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Qu'est-ce que LLMOps?

by Stephen M. Walker II, Co-Fondateur / PDG

Qu'est-ce que LLMOps (Large Language Model Operations)?

LLMOps, ou Large Language Model Operations, est une discipline spécialisée dans le domaine plus large des MLOps (Machine Learning Operations) qui se concentre sur la gestion, le déploiement et la maintenance des grands modèles de langage (LLM).

Les LLM sont des modèles d'IA puissants capables de générer du texte de qualité humaine, de traduire des langues, d'écrire différents types de contenu créatif et de répondre aux questions de manière informative.

Cependant, en raison de leur complexité et de leurs exigences en matière de ressources, les LLM posent des défis uniques en termes d'opérations.

Introduction à LLMOps

Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de système d'intelligence artificielle qui est formé sur d'énormes quantités de données textuelles pour générer du texte semblable à celui de l'homme. LLMOPS fait référence aux processus impliqués dans la construction, la formation et le déploiement de ces grands modèles de langage pour des applications pratiques.

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 font sensation dans le monde entier, nous étonnant par leur capacité étonnante à générer du texte semblable à celui de l'homme et à alimenter la prochaine vague d'applications de productivité. Cependant, en coulisses, la gestion de ces systèmes d'IA complexes implique un travail nuancé.

C'est là qu'intervient Large Language Model Operations (LLMOps) - une approche globale de la gestion des LLM et de l'assurance de leur performance optimale. Rejoignez-nous alors que nous explorons le monde de LLMOps, ses composants clés, les meilleures pratiques et les applications réelles, en dévoilant les secrets de l'exploitation de la puissance des LLM à leur plein potentiel.

Dans ce guide, nous explorerons l'art et la science pratiques de LLMOps. Vous découvrirez comment les praticiens experts apprivoisent ces modèles puissants pour aligner leurs sorties, les rendre plus utiles et constamment performants.

Points clés

  • Aperçu — LLMOps fournit l'infrastructure pour développer, déployer et maintenir de grands modèles de langage (LLM) dans des environnements de production, répondant aux défis spécifiques du travail avec les LLM.

  • Flux de travail ML classiques — La gestion des données et le prétraitement, le réglage fin/adaptation du modèle et la surveillance/maintenance sont les composants essentiels d'un flux de travail LLMOps efficace.

  • Optimisation — Des techniques comme l'ingénierie des invites et la génération augmentée par récupération sont des meilleures pratiques pour adapter les LLM aux tâches et combler les lacunes de connaissances.

  • Benchmarking — Une évaluation/référencement régulier du modèle assure une performance optimale du LLM dans le temps. Le respect des réglementations en matière de confidentialité et de conformité est également essentiel.

  • Orchestration — Les plateformes d'orchestration, les cadres, les bibliothèques et les outils d'observabilité facilitent le développement, le déploiement et la maintenance efficaces du LLM à grande échelle.

L'émergence de LLMOps

L'augmentation rapide de l'utilisation des modèles d'apprentissage automatique, en particulier des LLM, a suscité un besoin de gestion et de déploiement efficaces des modèles. Les LLM, également connus sous le nom de modèles de base, utilisent des modèles d'apprentissage profond pour s'entraîner sur d'importants ensembles de données textuelles, apprenant la grammaire, la sémantique et le contexte. L'architecture du modèle de base, douée pour comprendre les relations au sein du texte, permet aux LLM d'anticiper le mot suivant dans une phrase, faisant d'eux l'épine dorsale des systèmes d'IA modernes et un exemple de modèles ml en action en tant que modèles de base.

Malgré leur puissance, la gestion de leur cycle de vie et l'optimisation de leur performance sur diverses tâches nécessitent des techniques et des outils spécialisés - une tâche que LLMOps remplit.

LLMOps est un ensemble complet de pratiques et d'outils créés pour superviser le cycle de vie des LLM, répondant aux demandes et aux besoins spécifiques du déploiement et de la maintenance des modèles de base dans des environnements de production. Il se concentre sur l'adaptation des modèles de langage pré-entraînés aux objectifs en aval tout en assurant la protection des données sensibles pendant le processus.

LLMOps facilite un environnement collaboratif où les utilisateurs peuvent :

Pourquoi les LLM sont importants

Les grands modèles de langage (LLM) ont provoqué une révolution dans le domaine du traitement du langage naturel. Ils ont ouvert la voie à un large éventail d'opérations, telles que :

  • Chatbots
  • Génération de contenu
  • Traduction automatique
  • Analyse des sentiments
  • Résumé de texte
  • Systèmes de réponse aux questions

Ces opérations ont fait des LLM une partie intégrante des systèmes d'IA modernes, permettant aux machines de comprendre et d'interagir avec les humains de manière plus naturelle et intuitive.

Cependant, ces modèles complexes sont confrontés à plusieurs défis, notamment :

  • Ambiguïté dans les langues naturelles
  • Hallucinations et biais
  • Problèmes de coût et de latence
  • Alignement des complétions
  • Compétence en matière de tâches
  • Lacunes de connaissances

Il est crucial de relever ces défis pour débloquer le plein potentiel des LLM et consolider leur position en tant qu'atout indispensable dans le monde de l'IA d'aujourd'hui.

Défis avec les LLM

Malgré leurs capacités impressionnantes, les LLM sont confrontés à plusieurs défis qui doivent être relevés pour garantir une performance optimale. Parmi les obstacles significatifs, on peut citer :

  • Ambiguïté dans les langues naturelles

  • Hallucinations et biais

  • Préoccupations en matière de coût et de latence

  • Alignement des complétions

  • Compétence en matière de tâches

  • Connaissances manquantes

Ces défis doivent être surmontés dans la quête pour débloquer le véritable potentiel des LLM.

Les sous-sections suivantes offrent une exploration plus approfondie de ces défis, améliorant la compréhension des complexités inhérentes à la gestion et au déploiement efficaces des LLM.

Ambiguïté des langues naturelles

Les langues humaines sont intrinsèquement ambiguës, avec des mots et des phrases ayant souvent plusieurs interprétations. Cela rend difficile pour les LLM de discerner le sens voulu d'une phrase. L'incapacité à comprendre le contexte peut amener les LLM à générer des sorties incorrectes ou absurdes.

Pour surmonter cet obstacle, il est essentiel de comprendre le contexte de manière approfondie et de faire des suppositions précises, permettant aux LLM de générer des sorties significatives et précises.

Hallucinations et biais

Les LLM peuvent générer des sorties qui ne sont pas ancrées dans la réalité, appelées hallucinations, ou présenter des biais présents dans leurs données d'entraînement. Les hallucinations peuvent entraîner des décisions erronées et la diffusion d'informations inexactes, tandis que les biais peuvent conduire à des résultats injustes et discriminatoires.

Pour atténuer ces problèmes, il est nécessaire d'utiliser des ensembles de données qui reflètent le monde réel et de mettre en œuvre des techniques comme l'augmentation des données et la régularisation.

Coût et latence

Les LLM nécessitent des ressources informatiques importantes, ce qui entraîne des coûts élevés et des préoccupations de latence lors du déploiement. L'entraînement d'un grand LLM peut varier de centaines de milliers à des millions de dollars, et le coût de l'inférence, ou l'utilisation du modèle pour générer des sorties, peut également être considérable.

Des problèmes de latence peuvent survenir en raison des exigences de traitement de données étendues, ce qui peut affecter l'expérience utilisateur et l'efficacité globale des LLM dans les applications réelles.

Alignement de l'achèvement

Assurer que les complétions générées par LLM s'alignent avec l'intention de l'utilisateur et les résultats souhaités est un défi dans LLMOps. L'alignement de l'achèvement implique d'inférer ou de prédire toute information absente dans un graphe de connaissances (KG) et d'aligner les entités et les relations à travers plusieurs KG.

Pour atteindre efficacement l'alignement de l'achèvement, il est nécessaire d'appliquer divers algorithmes et modèles, couplés à une compréhension claire de la tâche à accomplir.

Compétence de la tâche

Les LLM doivent être affinés et adaptés à des tâches spécifiques pour atteindre une performance optimale. Comme les LLM sont formés sur de grands ensembles de données et ne sont pas conçus pour une tâche spécifique, ils doivent être personnalisés pour garantir qu'ils génèrent des sorties précises et pertinentes pour la tâche en question.

Pourtant, l'affinage et la personnalisation des LLM pour des tâches individuelles peuvent poser des défis et nécessitent une compréhension approfondie à la fois du modèle et des exigences de la tâche.

Connaissances manquantes

Les LLM peuvent manquer de connaissances sur des domaines spécifiques ou des événements récents, ce qui conduit à des sorties incomplètes ou obsolètes. Les lacunes de connaissances pour les LLM peuvent inclure un manque de compréhension des événements actuels, des références culturelles et des connaissances spécifiques à un domaine.

Pour combler ces lacunes de connaissances, des techniques d'augmentation des données, telles que l'incorporation de données supplémentaires dans l'ensemble d'entraînement ou l'application de l'apprentissage par transfert, peuvent être employées. De plus, la combinaison de différents modèles, par exemple, un modèle de génération augmenté par récupération, peut aider à combler ces lacunes et à améliorer les performances de LLM.

Composants clés de LLMOps

LLMOps comprend cinq composants clés - la gestion des données et le prétraitement, les systèmes de récupération, l'ajustement fin et l'adaptation du modèle, le déploiement et la surveillance, la versioning et l'évaluation des invites - pour relever les défis auxquels les LLM sont confrontés et pour garantir leur performance optimale.

Avec une mise en œuvre efficace de ces composants, LLMOps peut simplifier le développement, le déploiement et la maintenance des LLM, permettant aux organisations de tirer pleinement parti de ces modèles redoutables.

Gestion des données et prétraitement

Une gestion efficace des données et un prétraitement sont cruciaux pour la formation de LLM, y compris la collecte, le nettoyage et l'organisation des données. Assurer la qualité des données et l'intégrité est essentiel, car cela impacte directement les performances du LLM. Des techniques telles que la vérification orthographique, le calcul de la distance de levenshtein, la déduplication et la suppression des valeurs aberrantes sont couramment employées pour affiner l'ensemble de données.

De plus, des mesures de stockage et de sécurité des données, telles que le chiffrement des données et les contrôles d'accès, doivent être mises en place pour protéger les informations sensibles et garantir la conformité avec les réglementations de protection des données, en particulier lors de la manipulation de données spécifiques à un domaine.

Ajustement fin et adaptation du modèle

L'adaptation des LLM pré-entraînés à des tâches particulières via le fine-tuning et le prompt engineering est indispensable pour obtenir les sorties souhaitées et améliorer les performances des tâches. Le fine-tuning implique la sélection de l'architecture de modèle appropriée, l'optimisation de l'entraînement du modèle et l'évaluation des performances du modèle.

L'ingénierie des invites, en revanche, se concentre sur la conception d'invites spécifiques à la tâche. En combinant ces approches, les LLM peuvent être adaptés pour générer des sorties précises et pertinentes pour une grande variété de tâches.

Déploiement et surveillance

Le déploiement et la surveillance des LLM dans les environnements de production sont essentiels pour le maintien des performances, la résolution des problèmes et l'assurance de la conformité. Les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) facilitent le processus de développement du modèle en automatisant les tests et les processus de déploiement du modèle.

L'évaluation régulière du modèle et l'établissement de références, à l'aide de mesures appropriées telles que la précision, le score F1 et BLEU, sont cruciaux pour évaluer les performances du modèle et détecter et rectifier tout problème de performance. La mise en œuvre de la surveillance du modèle peut encore améliorer ce processus.

De plus, le maintien de la confidentialité des données et la conformité avec les réglementations de protection des données, telles que le RGPD et le CCPA, sont des aspects essentiels du déploiement et de la surveillance responsables des LLM.

Versioning et évaluation des invites

Le versioning des invites implique la création et la gestion de différentes versions d'invites pour les LLM. Ce processus permet aux data scientists d'expérimenter différentes invites, de tester leur efficacité et de choisir la meilleure pour la tâche en question.

La versioning des invites peut conduire à une meilleure performance des LLM car elle permet une amélioration et une adaptation continues des invites en fonction des commentaires et des résultats. Il fournit également un historique des invites utilisées, qui peut être bénéfique pour référence future et pour comprendre l'évolution des performances du modèle.

L'évaluation de l'efficacité des invites est tout aussi essentielle que leur création. L'évaluation des invites implique d'évaluer les performances de différentes invites pour guider le LLM à générer les sorties souhaitées.

Cela peut se faire par diverses méthodes, telles que la comparaison des sorties générées par différentes invites, l'utilisation de mesures telles que la précision, le score F1 et BLEU, ou par le biais de commentaires des utilisateurs. L'évaluation régulière des invites garantit que les invites choisies continuent de produire les meilleurs résultats et permet l'affinement et l'amélioration des invites au fil du temps.

Meilleures pratiques de LLMOps

La mise en œuvre de meilleures pratiques en LLMOps peut améliorer considérablement les performances des LLM et atténuer les risques associés à leur déploiement. Ces pratiques comprennent :

  • Ingénierie des invites

  • Génération augmentée par récupération

  • Évaluation et benchmarking du modèle

  • Confidentialité et conformité

Les organisations peuvent débloquer le plein potentiel de ces modèles d'IA avancés, garantissant non seulement leur puissance mais aussi leur sécurité et leur responsabilité, en adhérant à ces meilleures pratiques.

Ingénierie des invites

La création d'invites efficaces est essentielle pour guider les LLM à produire les sorties souhaitées et améliorer les performances des tâches. Une invite bien construite peut diriger le modèle pour générer la sortie souhaitée, tandis qu'une invite inadéquate peut conduire à des résultats non pertinents ou absurdes.

Pour créer des invites efficaces, il est recommandé d'utiliser un langage concis, d'éliminer l'ambiguïté et de s'assurer qu'un contexte adéquat est fourni pour que le modèle comprenne la tâche.

Génération augmentée par récupération

La combinaison des LLM avec des sources de connaissances externes peut améliorer leurs capacités et résoudre les problèmes de connaissances manquantes. La génération augmentée par récupération est une technique qui combine un modèle de récupération avec un modèle génératif pour produire des sorties plus précises et variées.

Cette approche aide à combler les lacunes dans les connaissances des LLM et leur permet de générer des sorties plus précises et pertinentes pour une grande variété de tâches.

Évaluation et benchmarking du modèle

L'évaluation régulière des performances des LLM à l'aide de mesures et de références appropriées est cruciale pour maintenir la qualité et résoudre les problèmes. L'évaluation des performances du modèle par rapport à un ensemble de mesures, telles que la précision, le score F1 et BLEU, peut aider à détecter et à rectifier tout problème lié aux performances.

La comparaison des performances du modèle à celles d'autres modèles et de références industrielles peut fournir des informations précieuses sur les domaines à améliorer pour optimiser les performances du modèle.

Confidentialité et conformité

Assurer la confidentialité des données et la conformité réglementaire est essentiel en LLMOps. Certaines étapes clés à prendre comprennent :

  • Mise en œuvre de techniques d'anonymisation pour supprimer les informations personnellement identifiables (PII) des ensembles de données

  • Respect des réglementations de protection des données, telles que le RGPD et le CCPA

  • Protection des données sensibles et garantie d'un déploiement responsable des LLM

Des audits et des évaluations réguliers sont importants pour garantir la conformité et la sécurité en cours. Cela garantit un haut niveau de protection des données et une gestion solide du modèle.

Outils et plateformes pour LLMOps

Une multitude de plateformes d'orchestration, de cadres, de bibliothèques et d'outils d'observabilité sont disponibles pour renforcer LLMOps, simplifiant le développement, le déploiement et la maintenance des LLM. Ces outils et plateformes aident les data scientists et les ingénieurs à gérer les LLM plus efficacement, leur permettant de relever les défis associés au déploiement des LLM et d'assurer leur performance optimale dans un large éventail d'applications.

Plateformes d'orchestration de modèles

Des plateformes comme Databricks et Hugging Face fournissent des solutions de bout en bout pour la gestion des LLM, de la gestion des données au déploiement. Ces plateformes d'orchestration offrent des fonctionnalités telles que la gestion des données, l'ajustement fin et l'adaptation du modèle, le déploiement et la surveillance, permettant aux équipes de travailler ensemble dans un environnement collaboratif et d'explorer efficacement les données, de suivre les expériences, d'ingénier les modèles et les pipelines, et de déployer les modèles avec contrôle.

Ces plateformes fournissent une suite complète d'outils pour aider les équipes à gérer leurs LLM, des données aux outils.

Cadres et bibliothèques

Les cadres et les bibliothèques open source, tels que TensorFlow et PyTorch, facilitent le développement et le réglage fin des LLM. Ces cadres et bibliothèques fournissent aux data scientists et aux ingénieurs les outils dont ils ont besoin pour construire des pipelines portables et prêts pour la production pour gérer et déployer efficacement les LLM.

En exploitant ces cadres et bibliothèques puissants, les organisations peuvent accélérer le développement et le déploiement des LLM, garantissant leur performance optimale dans un large éventail d'applications.

Outils d'observabilité et de maintenance

Des outils comme Klu permettent la surveillance et la maintenance en temps réel des LLM, garantissant une performance optimale et résolvant les problèmes au fur et à mesure qu'ils se présentent. Ces outils d'observabilité et de maintenance fournissent des informations sur la santé et la performance des LLM, permettant aux équipes de détecter et de rectifier tout problème en temps opportun.

En intégrant ces outils dans leurs flux de travail LLMOps, les organisations peuvent maintenir la qualité et la performance de leurs LLM, garantissant leur succès continu dans une variété d'applications.

LLMOps en action

Les LLM et LLMOps sont appliqués dans diverses industries et cas d'utilisation, démontrant la polyvalence et le potentiel de ces puissants modèles d'IA. De la santé aux assistants IA, des chatbots à la programmation, de l'éducation aux applications de conversation avec vos données, des ventes au SEO, les LLM redéfinissent la façon dont nous interagissons avec et exploitons les technologies de l'IA.

Les sous-sections suivantes se penchent sur certaines applications réelles des LLM et LLMOps, démontrant leur impact transformateur dans divers secteurs.

Assistants IA

Les assistants IA et les chatbots sont devenus une partie intégrante de notre vie numérique, et LLMOps joue un rôle clé dans l'amélioration de leurs capacités. En utilisant des techniques de LLMOps, les assistants IA peuvent générer des interactions plus naturelles et conversationnelles, conduisant à une expérience plus intuitive et conviviale.

De plus, LLMOps peut être utilisé pour produire des conversations de chatbot plus précises et personnalisées, améliorant la satisfaction et le support des clients dans diverses industries.

Chatbots

L'application de LLMOps dans le développement et la gestion des chatbots a conduit à des améliorations significatives de leur performance et de leur utilité. En utilisant des techniques de LLMOps pour :

  • Formation du modèle

  • Emballage

  • Validation

  • Déploiement

Les chatbots peuvent fournir des interactions plus précises et personnalisées avec les utilisateurs.

En conséquence, les entreprises peuvent mieux servir leurs clients et rationaliser leurs opérations, stimulant finalement la croissance et améliorant l'expérience client globale.

Q&R sur les données

À l'ère des big data, la capacité d'interagir avec les données grâce au traitement du langage naturel devient de plus en plus importante. Les applications de conversation avec vos données, alimentées par les LLM et LLMOps, permettent aux utilisateurs de gagner en perspicacité et de prendre des décisions en conversant avec les données.

Cela peut accélérer le processus de reconnaissance des tendances et des modèles, ainsi que de découverte d'informations cachées, conduisant finalement à :

Des décisions plus éclairées

  • Des résultats améliorés

  • Une efficacité accrue

  • Une productivité améliorée

  • Une meilleure satisfaction du client

Diverses industries exploitent la puissance des LLM et LLMOps pour interagir avec leurs données de manière plus intuitive et efficace.

Éducation

Les LLM et LLMOps ont un grand potentiel dans le domaine de l'éducation, offrant la possibilité d'expériences d'apprentissage personnalisées, de systèmes de tutorat intelligents et de génération de contenu. En utilisant des techniques de LLMOps, les éducateurs peuvent développer un contenu éducatif plus engageant et adapté, répondant aux besoins uniques de chaque élève.

De plus, les systèmes de tutorat intelligents alimentés par les LLM peuvent fournir des retours et un soutien en temps réel, favorisant un environnement d'apprentissage plus dynamique et conduisant à de meilleurs résultats éducatifs.

Santé

Dans le secteur de la santé, LLMOps joue un rôle vital dans l'amélioration des soins et des résultats des patients. Les LLM peuvent être utilisés pour évaluer les données des patients afin de détecter des modèles et des tendances qui peuvent aider les professionnels de la santé à prendre des décisions plus éclairées.

De plus, LLMOps peut être utilisé pour automatiser des processus tels que le codage médical et la facturation, ainsi que pour offrir des recommandations personnalisées pour les traitements et les médicaments. En déployant des LLM dans le domaine de la santé, les organisations peuvent améliorer les soins aux patients, rationaliser les processus et finalement sauver des vies.

Ventes

LLMOps peut jouer un rôle significatif dans la transformation des processus de vente. Voici quelques exemples de comment LLMOps peut être utilisé :

  • Prévision des ventes

  • Analyse du sentiment des clients

  • Automatisation du processus de vente

  • Génération de contenu

En exploitant les techniques de LLMOps, les entreprises peuvent obtenir une compréhension plus profonde des besoins et des préférences des clients, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées et finalement de stimuler la croissance.

De plus, l'automatisation des processus de vente à l'aide de LLM peut conduire à une augmentation de l'efficacité et à une réduction des coûts, offrant aux entreprises un avantage concurrentiel.

SEO

L'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) est un élément clé du succès en ligne, et LLMOps peut jouer un rôle pivot dans l'optimisation du contenu pour les moteurs de recherche. En utilisant des techniques de LLMOps pour la génération de contenu, la recherche de mots clés et le traitement du langage naturel, les entreprises peuvent créer un contenu plus pertinent et engageant qui se classe plus haut dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).

Cela non seulement génère plus de trafic organique, mais permet également aux entreprises de construire une présence en ligne plus forte et d'atteindre une plus grande visibilité sur leur marché cible.

Développement de logiciels

L'automatisation des tâches de programmation à l'aide de LLM a le potentiel de révolutionner le processus de développement de logiciels. Avec l'aide de LLMOps, les LLM peuvent être adaptés pour générer des extraits de code, automatiser les corrections de bugs, et même créer des applications entières basées sur l'input de l'utilisateur.

Cela non seulement rationalise le processus de développement, mais permet également aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus complexes et à haute valeur ajoutée, améliorant finalement la qualité et l'efficacité du développement de logiciels.

Conclusion

Les grands modèles de langage et LLMOps ont inauguré une nouvelle ère de capacités d'IA, transformant les industries et les tâches à travers le conseil. En comprenant les défis auxquels sont confrontés les LLM et en mettant en œuvre les meilleures pratiques en matière de LLMOps, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de ces puissants modèles d'IA pour stimuler la croissance, améliorer l'efficacité et obtenir de meilleurs résultats. Alors que les applications des LLM et LLMOps continuent de s'étendre, nous pouvons nous attendre à un avenir où l'IA devient une partie encore plus intégrante de notre vie quotidienne, favorisant l'innovation et améliorant la façon dont nous vivons, travaillons et communiquons.

FAQ

Quelle est la différence entre MLOps et LLMOps?

MLOps et Mlops sont deux disciplines distinctes, MLOps étant axé sur la gestion et le déploiement des modèles de machine learning, tandis que Mlops est préoccupé par l'utilisation de machine learning pour optimiser les processus opérationnels.

MLOps se concentre sur le développement, le déploiement et la gestion des modèles de machine learning, tandis que Mlops est préoccupé par l'utilisation de machine learning pour optimiser les processus opérationnels. Cela comprend l'automatisation des tâches, l'amélioration de l'efficacité et la réduction des coûts. Les deux disciplines sont essentielles pour que les organisations maximisent la valeur de leur machine learning.

Comment LLMOps améliore-t-il la fonctionnalité des grands modèles de langage?

LLMOps, ou Large Language Model Operations, améliore la fonctionnalité des grands modèles de langage en fournissant l'infrastructure nécessaire et les outils pour leur gestion opérationnelle dans les environnements de production.

Cela comprend les pratiques, techniques et outils utilisés pour construire, déployer, évaluer et former les LLM. Ce faisant, LLMOps assure une utilisation efficace des ressources, optimise les performances du modèle et facilite l'intégration transparente des LLM dans les systèmes et les flux de travail existants.

De plus, LLMOps permet une surveillance et un réglage fin continus des LLM, garantissant leur adaptabilité aux évolutions des modèles de données et des exigences. Cela conduit finalement à une amélioration de la précision, de la fiabilité et de la performance globale du modèle.

Qu'est-ce qu'un LLM en IA?

Un grand modèle de langage (LLM) est un type d'algorithme d'intelligence artificielle qui utilise des techniques d'apprentissage profond et de vastes ensembles de données pour générer, résumer et prédire de nouveaux contenus.

Il combine des modèles probabilistes avec des réseaux neuronaux feedforward et des transformateurs pour analyser de grands corpus de données pour les modèles de langage et les connexions entre les mots et les phrases.

Quelles sont les utilisations courantes des grands modèles de langage (LLM)?

Les LLM sont couramment utilisés pour les chatbots, la génération de contenu et le développement de systèmes d'IA.

Quels sont les composants clés de LLMOps?

LLMOps est un ensemble complet d'outils utilisés pour gérer les données, affiner et adapter les modèles, déployer des solutions et surveiller les performances pour des résultats optimaux de Language and Learning Model (LLM).

Il fournit une plateforme unifiée pour les data scientists, les ingénieurs et les utilisateurs métier pour collaborer sur le développement et le déploiement de solutions LLM. Il permet également aux utilisateurs de déployer rapidement et facilement des modèles en production, de surveiller les performances et d'ajuster les modèles au besoin.

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