Vad är LLMOps?

by Stephen M. Walker II, Medgrundare / VD

Vad är LLMOps (Large Language Model Operations)?

LLMOps, eller Large Language Model Operations, är en specialiserad disciplin inom det bredare området MLOps (Machine Learning Operations) som fokuserar på hantering, distribution och underhåll av stora språkmodeller (LLMs).

LLMs är kraftfulla AI-modeller som kan generera text av mänsklig kvalitet, översätta språk, skriva olika typer av kreativt innehåll och svara på frågor på ett informativt sätt.

Dock på grund av deras komplexitet och resurskrav, ställer LLMs unika utmaningar när det gäller operationer.

Introduktion till LLMOps

Stora språkmodeller (LLMs) är en typ av artificiell intelligenssystem som är tränade på enorma mängder textdata för att generera människoliknande text. LLMOps avser processerna som är inblandade i att bygga, träna och distribuera dessa stora språkmodeller för praktiska tillämpningar.

Stora språkmodeller (LLMs) som GPT-4 tar världen med storm och förbluffar oss med sin kusliga förmåga att generera människoliknande text och driva nästa våg av produktivitetsappar. Men bakom kulisserna innebär hanteringen av dessa komplexa AI-system ett nyanserat arbete.

Det är här Stora Språkmodellsoperationer (LLMOps) kommer in i bilden — en omfattande metod för att hantera LLMs och säkerställa deras optimala prestanda. Följ med oss när vi utforskar världen av LLMOps, dess nyckelkomponenter, bästa praxis och verkliga tillämpningar, och avtäcker hemligheterna bakom att utnyttja kraften hos LLMs till deras fulla potential.

I den här guiden kommer vi att utforska den praktiska konsten och vetenskapen bakom LLMOps. Du kommer att upptäcka hur expertutövare tämjer dessa kraftfulla modeller för att anpassa deras utdata, göra dem mer användbara och konsekvent högpresterande.

Viktiga punkter

  • Översikt — LLMOps tillhandahåller infrastrukturen för att utveckla, distribuera och underhålla stora språkmodeller (LLMs) i produktionsmiljöer, och adresserar de specifika utmaningarna med att arbeta med LLMs.

  • Klassiska ML-arbetsflöden — Datahantering och förbehandling, modellanpassning/-finjustering och övervakning/underhåll är kärnkomponenterna i ett effektivt LLMOps-arbetsflöde.

  • Optimering — Tekniker som prompt engineering och retrieval augmented generation är bästa praxis för att anpassa LLMs till uppgifter och överbrygga kunskapsglapp.

  • Benchmarking — Regelbunden modellutvärdering/benchmarking säkerställer optimal LLM prestanda över tid. Att följa integritets- och efterlevnadsregler är också avgörande.

  • Orkestrering — Orkestreringsplattformar, ramverk, bibliotek och verktyg för observabilitet underlättar effektiv LLM utveckling, distribution och underhåll i skala.

Framväxten av LLMOps

Den snabba ökningen av användningen av maskininlärningsmodeller, särskilt LLMs, har lett till ett behov av effektiv modellhantering och distribution. LLMs, även kända som grundmodeller, använder djupinlärningsmodeller för att träna på omfattande textdatabaser, lära sig grammatik, semantik och sammanhang. Grundmodellarkitekturen, som är skicklig på att förstå relationer inom text, gör det möjligt för LLMs att förutse nästa ord i en mening, vilket gör dem till ryggraden i moderna AI-system och ett exempel på ml-modeller i aktion som grundmodeller.

Trots deras kraft kräver hantering av deras livscykel och optimering av deras prestanda över olika uppgifter specialiserade tekniker och verktyg - en uppgift som LLMOps uppfyller.

LLMOps är en omfattande uppsättning av praxis och verktyg som skapats för att övervaka livscykeln av LLMs, och adressera de specifika kraven och behoven av att distribuera och underhålla grundmodeller i produktionsinställningar. Det fokuserar på att skräddarsy förtränade språkmodeller till nedströmsmål samtidigt som man säkerställer skyddet av känslig data under processen.

LLMOps underlättar en samarbetsmiljö där användare kan:

Varför LLMs är viktiga

Stora språkmodeller (LLMs) har medfört en revolution inom området för naturlig språkbearbetning. De har banat väg för en mängd olika operationer, såsom:

  • Chatbots
  • Innehållsgenerering
  • Maskinöversättning
  • Känslomässig analys
  • Textsammanfattning
  • Frågesvarssystem

Dessa operationer har gjort LLMs till en integrerad del av moderna AI-system, vilket gör det möjligt för maskiner att förstå och interagera med människor på ett mer naturligt och intuitivt sätt.

Men dessa komplexa modeller står inför flera utmaningar, inklusive:

  • Tvetydighet i naturliga språk
  • Hallucinationer och fördomar
  • Kostnads- och latensproblem
  • Slutförandejustering
  • Uppgiftskompetens
  • Kunskapsluckor

Att ta itu med dessa utmaningar är avgörande för att låsa upp LLMs fulla potential och befästa deras position som en oumbärlig tillgång i dagens AI-drivna värld.

Utmaningar med LLMs

Trots sina imponerande förmågor står LLMs inför flera utmaningar som behöver åtgärdas för att säkerställa optimal prestanda. Några av de betydande hindren inkluderar:

  • Tvetydighet i naturliga språk

  • Hallucinationer och fördomar

  • Kostnads- och latensproblem

  • Slutförandejustering

  • Uppgiftskompetens

  • Saknad kunskap

Dessa utmaningar måste övervinnas i strävan att låsa upp LLMs sanna potential.

Följande underavsnitt erbjuder en djupare utforskning av dessa utmaningar, vilket förbättrar förståelsen för de komplexiteter som är inneboende i effektiv hantering och implementering av LLMs.

Tvetydighet i naturliga språk

Mänskliga språk är i grunden tvetydiga, med ord och fraser som ofta har flera tolkningar. Detta gör det utmanande för LLMs att urskilja den avsedda betydelsen av en mening. Oförmågan att förstå sammanhanget kan leda LLMs att generera felaktiga eller nonsensiska utdata.

För att övervinna detta hinder är det nödvändigt att förstå sammanhanget noggrant och göra korrekta antaganden, vilket gör det möjligt för LLMs att generera meningsfulla och precisa utdata.

Hallucinationer och fördomar

LLMs kan generera utdata som inte är förankrade i verkligheten, kallade hallucinationer, eller uppvisa fördomar som finns i deras träningsdata. Hallucinationer kan leda till felaktiga beslut och spridning av felaktig information, medan fördomar kan leda till orättvisa och diskriminerande resultat.

För att mildra dessa problem är det nödvändigt att använda dataset som speglar den verkliga världen och implementera tekniker som dataförstärkning och regularisering.

Kostnad och latens

LLMs kräver betydande datorkraft, vilket leder till höga kostnader och latensproblem vid implementering. Att träna en stor LLM kan variera från hundratusentals till miljontals dollar, och kostnaden för inferens, eller att använda modellen för att generera utdata, kan också vara betydande.

Latensproblem kan uppstå på grund av de omfattande datahanteringskraven, vilket kan påverka användarupplevelsen och den övergripande effektiviteten av LLMs i verkliga tillämpningar.

Slutförandejustering

Att säkerställa att LLM-genererade slutföranden stämmer överens med användarens avsikt och önskade resultat är en utmaning i LLMOps. Slutförandejustering innebär att man drar slutsatser eller förutsäger eventuell frånvarande information inom en kunskapsgraf (KG) och justerar enheter och relationer över flera KGs.

Effektivt att uppnå slutförandejustering kräver tillämpning av olika algoritmer och modeller, i kombination med en klar förståelse för uppgiften i fråga.

Uppgiftskompetens

LLMs måste finjusteras och anpassas till specifika uppgifter för att uppnå optimal prestanda. Eftersom LLMs tränas på stora dataset och inte är utformade för någon specifik uppgift, behöver de anpassas för att säkerställa att de genererar korrekta och relevanta utdata för den aktuella uppgiften.

Men finjustering och anpassning av LLMs för enskilda uppgifter kan innebära utmaningar och kräver en djupgående förståelse för både modellen och uppgiftskraven.

Saknad kunskap

LLMs kan sakna kunskap om specifika domäner eller nyligen inträffade händelser, vilket leder till ofullständiga eller föråldrade utdata. Kunskapsluckor för LLMs kan inkludera brist på förståelse för aktuella händelser, kulturella referenser och domänspecifik kunskap.

För att åtgärda dessa kunskapsluckor kan dataförstärkningstekniker, såsom att införliva extra data i träningsuppsättningen eller tillämpa överföringsinlärning, användas. Dessutom kan kombinationen av olika modeller, till exempel en återhämtningsförstärkt genereringsmodell, hjälpa till att överbrygga dessa luckor och förbättra LLM prestanda.

Nyckelkomponenter i LLMOps

LLMOps omfattar fem nyckelkomponenter - datahantering och förbehandling, återhämtningsystem, modellfinjustering och anpassning, implementering och övervakning, promptversionering och utvärdering - för att ta itu med de utmaningar som LLMs står inför och för att garantera deras optimala prestanda.

Med effektiv implementering av dessa komponenter kan LLMOps förenkla utvecklingen, implementeringen och underhållet av LLMs, vilket gör det möjligt för organisationer att utnyttja den fulla potentialen hos dessa formidabla modeller.

Datahantering och förbehandling

Effektiv datahantering och förbehandling är avgörande för LLM träning, inklusive datainsamling, rengöring och organisering. Att säkerställa datakvalitet och integritet är viktigt, eftersom det direkt påverkar prestanda för LLM. Tekniker som stavningskontroll, levenshtein-avståndsberegning, deduplicering och borttagning av avvikelser används ofta för att förbättra datasetet.

Dessutom måste dataförvaring och säkerhetsåtgärder, såsom datakryptering och åtkomstkontroller, implementeras för att skydda känslig information och säkerställa överensstämmelse med dataskyddsförordningar, särskilt vid hantering av domänspecifika data.

Återhämtningsystem

Återhämtnings system spelar en avgörande roll i LLMOps, och fungerar som ryggraden för tekniker för återhämtningsförstärkt generering. Dessa system är utformade för att hämta relevant information från en stor pool av data, och fungerar som en extern kunskapskälla för LLMs. Genom att integrera återhämtningsystem kan LLMs få tillgång till och införliva ytterligare information som kanske inte finns i deras träningsdata, vilket därmed förbättrar deras kunskapsbas och förbättrar deras utdatakvalitet.

Modellfinjustering och anpassning

Anpassningen av förtränade LLMs för specifika uppgifter via finjustering och prompt engineering är oumbärlig för att erhålla de önskade utdata och förbättra uppgiftsprestanda. Finjustering innebär att välja den lämpliga modellarkitekturen, optimera modellträning och bedöma modellprestanda.

Prompt engineering, å andra sidan, fokuserar på att utforma prompts som är specifika för uppgiften. Genom att kombinera dessa metoder kan LLMs skräddarsys för att generera korrekta och relevanta utdata för en mängd olika uppgifter.

Implementering och övervakning

Implementering och övervakning av LLMs i produktionsmiljöer är avgörande för underhåll av prestanda, lösning av problem och försäkran om överensstämmelse. Kontinuerliga integrations- och implementeringspipelines (CI/CD) underlättar modellutvecklingsprocessen genom att automatisera testning och modellimplementeringsprocesser.

Regelbunden modellutvärdering och benchmarking, med hjälp av lämpliga metriker som noggrannhet, F1-poäng och BLEU, är avgörande för att utvärdera modellprestanda och upptäcka och rätta till eventuella prestandaproblem. Implementering av modellövervakning kan ytterligare förbättra denna process.

Dessutom är det viktigt att upprätthålla datasekretess och följa dataskyddsförordningar, såsom GDPR och CCPA, som väsentliga aspekter av ansvarsfull LLM implementering och övervakning.

Promptversionering och utvärdering

Promptversionering innebär att skapa och hantera olika versioner av prompts för LLMs. Denna process gör det möjligt för datavetare att experimentera med olika prompts, testa deras effektivitet och välja den bästa för den aktuella uppgiften.

Versionering av prompts kan leda till bättre LLM prestanda eftersom det möjliggör kontinuerlig förbättring och anpassning av prompts baserat på feedback och resultat. Det ger också en historisk post över använda prompts, vilket kan vara fördelaktigt för framtida referens och för att förstå utvecklingen av modellprestanda.

Att utvärdera effektiviteten av prompts är lika viktigt som att skapa dem. Promptutvärdering innebär att bedöma prestanda för olika prompts i att styra LLM att generera de önskade utdata.

Detta kan göras genom olika metoder, såsom att jämföra utdata genererade av olika prompts, använda metriker som noggrannhet, F1-poäng och BLEU, eller genom användarfeedback. Regelbunden promptutvärdering säkerställer att de valda prompts fortsätter att ge de bästa resultaten och möjliggör förbättring och förbättring av prompts över tid.

LLMOps bästa praxis

Genom att implementera bästa praxis i LLMOps kan LLM prestanda förbättras avsevärt och risker i samband med deras implementering kan minskas. Dessa metoder inkluderar:

  • Prompt engineering

  • Återhämtningsförstärkt generering

  • Modellutvärdering och benchmarking

  • Sekretess och överensstämmelse

Organisationer kan låsa upp den fulla potentialen hos dessa avancerade AI-modeller, och säkerställa inte bara deras kraft utan också deras säkerhet och ansvar, genom att följa dessa bästa praxis.

Prompt Engineering

Att skapa effektiva prompts är avgörande för att styra LLMs att producera önskade utdata och förbättra uppgiftsprestanda. En välkonstruerad prompt kan styra modellen att generera det önskade utdata, medan en otillräcklig prompt kan leda till irrelevanta eller nonsensiska resultat.

För att skapa effektiva prompts rekommenderas det att använda koncis språk, eliminera tvetydighet och säkerställa att tillräcklig kontext ges för modellen att förstå uppgiften.

Återhämtningsförstärkt generering

Att kombinera LLMs med externa kunskapskällor kan förbättra deras förmågor och hantera kunskapsbrister. Återhämtningsförstärkt generering är en teknik som kombinerar en återhämtningsmodell med en generativ modell för att producera mer precisa och varierade utdata.

Denna metod hjälper till att överbrygga luckorna i LLMs kunskap och gör det möjligt för dem att generera mer korrekta och relevanta utdata för en mängd olika uppgifter.

Modellutvärdering och benchmarking

Att regelbundet utvärdera LLM prestanda med hjälp av lämpliga metriker och benchmarks är avgörande för att upprätthålla kvaliteten och hantera problem. Utvärdering av modellprestanda mot en uppsättning metriker, såsom noggrannhet, F1-poäng och BLEU, kan hjälpa till att upptäcka och rätta till eventuella prestandarelaterade problem.

Att jämföra modellens prestanda med andra modeller och branschbenchmarks kan ge värdefulla insikter i områden för att förbättra modellprestanda och optimering.

Sekretess och överensstämmelse

Att säkerställa datasekretess och regulatorisk överensstämmelse är avgörande i LLMOps. Några viktiga steg att ta inkluderar:

  • Implementering av anonymiseringstekniker för att ta bort personligt identifierbar information (PII) från dataset

  • Följa dataskyddsförordningar, såsom GDPR och CCPA

  • Skydda känslig data och säkerställa ansvarsfull LLM implementering

Regelbundna revisioner och bedömningar är viktiga för att garantera pågående överensstämmelse och säkerhet. Detta säkerställer att en hög standard för dataskydd upprätthålls och en stark modellhantering upprätthålls.

Verktyg och plattformar för LLMOps

En mängd orkestreringsplattformar, ramverk, bibliotek och observabilitetsverktyg finns tillgängliga för att stärka LLMOps, vilket förenklar utvecklingen, implementeringen och underhållet av LLMs. Dessa verktyg och plattformar hjälper datavetenskapsmän och ingenjörer att hantera LLMs mer effektivt, vilket gör det möjligt för dem att hantera de utmaningar som är förknippade med LLM implementering och säkerställa deras optimala prestanda i en mängd olika applikationer.

Modellorkestreringsplattformar

Plattformar som Databricks och Hugging Face erbjuder helhetslösningar för att hantera LLMs, från datahantering till implementering. Dessa orkestreringsplattformar erbjuder funktioner som datahantering, modellfinjustering och anpassning, implementering och övervakning, vilket gör att team kan arbeta tillsammans i en samarbetsmiljö och effektivt utforska data, spåra experiment, konstruera modeller och pipelines, och implementera modeller med kontroll.

Dessa plattformar erbjuder en omfattande uppsättning verktyg för att hjälpa team att hantera sina LLMs, från data till verktyg.

Ramverk och bibliotek

Öppna ramverk och bibliotek, som TensorFlow och PyTorch, underlättar LLM utveckling och finjustering. Dessa ramverk och bibliotek ger datavetenskapsmän och ingenjörer de verktyg de behöver för att konstruera portabla, produktionsklara pipelines för effektiv hantering och implementering av LLMs.

Genom att utnyttja dessa kraftfulla ramverk och bibliotek kan organisationer påskynda utvecklingen och implementeringen av LLMs, vilket säkerställer deras optimala prestanda över ett brett spektrum av applikationer.

Observabilitets- och underhållsverktyg

Verktyg som Klu möjliggör realtidsövervakning och underhåll av LLMs, vilket säkerställer optimal prestanda och hanterar problem när de uppstår. Dessa observabilitets- och underhållsverktyg ger insikter i hälsan och prestandan för LLMs, vilket gör att team kan upptäcka och rätta till eventuella problem i tid.

Genom att införliva dessa verktyg i sina LLMOps arbetsflöden kan organisationer upprätthålla kvaliteten och prestandan för sina LLMs, vilket säkerställer deras fortsatta framgång i en mängd olika applikationer.

LLMOps i praktiken

LLMs och LLMOps tillämpas över olika branscher och användningsfall, vilket visar på mångsidigheten och potentialen hos dessa kraftfulla AI-modeller. Från hälso- och sjukvård till AI-assistenter, chatbots till programmering, utbildning till talk-to-your-data applikationer, försäljning till SEO, omdefinierar LLMs sättet vi interagerar med och utnyttjar AI-teknologier.

Följande underavsnitt går in på några verkliga tillämpningar av LLMs och LLMOps, vilket visar deras transformerande inverkan över olika sektorer.

AI-assistenter

AI-assistenter och chatbots har blivit en integrerad del av våra digitala liv, och LLMOps spelar en nyckelroll i att förbättra deras förmågor. Genom att använda LLMOps tekniker kan AI-assistenter generera mer naturliga och konversationella interaktioner, vilket leder till en mer intuitiv och användarvänlig upplevelse.

Dessutom kan LLMOps användas för att producera mer exakta och personliga chatbot-konversationer, vilket förbättrar kundnöjdheten och stödet över olika branscher.

Chatbots

Tillämpningen av LLMOps i utvecklingen och hanteringen av chatbots har lett till betydande förbättringar i deras prestanda och nytta. Genom att använda LLMOps tekniker för:

  • Modellträning

  • Paketering

  • Validering

  • Implementering

Kan chatbots ge mer precisa och personliga interaktioner med användare.

Som ett resultat kan företag bättre betjäna sina kunder och effektivisera sina operationer, vilket i slutändan driver tillväxt och förbättrar den övergripande kundupplevelsen.

Data Q&A

I den stora dataåldern blir förmågan att interagera med data genom naturlig språkbehandling allt viktigare. Talk-to-your-data applikationer, drivna av LLMs och LLMOps, gör det möjligt för användare att få insikter och fatta beslut genom att samtala med data.

Detta kan påskynda processen att känna igen mönster och trender, samt upptäcka dolda insikter, vilket i slutändan leder till:

Mer informerade beslut

  • Förbättrade resultat

  • Ökad effektivitet

  • Förbättrad produktivitet

  • Bättre kundnöjdhet

Olika branscher utnyttjar kraften i LLMs och LLMOps för att interagera med sina data på ett mer intuitivt och effektivt sätt.

Utbildning

LLMs och LLMOps håller stor löfte inom utbildningsområdet, med potential för personliga lärandeupplevelser, intelligenta handledningssystem och innehållsgenerering. Genom att använda LLMOps tekniker kan lärare utveckla mer engagerande och skräddarsydda utbildningsinnehåll, som svarar mot de unika behoven hos varje elev.

Dessutom kan intelligenta handledningssystem som drivs av LLMs ge realtidsfeedback och stöd, vilket främjar en mer dynamisk lärmiljö och driver bättre utbildningsresultat.

Hälso- och sjukvård

Inom hälso- och sjukvården spelar LLMOps en avgörande roll för att förbättra patientvård och resultat. LLMs kan användas för att utvärdera patientdata för att upptäcka mönster och trender som kan hjälpa vårdpersonal att fatta mer informerade beslut.

Dessutom kan LLMOps användas för att automatisera processer som medicinsk kodning och fakturering, samt att erbjuda skräddarsydda rekommendationer för behandlingar och mediciner. Genom att implementera LLMs inom hälso- och sjukvården kan organisationer förbättra patientvården, effektivisera processer och i slutändan rädda liv.

Försäljning

LLMOps kan spela en betydande roll i att omvandla försäljningsprocesser. Några exempel på hur LLMOps kan användas inkluderar:

  • Försäljningsprognoser

  • Kundkänslighetsanalys

  • Automatisering av försäljningsprocesser

  • Innehållsgenerering

Genom att utnyttja LLMOps tekniker kan företag få djupare insikter i kundbehov och preferenser, vilket gör det möjligt för dem att fatta mer informerade beslut och i slutändan driva tillväxt.

Dessutom kan automatisering av försäljningsprocesser med hjälp av LLMs leda till ökad effektivitet och kostnadsminskningar, vilket ger företag en konkurrensfördel.

SEO

Sökmotoroptimering (SEO) är en nyckelkomponent för onlineframgång, och LLMOps kan spela en avgörande roll i att optimera innehåll för sökmotorer. Genom att använda LLMOps tekniker för innehållsgenerering, sökordsforskning och naturlig språkbehandling kan företag skapa mer relevant och engagerande innehåll som rankar högre på sökmotorernas resultat sidor (SERPs).

Detta driver inte bara ökad organisk trafik, utan gör det också möjligt för företag att bygga en starkare online närvaro och uppnå större synlighet i sin målmarknad.

Programvaruutveckling

Den automatisering av programmeringsuppgifter med hjälp av LLMs har potential att revolutionera programvaruutvecklingsprocessen. Med hjälp av LLMOps kan LLMs skräddarsys för att generera kodsnuttar, automatisera buggfixar och till och med skapa hela applikationer baserat på användarinmatning.

Detta strömlinjeformar inte bara utvecklingsprocessen, utan låter också utvecklare fokusera på mer komplexa och högvärdesuppgifter, vilket i slutändan förbättrar kvaliteten och effektiviteten i programvaruutvecklingen.

Slutsats

Stora språkmodeller och LLMOps har inlett en ny era av AI-förmågor, som omvandlar branscher och uppgifter över hela linjen. Genom att förstå de utmaningar som LLMs står inför och implementera bästa praxis i LLMOps kan organisationer utnyttja den fulla potentialen hos dessa kraftfulla AI-modeller för att driva tillväxt, förbättra effektiviteten och leverera bättre resultat. När tillämpningarna av LLMs och LLMOps fortsätter att expandera, kan vi se fram emot en framtid där AI blir en ännu mer integrerad del av vårt dagliga liv, vilket främjar innovation och förbättrar sättet vi lever, arbetar och kommunicerar.

FAQ

Vad är skillnaden mellan MLOps och LLMOps?

MLOps och Mlops är två distinkta discipliner, med MLOps som fokuserar på hanteringen och implementeringen av maskininlärnings modeller, medan Mlops handlar om att använda maskininlärning för att optimera operativa processer.

MLOps fokuserar på utvecklingen, implementeringen och hanteringen av maskininlärnings modeller, medan Mlops handlar om att använda maskininlärning för att optimera operativa processer. Detta inkluderar automatisering av uppgifter, förbättring av effektiviteten och minskning av kostnader. Båda disciplinerna är avgörande för organisationer att maximera värdet av deras maskininlärning.

Hur förbättrar LLMOps funktionaliteten hos stora språkmodeller?

LLMOps, eller Large Language Model Operations, förbättrar funktionaliteten hos stora språkmodeller genom att tillhandahålla den nödvändiga infrastrukturen och verktygen för deras operativa hantering i produktionsmiljöer.

Detta inkluderar metoder, tekniker och verktyg som används för att bygga, implementera, utvärdera och träna LLMs. Genom att göra detta säkerställer LLMOps effektiv användning av resurser, optimerar modellprestanda och underlättar sömlös integration av LLMs i befintliga system och arbetsflöden.

Dessutom möjliggör LLMOps kontinuerlig övervakning och finjustering av LLMs, vilket säkerställer deras anpassningsförmåga till utvecklande datamönster och krav. Detta leder i slutändan till förbättrad modellnoggrannhet, tillförlitlighet och övergripande prestanda.

Vad är en LLM inom AI?

En stor språkmodell (LLM) är en typ av artificiell intelligens (AI) algoritm som använder djupinlärningstekniker och stora datamängder för att generera, sammanfatta och förutsäga nytt innehåll.

Den kombinerar probabilistiska modeller med framåtriktade neurala nätverk och transformatorer för att analysera stora korpusar av data för språkmönster och samband mellan ord och fraser.

Vilka är några vanliga användningsområden för stora språkmodeller (LLM)?

LLM används vanligtvis för chatbots, innehållsgenerering och utveckling av AI-system.

Vilka är de viktigaste komponenterna i LLMOps?

LLMOps är en omfattande svit av verktyg som används för att hantera data, finjustera och anpassa modeller, distribuera lösningar och övervaka prestanda för optimala språk- och inlärningsmodell (LLM) resultat.

Det ger en enhetlig plattform för dataforskare, ingenjörer och affärsanvändare att samarbeta på utvecklingen och distributionen av LLM lösningar. Det gör det också möjligt för användare att snabbt och enkelt distribuera modeller till produktion, övervaka prestanda och justera modeller vid behov.

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 graph traversal?

Graph traversal, also known as graph search, is a process in computer science that involves visiting each vertex in a graph. This process is categorized based on the order in which the vertices are visited.

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