Klu raises $1.7M to empower AI Teams  

Что такое LLMOps?

by Стивен М. Уокер II, Сооснователь / CEO

Что такое LLMOps (операции с большими языковыми моделями)?

LLMOps, или операции с большими языковыми моделями, это специализированная дисциплина в более широкой области MLOps (операции с машинным обучением), которая фокусируется на управлении, развертывании и обслуживании больших языковых моделей (LLM).

LLM - это мощные модели ИИ, способные генерировать текст качества человека, переводить языки, писать различные виды творческого контента и отвечать на вопросы информативным способом.

Однако из-за их сложности и требований к ресурсам, LLM представляют уникальные вызовы с точки зрения операций.

Введение в LLMOps

Большие языковые модели (LLM) - это тип системы искусственного интеллекта, которая обучается на огромных объемах текстовых данных для генерации текста, похожего на человеческий. LLMOps относится к процессам, связанным с созданием, обучением и развертыванием этих больших языковых моделей для практического применения.

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, шокируют мир, поражая нас своей удивительной способностью генерировать текст, похожий на человеческий, и стимулировать следующую волну приложений для повышения производительности. Однако за кулисами управление этими сложными системами ИИ включает в себя тонкую работу.

Здесь вступает в игру операция с большими языковыми моделями (LLMOps) - комплексный подход к управлению LLM и обеспечению их оптимальной работы. Присоединяйтесь к нам, когда мы исследуем мир LLMOps, его ключевые компоненты, лучшие практики и реальные приложения, раскрывая секреты использования мощи LLM на полную мощность.

В этом руководстве мы рассмотрим практическое искусство и науку LLMOps. Вы узнаете, как эксперты укрощают эти мощные модели, чтобы выровнять их выходные данные, сделать их более полезными и постоянно высокопроизводительными.

Ключевые выводы

  • Обзор — LLMOps предоставляет инфраструктуру для разработки, развертывания и поддержания больших языковых моделей (LLM) в производственных средах, решая специфические проблемы работы с LLM.

  • Классические рабочие процессы ML — Управление данными и предварительная обработка, тонкая настройка/адаптация модели и мониторинг/обслуживание являются основными компонентами эффективного рабочего процесса LLMOps.

  • Оптимизация — Техники, такие как инженерия запросов и генерация с учетом извлечения, являются лучшими практиками для адаптации LLM к задачам и преодоления пробелов в знаниях.

  • Бенчмаркинг — Регулярная оценка/бенчмаркинг модели обеспечивает оптимальную производительность LLM со временем. Соблюдение правил конфиденциальности и нормативных требований также критически важно.

  • Оркестровка — Платформы оркестровки, фреймворки, библиотеки и инструменты наблюдения облегчают эффективную разработку, развертывание и обслуживание LLM в масштабе.

Появление LLMOps

Быстрый рост использования моделей машинного обучения, особенно LLM, вызвал необходимость в эффективном управлении моделями и их развертывании. LLM, также известные как основные модели, используют модели глубокого обучения для обучения на обширных текстовых наборах данных, изучая грамматику, семантику и контекст. Архитектура основной модели, способная понимать отношения в тексте, позволяет LLM предсказывать следующее слово в предложении, делая их основой современных систем ИИ и примером моделей машинного обучения в действии как основных моделей.

Несмотря на их мощь, управление их жизненным циклом и оптимизация их производительности в различных задачах требуют специализированных техник и инструментов - обязанность, которую выполняет LLMOps.

LLMOps - это комплекс практик и инструментов, созданных для контроля над жизненным циклом LLM, учитывая специфические требования и потребности развертывания и поддержания основных моделей в производственных условиях. Он фокусируется на настройке предварительно обученных языковых моделей для последующих целей, обеспечивая при этом защиту конфиденциальных данных в процессе.

LLMOps обеспечивает совместную среду, где пользователи могут:

Зачем важны LLM

Большие языковые модели (LLM) привнесли революцию в область обработки естественного языка. Они проложили путь для широкого спектра операций, таких как:

  • Чат-боты
  • Генерация контента
  • Машинный перевод
  • Анализ тональности
  • Суммирование текста
  • Системы ответов на вопросы

Эти операции сделали LLM неотъемлемой частью современных систем ИИ, позволяя машинам понимать и взаимодействовать с людьми более естественным и интуитивным образом.

Однако эти сложные модели сталкиваются с рядом проблем, включая:

  • Неоднозначность в естественных языках
  • Галлюцинации и предвзятости
  • Проблемы стоимости и задержки
  • Выравнивание завершения
  • Профессиональное владение задачей
  • Пробелы в знаниях

Решение этих проблем имеет решающее значение для раскрытия полного потенциала LLM и укрепления их позиции как неотъемлемого актива в мире ИИ сегодня.

Проблемы с LLM

Несмотря на их впечатляющие возможности, LLM сталкиваются с рядом проблем, которые необходимо решить для обеспечения оптимальной производительности. Некоторые из значительных препятствий включают:

  • Неоднозначность в естественных языках

  • Галлюцинации и предвзятости

  • Проблемы стоимости и задержки

  • Выравнивание завершения

  • Профессиональное владение задачей

  • Отсутствие знаний

Эти проблемы должны быть преодолены в стремлении раскрыть истинный потенциал LLM.

В следующих подразделах предлагается более глубокое изучение этих проблем, улучшая понимание сложностей, связанных с эффективным управлением и развертыванием LLM.

Неоднозначность естественных языков

Человеческие языки по своей природе неоднозначны, слова и фразы часто имеют несколько толкований. Это затрудняет для LLM определение предполагаемого значения предложения. Неспособность понять контекст может привести к тому, что LLM будет генерировать неверные или бессмысленные результаты.

Для преодоления этого препятствия необходимо тщательно понимать контекст и делать точные предположения, позволяющие LLM генерировать значимые и точные результаты.

Галлюцинации и предвзятость

LLM могут генерировать результаты, которые не основаны на реальности, что называется галлюцинациями, или проявлять предвзятости, присутствующие в их обучающих данных. Галлюцинации могут привести к ошибочным решениям и распространению неточной информации, в то время как предвзятости могут привести к несправедливым и дискриминационным результатам.

Для смягчения этих проблем необходимо использовать наборы данных, которые отражают реальный мир, и применять такие техники, как увеличение данных и регуляризация.

Стоимость и задержка

LLM требуют значительных вычислительных ресурсов, что приводит к высоким затратам и проблемам с задержкой при развертывании. Обучение большой LLM может стоить от сотен тысяч до миллионов долларов, а стоимость вывода, или использования модели для генерации результатов, также может быть значительной.

Проблемы с задержкой могут возникнуть из-за обширных требований к обработке данных, что может повлиять на пользовательский опыт и общую эффективность LLM в реальных приложениях.

Выравнивание завершения

Обеспечение того, чтобы результаты, сгенерированные LLM, соответствовали намерениям пользователя и желаемым результатам, является проблемой в LLMOps. Выравнивание завершения включает в себя вывод или предсказание любой отсутствующей информации внутри графа знаний (KG) и выравнивание сущностей и отношений в нескольких KG.

Эффективное достижение выравнивания завершения требует применения различных алгоритмов и моделей, в сочетании с четким пониманием поставленной задачи.

Профессиональное владение задачей

LLM должны быть тонко настроены и адаптированы к конкретным задачам для достижения оптимальной производительности. Поскольку LLM обучаются на больших наборах данных и не предназначены для какой-либо конкретной задачи, они должны быть настроены так, чтобы генерировать точные и релевантные результаты для поставленной задачи.

Однако тонкая настройка и настройка LLM для отдельных задач могут представлять проблемы и требуют глубокого понимания как модели, так и требований к задаче.

Отсутствие знаний

LLM могут не обладать знаниями о конкретных областях или недавних событиях, что приводит к неполным или устаревшим результатам. Пробелы в знаниях для LLM могут включать в себя недостаток понимания текущих событий, культурных ссылок и знаний в конкретной области.

Для устранения этих пробелов в знаниях можно использовать техники увеличения данных, такие как включение дополнительных данных в обучающий набор или применение переноса обучения. Кроме того, объединение различных моделей, например, модель генерации с увеличением извлечения, может помочь преодолеть эти пробелы и улучшить производительность LLM.

Ключевые компоненты LLMOps

LLMOps включает в себя пять ключевых компонентов - управление данными и предварительная обработка, системы извлечения, тонкая настройка модели и адаптация, развертывание и мониторинг, версионирование запросов и оценка - для решения проблем, с которыми сталкиваются LLM, и для гарантирования их оптимальной производительности.

С эффективной реализацией этих компонентов LLMOps может упростить разработку, развертывание и обслуживание LLM, позволяя организациям использовать весь потенциал этих мощных моделей.

Управление данными и предварительная обработка

Эффективное управление данными и предварительная обработка имеют решающее значение для обучения LLM, включая сбор данных, очистку и организацию. Обеспечение качества данных и целостности имеет решающее значение, поскольку оно напрямую влияет на производительность LLM. Такие техники, как проверка орфографии, расчет расстояния Левенштейна, дедупликация и удаление выбросов, обычно используются для уточнения набора данных.

Кроме того, необходимо внедрить меры по хранению данных и обеспечению безопасности, такие как шифрование данных и контроль доступа, чтобы защитить конфиденциальную информацию и обеспечить соответствие нормам защиты данных, особенно при работе с данными конкретной области.

Системы извлечения

Системы извлечения играют важную роль в LLMOps, служа основой для техник генерации с увеличением извлечения. Эти системы разработаны для извлечения релевантной информации из огромного объема данных, действуя как внешний источник знаний для LLM. Интегрируя системы извлечения, LLM могут получить доступ и включить дополнительную информацию, которая может отсутствовать в их обучающих данных, тем самым расширяя свою базу знаний и улучшая качество своих результатов.

Тонкая настройка модели и адаптация

Адаптация предварительно обученных LLM для конкретных задач с помощью тонкой настройки и инженерии запросов необходима для получения желаемых результатов и улучшения производительности задач. Тонкая настройка включает выбор подходящей архитектуры модели, оптимизацию обучения модели и оценку производительности модели.

Инженерия запросов, с другой стороны, сосредоточена на разработке запросов, специфичных для задачи. Сочетая эти подходы, LLM могут быть настроены так, чтобы генерировать точные и релевантные результаты для широкого спектра задач.

Развертывание и мониторинг

Развертывание и наблюдение за LLM в производственных средах имеют решающее значение для поддержания производительности, решения проблем и обеспечения соответствия. Непрерывные интеграция и развертывание (CI/CD) облегчают процесс разработки модели, автоматизируя тестирование и процессы развертывания модели.

Регулярная оценка модели и бенчмаркинг с использованием соответствующих метрик, таких как точность, F1-оценка и BLEU, имеют решающее значение для оценки производительности модели и обнаружения и устранения любых проблем с производительностью. Внедрение мониторинга модели может дополнительно улучшить этот процесс.

Кроме того, поддержание конфиденциальности данных и соблюдение нормативов защиты данных, таких как GDPR и CCPA, являются важными аспектами ответственного развертывания и мониторинга LLM.

Версионирование и оценка запросов

Версионирование запросов включает в себя создание и управление различными версиями запросов для LLM. Этот процесс позволяет специалистам по данным экспериментировать с различными запросами, тестировать их эффективность и выбирать наиболее подходящий для конкретной задачи.

Версионирование запросов может привести к улучшению производительности LLM, поскольку оно позволяет постоянно совершенствовать и адаптировать запросы на основе отзывов и результатов. Оно также предоставляет историческую запись использованных запросов, что может быть полезно для будущего использования и для понимания эволюции производительности модели.

Оценка эффективности запросов является таким же важным этапом, как и их создание. Оценка запросов включает в себя оценку производительности различных запросов в направлении LLM для генерации желаемых результатов.

Это можно сделать различными методами, например, сравнивая результаты, генерируемые различными запросами, используя такие метрики, как точность, F1-оценка и BLEU, или на основе отзывов пользователей. Регулярная оценка запросов гарантирует, что выбранные запросы продолжают давать наилучшие результаты, и позволяет улучшать и совершенствовать запросы со временем.

Лучшие практики LLMOps

Внедрение лучших практик в LLMOps может значительно улучшить производительность LLM и снизить риски, связанные с их развертыванием. К таким практикам относятся:

  • Инженерия запросов

  • Генерация с использованием внешних источников знаний

  • Оценка и сравнение моделей

  • Конфиденциальность и соблюдение нормативов

Организации могут раскрыть весь потенциал этих передовых моделей ИИ, обеспечивая не только их мощность, но и безопасность и ответственность, придерживаясь этих лучших практик.

Инженерия запросов

Создание эффективных запросов является важным для направления LLM к производству желаемых результатов и улучшению производительности задач. Хорошо сконструированный запрос может направить модель на генерацию желаемого результата, в то время как недостаточный запрос может привести к несвязанным или бессмысленным результатам.

Для создания эффективных запросов рекомендуется использовать краткий язык, устранять двусмысленность и обеспечивать достаточный контекст для понимания моделью задачи.

Генерация с использованием внешних источников знаний

Сочетание LLM с внешними источниками знаний может улучшить их возможности и решить проблемы с отсутствием знаний. Генерация с использованием внешних источников знаний - это техника, которая сочетает в себе модель извлечения и генеративную модель для производства более точных и разнообразных результатов.

Этот подход помогает преодолеть пробелы в знаниях LLM и позволяет им генерировать более точные и релевантные результаты для широкого спектра задач.

Оценка и сравнение моделей

Регулярная оценка производительности LLM с использованием соответствующих метрик и сравнений является важной для поддержания качества и решения проблем. Оценка производительности модели по набору метрик, таких как точность, F1-оценка и BLEU, может помочь обнаружить и устранить любые проблемы, связанные с производительностью.

Сравнение производительности модели с другими моделями и отраслевыми сравнениями может предоставить ценные сведения о том, как улучшить производительность и оптимизацию модели.

Конфиденциальность и соблюдение нормативов

Обеспечение конфиденциальности данных и соблюдение нормативов является критически важным в LLMOps. Некоторые ключевые шаги включают в себя:

  • Применение техник анонимизации для удаления личной идентифицируемой информации (PII) из наборов данных

  • Соблюдение нормативов защиты данных, таких как GDPR и CCPA

  • Защита конфиденциальных данных и обеспечение ответственного развертывания LLM

Регулярные аудиты и оценки важны для гарантирования постоянного соблюдения нормативов и безопасности. Это обеспечивает высокий стандарт защиты данных и сильное управление моделями.

Инструменты и платформы для LLMOps

Множество платформ оркестровки, фреймворков, библиотек и инструментов наблюдения доступны для усиления LLMOps, упрощая разработку, развертывание и поддержку LLM. Эти инструменты и платформы помогают специалистам по данным и инженерам управлять LLM более эффективно, позволяя им решать проблемы, связанные с развертыванием LLM и обеспечивать их оптимальную производительность в широком спектре приложений.

Платформы оркестровки моделей

Платформы, такие как Databricks и Hugging Face, предоставляют комплексные решения для управления LLM, от управления данными до развертывания. Эти платформы оркестровки предлагают такие функции, как управление данными, тонкая настройка и адаптация моделей, развертывание и мониторинг, позволяя командам работать вместе в совместной среде и эффективно изучать данные, отслеживать эксперименты, разрабатывать модели и конвейеры, и развертывать модели с контролем.

Эти платформы предоставляют комплексный набор инструментов для помощи командам в управлении их LLM, от данных до инструментов.

Фреймворки и библиотеки

Открытые фреймворки и библиотеки, такие как TensorFlow и PyTorch, облегчают разработку и тонкую настройку LLM. Эти фреймворки и библиотеки предоставляют специалистам по данным и инженерам инструменты, необходимые для создания портативных, готовых к производству конвейеров для эффективного управления и развертывания LLM.

Используя эти мощные фреймворки и библиотеки, организации могут ускорить разработку и развертывание LLM, обеспечивая их оптимальную производительность в широком спектре приложений.

Инструменты наблюдения и поддержки

Инструменты, такие как Klu, позволяют проводить мониторинг и поддержку LLM в реальном времени, обеспечивая оптимальную производительность и решение проблем по мере их возникновения. Эти инструменты наблюдения и поддержки предоставляют информацию о состоянии и производительности LLM, позволяя командам обнаруживать и устранять любые проблемы своевременно.

Включая эти инструменты в свои рабочие процессы LLMOps, организации могут поддерживать качество и производительность своих LLM, обеспечивая их продолжительный успех в различных приложениях.

LLMOps в действии

LLM и LLMOps применяются в различных отраслях и вариантах использования, демонстрируя универсальность и потенциал этих мощных моделей ИИ. От здравоохранения до AI-ассистентов, чат-ботов до программирования, образования до приложений для общения с данными, продаж до SEO, LLM переопределяют то, как мы взаимодействуем с технологиями ИИ и используем их.

В следующих подразделах рассматриваются некоторые реальные применения LLM и LLMOps, демонстрирующие их трансформационное воздействие на различные сектора.

AI-ассистенты

AI-ассистенты и чат-боты стали неотъемлемой частью нашей цифровой жизни, и LLMOps играет ключевую роль в улучшении их возможностей. Используя техники LLMOps, AI-ассистенты могут генерировать более естественные и разговорные взаимодействия, что приводит к более интуитивному и удобному для пользователя опыту.

Кроме того, LLMOps можно использовать для создания более точных и персонализированных разговоров чат-ботов, улучшая удовлетворенность клиентов и поддержку в различных отраслях.

Чат-боты

Применение LLMOps в разработке и управлении чат-ботами привело к значительному улучшению их производительности и полезности. Используя техники LLMOps для:

  • Обучения модели

  • Упаковки

  • Валидации

  • Развертывания

Чат-боты могут предоставлять более точные и персонализированные взаимодействия с пользователями.

В результате компании могут лучше обслуживать своих клиентов и оптимизировать свои операции, в конечном итоге стимулируя рост и улучшая общий опыт клиента.

Вопросы и ответы по данным

В эпоху больших данных возможность взаимодействовать с данными с помощью обработки естественного языка становится все более важной. Приложения для общения с данными, работающие на основе LLM и LLMOps, позволяют пользователям получать информацию и принимать решения, общаясь с данными.

Это может ускорить процесс распознавания шаблонов и трендов, а также выявления скрытых взглядов, в конечном итоге приводя к:

Более обоснованным решениям

  • Улучшенным результатам

  • Повышенной эффективности

  • Улучшенной продуктивности

  • Лучшему удовлетворению клиентов

Различные отрасли используют мощь LLM и LLMOps для взаимодействия со своими данными более интуитивным и эффективным способом.

Образование

LLM и LLMOps обладают большим потенциалом в области образования, предлагая возможность для персонализированных обучающих программ, интеллектуальных систем обучения и генерации контента. Используя техники LLMOps, педагоги могут разрабатывать более интересный и индивидуально подобранный учебный контент, удовлетворяющий уникальным потребностям каждого студента.

Кроме того, интеллектуальные системы обучения, работающие на основе LLM, могут предоставлять обратную связь и поддержку в реальном времени, создавая более динамичную обучающую среду и способствуя лучшим образовательным результатам.

Здравоохранение

В секторе здравоохранения LLMOps играет важную роль в улучшении ухода за пациентами и результатов. LLM могут быть использованы для о

More terms

What is Inference?

Model inference is a process in machine learning where a trained model is used to make predictions based on new data. This step comes after the model training phase and involves providing an input to the model which then outputs a prediction. The objective of model inference is to extract useful information from data that the model has not been trained on, effectively allowing the model to infer the outcome based on its previous learning. Model inference can be used in various fields such as image recognition, speech recognition, and natural language processing. It is a crucial part of the machine learning pipeline as it provides the actionable results from the trained algorithm.

Read more

Argumentation framework (AF)?

An Argumentation Framework (AF) is a structured approach used in artificial intelligence (AI) to handle contentious information and draw conclusions from it using formalized arguments. It's a key component in building AI-powered debate systems and logical reasoners.

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