Что такое LLMOps?

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:

• Исследовать данные
• Отслеживать эксперименты
• Разрабатывать модели и конвейеры
• Развертывать модели с контролем
• Следить за производительностью модели

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