivt at administrere og udrulle LLM'er.

Ved at udnytte disse kraftfulde rammer og biblioteker kan organisationer fremskynde udvikling og udrulning af LLM'er, sikre deres optimale præstation på tværs af en bred vifte af applikationer.

Observabilitet og Vedligeholdelsesværktøjer

Værktøjer som Klu muliggør realtids overvågning og vedligeholdelse af LLM'er, sikrer optimal præstation og adresserer problemer, når de opstår. Disse observabilitets- og vedligeholdelsesværktøjer giver indblik i sundhed og præstation af LLM'er, hvilket gør det muligt for teams at opdage og rette eventuelle problemer i rette tid.

Ved at inkorporere disse værktøjer i deres LLMOps arbejdsstrømme kan organisationer opretholde kvaliteten og præstationen af deres LLM'er, sikre deres fortsatte succes i en række applikationer.

LLMOps i Aktion

LLM'er og LLMOps anvendes på tværs af forskellige industrier og brugssager, hvilket demonstrerer alsidigheden og potentialet af disse kraftfulde AI-modeller. Fra sundhedssektoren til AI-assistenter, chatbots til programmering, uddannelse til talk-to-your-data applikationer, salg til SEO, LLM'er er ved at omdefinere den måde, vi interagerer med og udnytter AI-teknologier.

De følgende underafsnit dykker ned i nogle virkelige anvendelser af LLM'er og LLMOps, demonstrerer deres transformative indvirkning på tværs af forskellige sektorer.

AI Assistenter

AI-assistenter og chatbots er blevet en integreret del af vores digitale liv, og LLMOps spiller en nøglerolle i at forbedre deres kapaciteter. Ved at anvende LLMOps teknikker kan AI-assistenter generere mere naturlige og samtaleinteraktioner, hvilket fører til en mere intuitiv og brugervenlig oplevelse.

Derudover kan LLMOps anvendes til at producere mere nøjagtige og personaliserede chatbot samtaler, forbedre kundetilfredshed og support på tværs af forskellige industrier.

Chatbots

Anvendelsen af LLMOps i udvikling og styring af chatbots har ført til betydelige forbedringer i deres præstation og nytte. Ved at anvende LLMOps teknikker til:

  • Model træning

  • Pakning

  • Validering

  • Udrulning

Kan chatbots give mere præcise og personaliserede interaktioner med brugere.

Som et resultat kan virksomheder bedre betjene deres kunder og strømline deres operationer, hvilket i sidste ende driver vækst og forbedrer den samlede kundeoplevelse.

Data Q&A

I big data æraen bliver evnen til at interagere med data gennem naturlig sprogbehandling mere og mere vigtig. Talk-to-your-data applikationer, drevet af LLM'er og LLMOps, gør det muligt for brugere at få indsigt og træffe beslutninger ved at samtale med data.

Dette kan fremskynde processen med at genkende mønstre og tendenser, samt afsløre skjulte indsigter, hvilket i sidste ende fører til:

Mere informerede beslutninger

  • Forbedrede resultater

  • Øget effektivitet

  • Forbedret produktivitet

  • Bedre kundetilfredshed

Forskellige industrier udnytter kraften i LLM'er og LLMOps til at interagere med deres data på en mere intuitiv og effektiv måde.

Uddannelse

LLM'er og LLMOps har stort potentiale inden for uddannelsesområdet, og tilbyder muligheden for personaliserede læringsoplevelser, intelligente vejledningssystemer og generering af indhold. Ved at anvende LLMOps teknikker kan undervisere udvikle mere engagerende og skræddersyet uddannelsesindhold, der imødekommer de unikke behov hos hver studerende.

Derudover kan intelligente vejledningssystemer drevet af LLM'er give realtids feedback og support, fremme et mere dynamisk læringsmiljø og drive bedre uddannelsesresultater.

Sundhedssektoren

I sundhedssektoren spiller LLMOps en afgørende rolle i at forbedre patientpleje og resultater. LLM'er kan anvendes til at evaluere patientdata for at detektere mønstre og tendenser, der kan hjælpe sundhedsprofessionelle med at træffe mere informerede beslutninger.

Derudover kan LLMOps udnyttes til at automatisere processer som medicinsk kodning og fakturering, samt tilbyde skræddersyede anbefalinger til behandlinger og medicin. Ved at udrulle LLM'er i sundhedssektoren kan organisationer forbedre patientpleje, strømline processer og i sidste ende redde liv.

Salg

LLMOps kan spille en betydelig rolle i at transformere salgsprocesser. Nogle eksempler på, hvordan LLMOps kan anvendes, inkluderer:

  • Salgsprognoser

  • Kundesentimentanalyse

  • Automatisering af salgsprocesser

  • Generering af indhold

Ved at udnytte LLMOps teknikker kan virksomheder få dybere indsigt i kundebehov og -præferencer, hvilket gør det muligt for dem at træffe mere informerede beslutninger og i sidste ende drive vækst.

Derudover kan automatisering af salgsprocesser ved hjælp af LLM'er føre til øget effektivitet og omkostningsreduktioner, hvilket giver virksomhederne en konkurrencemæssig fordel.

SEO

Search Engine Optimization (SEO) er en nøglekomponent i online succes, og LLMOps kan spille en afgørende rolle i optimering af indhold til søgemaskiner. Ved at anvende LLMOps teknikker til generering af indhold, søgeordsforskning og naturlig sprogbehandling kan virksomheder skabe mere relevant og engagerende indhold, der rangerer højere på søgemaskinens resultatsider (SERPs).

Dette driver ikke kun øget organisk trafik, men gør det også muligt for virksomheder at opbygge en stærkere online tilstedeværelse og opnå større synlighed i deres målmarked.

Softwareudvikling

Automatisering af programmeringsopgaver ved hjælp af LLM'er har potentialet til at revolutionere softwareudviklingsprocessen. Med hjælp fra LLMOps kan LLM'er skræddersyes til at generere kodestykker, automatisere bug fixes og endda skabe hele applikationer baseret på brugerinput.

Dette strømliner ikke kun udviklingsprocessen, men gør det også muligt for udviklere at fokusere på mere komplekse og højværdi opgaver, hvilket i sidste ende forbedrer kvaliteten og effektiviteten af softwareudvikling.

Konklusion

Large Language Models og LLMOps har indledt en ny æra af AI-kapaciteter, der transformerer industrier og opgaver på tværs af brættet. Ved at forstå de udfordringer, som LLM'er står overfor, og implementere bedste praksis i LLMOps, kan organisationer udnytte det fulde potent

More terms

What is a subject-matter expert?

A subject-matter expert (SME) in a specific domain is an individual with extensive knowledge and expertise in that particular field where machine learning is applied. This expertise could be in fields such as healthcare, finance, transportation, or e-commerce, among others. SMEs in these domains are typically well-versed in the specific challenges, data types, and regulatory requirements of their field, and they have a deep understanding of both theoretical and practical aspects of their industry. They are often involved in developing new machine learning applications, improving existing systems, and conducting research and development in their domain.

Read more

What is answer set programming?

Answer Set Programming (ASP) is a form of declarative programming that is particularly suited for solving difficult search problems, many of which are NP-hard. It is based on the stable model (also known as answer set) semantics of logic programming. In ASP, problems are expressed in a way that solutions correspond to stable models, and specialized solvers are used to find these models.

Read more

It's time to build

Collaborate with your team on reliable Generative AI features.
Want expert guidance? Book a 1:1 onboarding session from your dashboard.

Start for free