Що таке LLMOps?

by Стефен М. Вокер II, Співзасновник / Генеральний директор

Що таке LLMOps (Операції з великими моделями мови)?

LLMOps, або Операції з великими моделями мови, це спеціалізована дисципліна в межах ширшого поля MLOps (Операції з машинним навчанням), яка зосереджується на управлінні, розгортанні та обслуговуванні великих моделей мови (LLM).

LLM - це потужні моделі AI, здатні генерувати текст якості людини, перекладати мови, писати різні види творчого контенту та відповідати на питання інформативним способом.

Однак, через їх складність та вимоги до ресурсів, LLM ставлять унікальні виклики з точки зору операцій.

Знайомство з LLMOps

Великі моделі мови (LLM) - це тип системи штучного інтелекту, який навчається на величезних обсягах текстових даних для генерації тексту, подібного до людського. LLMOPS відноситься до процесів, що включаються в побудову, навчання та розгортання цих великих моделей мови для практичних застосувань.

Великі моделі мови (LLM), такі як GPT-4, захоплюють світ, вражаючи нас своєю неймовірною здатністю генерувати текст, подібний до людського, та стимулювати наступну хвилю продуктивних додатків. Однак, за кулісами, управління цими складними системами AI включає в себе тонку роботу.

Тут на сцену виходить Операції з великими моделями мови (LLMOps) - це комплексний підхід до управління LLM та забезпечення їх оптимальної продуктивності. Приєднуйтесь до нас, коли ми досліджуємо світ LLMOps, його ключові компоненти, кращі практики та реальні застосування, розкриваючи секрети повного використання потужності LLM.

У цьому посібнику ми дослідимо практичне мистецтво та науку LLMOps. Ви дізнаєтесь, як експерти-практики приручають ці потужні моделі, щоб вирівняти їх вихідні дані, зробити їх більш корисними та постійно високопродуктивними.

Основні висновки

  • Огляд — LLMOps надає інфраструктуру для розробки, розгортання та обслуговування великих моделей мови (LLM) в продуктивних середовищах, вирішуючи специфічні виклики роботи з LLM.

  • Класичні ML робочі процеси — Управління даними та попередня обробка, точне налаштування моделі / адаптація та моніторинг / обслуговування є основними компонентами ефективного робочого процесу LLMOps.

  • Оптимізація — Техніки, такі як інженерія підказок та генерація з підсиленням пошуку, є кращими практиками для адаптації LLM до завдань та заповнення прогалин у знаннях.

  • Бенчмаркінг — Регулярна оцінка / бенчмаркінг моделі забезпечує оптимальну продуктивність LLM з часом. Дотримання правил конфіденційності та регулювання також є критично важливим.

  • Оркестрація — Платформи оркестрації, фреймворки, бібліотеки та інструменти спостереження сприяють ефективній розробці, розгортанню та обслуговуванню LLM в масштабі.

Поява LLMOps

Швидке зростання використання моделей машинного навчання, особливо LLM, викликало потребу в ефективному управлінні моделями та їх розгортанні. LLM, також відомі як основні моделі, використовують моделі глибокого навчання для навчання на величезних текстових наборах даних, вивчаючи граматику, семантику та контекст. Архітектура основної моделі, здатна розуміти відносини в тексті, дозволяє LLM передбачати наступне слово в реченні, роблячи їх основою сучасних систем AI та прикладом моделей машинного навчання в дії як основних моделей.

Незважаючи на їх потужність, управління їх життєвим циклом та оптимізація їх продуктивності в різних завданнях вимагає спеціалізованих технік та інструментів - обов'язок, який виконує LLMOps.

LLMOps - це комплексний набір практик та інструментів, створених для контролю за життєвим циклом LLM, враховуючи специфічні вимоги та потреби розгортання та обслуговування основних моделей в продуктивних налаштуваннях. Він зосереджується на налаштуванні попередньо навчених моделей мови на завдання, що випливають знизу, забезпечуючи захист чутливих даних під час процесу.

LLMOps сприяє співпраці, де користувачі можуть:

Чому важливі LLM

Великі моделі мови (LLM) спричинили революцію в галузі обробки природних мов. Вони проклали шлях для широкого спектра операцій, таких як:

  • Чат-боти
  • Генерація контенту
  • Машинний переклад
  • Аналіз настрою
  • Підсумовування тексту
  • Системи відповідей на питання

Ці операції зробили LLM невід'ємною частиною сучасних систем штучного інтелекту, дозволивши машинам розуміти та взаємодіяти з людьми більш природним та інтуїтивним способом.

Однак ці складні моделі стикаються з кількома викликами, включаючи:

  • Нечіткість у природних мовах
  • Галюцинації та упередження
  • Проблеми з вартістю та затримкою
  • Вирівнювання завершення
  • Професійність завдань
  • Прогалини в знаннях

Вирішення цих викликів є важливим для розкриття повного потенціалу LLM та закріплення їх позиції як невід'ємного активу в сучасному світі, що керується штучним інтелектом.

Виклики з LLM

Незважаючи на їх вражаючі можливості, LLM стикаються з кількома викликами, які потрібно вирішити, щоб забезпечити оптимальну продуктивність. Деякі зі значних перешкод включають:

  • Нечіткість природних мов

  • Галюцинації та упередження

  • Проблеми з вартістю та затримкою

  • Вирівнювання завершення

  • Професійність завдань

  • Відсутність знань

Ці виклики слід подолати у пошуках розкриття справжнього потенціалу LLM.

Наступні підрозділи пропонують глибше дослідження цих викликів, покращуючи розуміння складностей, притаманних ефективному управлінню та розгортанню LLM.

Нечіткість природних мов

Людські мови є внутрішньо нечіткими, зі словами та фразами, які часто мають кілька інтерпретацій. Це ускладнює завдання LLM визначити призначене значення речення. Нездатність зрозуміти контекст може привести до того, що LLM генерує неправильні або абсурдні виходи.

Щоб подолати цю перешкоду, важливо глибоко зрозуміти контекст та робити точні припущення, що дозволяє LLM генерувати значущі та точні виходи.

Галюцинації та упередження

LLM можуть генерувати виходи, які не ґрунтуються на реальності, що називається галюцинаціями, або виявляти упередження, присутні в їхніх навчальних даних. Галюцинації можуть призвести до помилкових рішень та поширення неточної інформації, тоді як упередження можуть призвести до несправедливих та дискримінаційних результатів.

Щоб пом'якшити ці проблеми, необхідно використовувати набори даних, які відображають реальний світ, та впроваджувати такі методи, як доповнення даних та регуляризація.

Вартість та затримка

LLM вимагають значних обчислювальних ресурсів, що призводить до високих витрат та проблем з затримкою при розгортанні. Навчання великої LLM може коштувати від сотень тисяч до мільйонів доларів, а вартість виведення, або використання моделі для генерації виводів, також може бути значною.

Проблеми з затримкою можуть виникнути через великі вимоги до обробки даних, які можуть вплинути на користувацький досвід та загальну ефективність LLM в реальних застосуваннях.

Вирівнювання завершення

Забезпечення того, що завершення, згенеровані LLM, відповідають наміру користувача та бажаним результатам, є викликом в LLMOps. Вирівнювання завершення включає виведення або прогнозування будь-якої відсутньої інформації в графі знань (KG) та вирівнювання сутностей та відносин між кількома KG.

Ефективне досягнення вирівнювання завершення вимагає застосування різних алгоритмів та моделей, а також чіткого розуміння поставленого завдання.

Професійність завдань

LLM повинні бути точно налаштовані та адаптовані до конкретних завдань для досягнення оптимальної продуктивності. Оскільки LLM навчаються на великих наборах даних і не розроблені для будь-якого конкретного завдання, їх потрібно налаштувати, щоб гарантувати, що вони генерують точні та відповідні виводи для поставленого завдання.

Однак точне налаштування та налаштування LLM для окремих завдань можуть створювати виклики та вимагати глибокого розуміння як моделі, так і вимог до завдання.

Відсутність знань

LLM можуть не мати знань про конкретні області або недавні події, що призводить до неповних або застарілих виводів. Прогалини в знаннях для LLM можуть включати нездатність зрозуміти поточні події, культурні посилання та знання, специфічні для області.

Щоб усунути ці прогалини в знаннях, можна використовувати техніки доповнення даних, такі як включення додаткових даних до набору даних для навчання або застосування переносу навчання. Крім того, комбінування різних моделей, наприклад, моделі з доповненням вибірки, може допомогти подолати ці прогалини та покращити продуктивність LLM.

Основні компоненти LLMOps

LLMOps включає п'ять ключових компонентів - управління даними та попередня обробка, системи вибірки, точне налаштування моделі та адаптація, розгортання та моніторинг, версіонування та оцінка підказок - для вирішення викликів, з якими стикаються LLM, та гарантування їх оптимальної продуктивності.

За ефективного впровадження цих компонентів, LLMOps може спростити розробку, розгортання та обслуговування LLM, дозволяючи організаціям використовувати весь потенціал цих потужних моделей.

Управління даними та попередня обробка

Ефективне управління даними та попередня обробка важливі для навчання LLM, включаючи збір, очищення та організацію даних. Забезпечення якості даних та цілісності є важливим, оскільки воно безпосередньо впливає на продуктивність LLM. Техніки, такі як перевірка орфографії, розрахунок відстані Левенштейна, дедублікація та видалення викидів, зазвичай використовуються для удосконалення набору даних.

Крім того, необхідно впровадити заходи зберігання даних та безпеки, такі як шифрування даних та контроль доступу, щоб захистити конфіденційну інформацію та забезпечити відповідність нормам захисту даних, особливо при обробці даних, специфічних для області.

Системи вибірки

Системи вибірки відіграють важливу роль в LLMOps, служачи основою для технік генерації з доповненням вибірки. Ці системи розроблені для вибірки відповідної інформації з великої кількості даних, виступаючи зовнішнім джерелом знань для LLM. Інтегруючи системи вибірки, LLM можуть отримувати доступ та включати додаткову інформацію, якої може не бути в їхніх навчальних даних, тим самим покращуючи їх базу знань та покращуючи якість їх виводів.

Точне налаштування моделі та адаптація

Адаптація попередньо навчених LLM для конкретних завдань за допомогою точного налаштування та інженерії підказок є незамінною для отримання бажаних виводів та покращення продуктивності завдань. Точне налаштування включає вибір відповідної архітектури моделі, оптимізацію навчання моделі та оцінку продуктивності моделі.

Інженерія підказок, з іншого боку, зосереджується на розробці підказок, які специфічні для завдання. Шляхом поєднання цих підходів, LLM можуть бути налаштовані для генерації точних та відповідних виводів для широкого спектра завдань.

Розгортання та моніторинг

Розгортання та спостереження за LLM в продуктивних середовищах є важливими для підтримки продуктивності, вирішення проблем та забезпечення відповідності. Неперервні процеси інтеграції та розгортання (CI/CD) сприяють процесу розробки моделі, автоматизуючи тестування та процеси розгортання моделі.

Регулярна оцінка моделі та бенчмаркінг, за допомогою відповідних метрик, таких як точність, F1-оцінка та BLEU, є важливими для оцінки продуктивності моделі та виявлення та виправлення будь-яких проблем з продуктивністю. Впровадження моніторингу моделі може додатково покращити цей процес.

Крім того, підтримка конфіденційності даних та дотримання норм захисту даних, таких як GDPR та CCPA, є важливими аспектами відповідального розгортання та моніторингу LLM.

Версіонування підказок та оцінка

Версіонування підказок включає створення та управління різними версіями підказок для LLM. Цей процес дозволяє дослідникам даних експериментувати з різними підказками, тестувати їх ефективність та вибирати найкращу для даного завдання.

Версіонування підказок може призвести до кращої продуктивності LLM, оскільки це дозволяє постійно вдосконалювати та адаптувати підказки на основі відгуків та результатів. Він також надає історичний запис використаних підказок, що може бути корисним для майбутнього посилання та для розуміння еволюції продуктивності моделі.

Оцінка ефективності підказок є такою ж важливою, як і їх створення. Оцінка підказок включає оцінку продуктивності різних підказок у керуванні LLM для генерації бажаних виводів.

Це можна зробити різними способами, наприклад, порівнюючи виводи, що генеруються різними підказками, використовуючи метрики, такі як точність, F1-оцінка та BLEU, або через відгуки користувачів. Регулярна оцінка підказок гарантує, що обрані підказки продовжують давати найкращі результати, і дозволяє вдосконалювати та покращувати підказки з часом.

Найкращі практики LLMOps

Впровадження найкращих практик в LLMOps може значно покращити продуктивність LLM та зменшити ризики, пов'язані з їх розгортанням. Ці практики включають:

  • Інженерія підказок

  • Генерація з доповненням вибірки

  • Оцінка моделі та бенчмаркінг

  • Конфіденційність та відповідність

Організації можуть розкрити весь потенціал цих передових моделей AI, гарантуючи не тільки їх потужність, але й безпеку та відповідальність, дотримуючись цих найкращих практик.

Інженерія підказок

Створення ефективних підказок є важливим для керування LLM для виробництва бажаних виводів та покращення продуктивності завдань. Добре сконструйована підказка може направити модель на генерацію бажаного виводу, тоді як недостатня підказка може призвести до нерелевантних або абсурдних результатів.

Для створення ефективних підказок рекомендується використовувати стислу мову, усувати неоднозначність та забезпечувати достатній контекст, щоб модель могла зрозуміти завдання.

Генерація з доповненням вибірки

Поєднання LLM з зовнішніми джерелами знань може покращити їх можливості та вирішити проблеми з відсутністю знань. Генерація з доповненням вибірки - це техніка, яка поєднує модель вибірки з генеративною моделлю для виробництва більш точних та різноманітних виводів.

Цей підхід допомагає заповнити прогалини в знаннях LLM та дозволяє їм генерувати більш точні та релевантні виводи для широкого спектра завдань.

Оцінка моделі та бенчмаркінг

Регулярна оцінка продуктивності LLM за допомогою відповідних метрик та бенчмарків є важливою для підтримки якості та вирішення проблем. Оцінка продуктивності моделі за набором метрик, таких як точність, F1-оцінка та BLEU, може допомогти виявити та виправити будь-які проблеми, пов'язані з продуктивністю.

Порівняння продуктивності моделі з іншими моделями та галузевими бенчмарками може надати цінні вказівки щодо областей для покращення продуктивності та оптимізації моделі.

Конфіденційність та відповідність

Забезпечення конфіденційності даних та дотримання нормативних вимог є критично важливим у LLMOps. Деякі ключові кроки включають:

  • Впровадження технік анонімізації для видалення особистої ідентифікаційної інформації (PII) з наборів даних

  • Дотримання нормативних вимог щодо захисту даних, таких як GDPR та CCPA

  • Захист чутливих даних та забезпечення відповідального розгортання LLM

Регулярні аудити та оцінки важливі для гарантування постійного дотримання норм і безпеки. Це забезпечує високий стандарт захисту даних та сильне управління моделями.

Інструменти та платформи для LLMOps

Існує багато платформ оркестрації, фреймворків, бібліотек та інструментів спостереження, які підсилюють LLMOps, спрощуючи розробку, розгортання та обслуговування LLM. Ці інструменти та платформи допомагають науковцям та інженерам ефективніше керувати LLM, дозволяючи їм вирішувати проблеми, пов'язані з розгортанням LLM, та забезпечувати їх оптимальну продуктивність в широкому спектрі застосувань.

Платформи оркестрації моделей

Платформи, такі як Databricks та Hugging Face, надають комплексні рішення для управління LLM, від управління даними до розгортання. Ці платформи оркестрації пропонують такі функції, як управління даними, тонка настройка та адаптація моделей, розгортання та моніторинг, дозволяючи командам співпрацювати в колаборативному середовищі та ефективно досліджувати дані, відстежувати експерименти, інженерію моделей та конвеєрів, та контролювати розгортання моделей.

Ці платформи надають комплексний набір інструментів для допомоги командам управляти своїми LLM, від даних до інструментів.

Фреймворки та бібліотеки

Відкриті фреймворки та бібліотеки, такі як TensorFlow та PyTorch, сприяють розробці та тонкій настройці LLM. Ці фреймворки та бібліотеки надають науковцям та інженерам інструменти, які їм потрібні для створення портативних, готових до виробництва конвеєрів для ефективного управління та розгортання LLM.

Використовуючи ці потужні фреймворки та бібліотеки, організації можуть прискорити розробку та розгортання LLM, забезпечуючи їх оптимальну продуктивність в широкому спектрі застосувань.

Інструменти спостереження та обслуговування

Інструменти, такі як Klu, дозволяють моніторинг та обслуговування LLM в реальному часі, гарантуючи оптимальну продуктивність та вирішення проблем, як тільки вони виникають. Ці інструменти спостереження та обслуговування надають інформацію про стан та продуктивність LLM, дозволяючи командам виявляти та виправляти будь-які проблеми своєчасно.

Впроваджуючи ці інструменти в свої робочі процеси LLMOps, організації можуть підтримувати якість та продуктивність своїх LLM, гарантуючи їхній постійний успіх в різноманітних застосуваннях.

LLMOps на практиці

LLM та LLMOps застосовуються в різних галузях та сценаріях використання, демонструючи універсальність та потенціал цих потужних моделей AI. Від охорони здоров'я до AI-асистентів, чат-ботів до програмування, освіти до застосувань "розмови з даними", продажів до SEO, LLM переосмислюють спосіб, яким ми взаємодіємо з технологіями AI та використовуємо їх.

Наступні підрозділи розглядають деякі реальні застосування LLM та LLMOps, демонструючи їхній трансформуючий вплив на різні сектори.

AI-асистенти

AI-асистенти та чат-боти стали невід'ємною частиною нашого цифрового життя, а LLMOps відіграє ключову роль у покращенні їхніх можливостей. Використовуючи методики LLMOps, AI-асистенти можуть генерувати більш природні та розмовні взаємодії, що призводить до більш інтуїтивного та зручного для користувача досвіду.

Більше того, LLMOps може бути використаний для створення більш точних та персоналізованих розмов чат-ботів, покращуючи задоволеність та підтримку клієнтів в різних галузях.

Чат-боти

Застосування LLMOps у розробці та управлінні чат-ботами призвело до значних поліпшень їхньої продуктивності та корисності. Використовуючи методики LLMOps для:

  • Навчання моделі

  • Упаковки

  • Валідації

  • Розгортання

Чат-боти можуть надавати більш точні та персоналізовані взаємодії з користувачами.

В результаті, компанії можуть краще обслуговувати своїх клієнтів та оптимізувати свої операції, в кінцевому рахунку сприяючи росту та покращенню загального досвіду клієнтів.

Data Q&A

У епоху великих даних здатність взаємодіяти з даними за допомогою обробки природної мови стає все більш важливою. Застосунки "розмови з даними", які працюють на основі LLM та LLMOps, дозволяють користувачам отримувати інформацію та приймати рішення, спілкуючись з даними.

Це може прискорити процес виявлення шаблонів та тенденцій, а також виявлення прихованих умов, що в кінцевому рахунку призводить до:

Більш обґрунтованих рішень

  • Покращених результатів

  • Підвищення ефективності

  • Підвищення продуктивності

  • Кращого задоволення клієнтів

Різноманітні галузі використовують потужність LLM та LLMOps для більш інтуїтивного та ефективного взаємодії з їхніми даними.

Освіта

LLM та LLMOps мають великий потенціал у сфері освіти, пропонуючи можливість персоналізованих навчальних досвідів, інтелектуальних систем наставництва та генерації контенту. Застосовуючи методики LLMOps, викладачі можуть розробляти більш цікавий та індивідуальний навчальний контент, відповідаючи на унікальні потреби кожного студента.

Крім того, інтелектуальні системи наставництва, які працюють на основі LLM, можуть надавати відгуки та підтримку в реальному часі, сприяючи більш динамічному навчальному середовищу та досягненню кращих навчальних результатів.

Охорона здоров'я

У сфері охорони здоров'я LLMOps відіграє важливу роль у покращенні догляду за пацієнтами та результатів. LLM можуть бути використані для оцінки даних пацієнтів для виявлення шаблонів та тенденцій, які можуть допомогти медичним працівникам приймати більш обґрунтовані рішення.

Більше того, LLMOps може бути використаний для автоматизації процесів, таких як медичне кодування та виставлення рахунків, а також для надання індивідуальних рекомендацій щодо лікування та медикаментів. Розгортання LLM в охороні здоров'я, організації можуть покращити догляд за пацієнтами, оптимізувати процеси та, в кінцевому рахунку, врятувати життя.

Продажі

LLMOps може відіграти значну роль у трансформації процесів продажу. Деякі приклади того, як можна використовувати LLMOps, включають:

  • Прогнозування продажів

  • Аналіз настрою клієнтів

  • Автоматизація процесу продажу

  • Генерація контенту

Використовуючи техніки LLMOps, компанії можуть отримати глибше розуміння потреб та переваг клієнтів, що дозволяє їм приймати більш обґрунтовані рішення та в кінцевому рахунку сприяти росту.

Більше того, автоматизація процесів продажу за допомогою LLM може призвести до збільшення ефективності та зниження витрат, надаючи компаніям конкурентну перевагу.

SEO

Оптимізація для пошукових систем (SEO) є ключовим компонентом успіху в Інтернеті, і LLMOps може відіграти вирішальну роль у оптимізації контенту для пошукових систем. Використовуючи техніки LLMOps для генерації контенту, дослідження ключових слів та обробки природної мови, компанії можуть створювати більш відповідний та цікавий контент, який займає вищі позиції на сторінках результатів пошукових систем (SERP).

Це не тільки сприяє збільшенню органічного трафіку, але також дозволяє компаніям побудувати сильніше онлайн-присутність та досягти більшої видимості на своєму цільовому ринку.

Розробка програмного забезпечення

Автоматизація програмних завдань за допомогою LLM має потенціал революціонізувати процес розробки програмного забезпечення. За допомогою LLMOps, LLM можуть бути налаштовані для генерації фрагментів коду, автоматичного виправлення помилок, а навіть створення цілих додатків на основі введення користувача.

Це не тільки раціоналізує процес розробки, але також дозволяє розробникам зосередитися на більш складних та високоцінних завданнях, в кінцевому рахунку покращуючи якість та ефективність розробки програмного забезпечення.

Висновок

Великі моделі мови та LLMOps відкрили нову еру можливостей AI, трансформуючи галузі та завдання в усіх напрямках. Розуміючи виклики, з якими стикаються LLM, та впроваджуючи найкращі практики в LLMOps, організації можуть використовувати повний потенціал цих потужних моделей AI для стимулювання росту, покращення ефективності та досягнення кращих результатів. Оскільки застосування LLM та LLMOps продовжують розширюватися, ми можемо очікувати на майбутнє, де AI стає ще більш невід'ємною частиною нашого повсякденного життя, сприяючи інноваціям та покращуючи спосіб, яким ми живемо, працюємо та спілкуємося.

Часті питання

Яка різниця між MLOps та LLMOps?

MLOps та Mlops - це дві відмінні дисципліни, де MLOps зосереджений на управлінні та розгортанні моделей машинного навчання, а Mlops стосується використання машинного навчання для оптимізації операційних процесів.

MLOps зосереджується на розробці, розгортанні та управлінні моделями машинного навчання, тоді як Mlops стосується використання машинного навчання для оптимізації операційних процесів. Це включає автоматизацію завдань, покращення ефективності та зниження витрат. Обидві дисципліни є необхідними для організацій, щоб максимізувати цінність свого машинного навчання.

Як LLMOps покращує функціональність великих моделей мови?

LLMOps, або операції з великими моделями мови, покращує функціональність великих моделей мови, надаючи необхідну інфраструктуру та інструменти для їхнього операційного управління в продуктивних середовищах.

Це включає практики, техніки та інструменти, які використовуються для побудови, розгортання, оцінки та навчання LLM. Таким чином, LLMOps забезпечує ефективне використання ресурсів, оптимізує продуктивність моделі та сприяє безшовній інтеграції LLM в існуючі системи та робочі процеси.

Більше того, LLMOps дозволяє постійно спостерігати та точно налаштовувати LLM, забезпечуючи їх адаптацію до змінюваних шаблонів даних та вимог. Це в кінцевому рахунку призводить до покращення точності моделі, надійності та загальної продуктивності.

Що таке LLM в AI?

Велика модель мови (LLM) - це тип алгоритму штучного інтелекту, який використовує техніки глибокого навчання та великі набори даних для генерації, узагальнення та прогнозування нового контенту.

Вона поєднує ймовірнісні моделі з прямими нейронними мережами та трансформаторами для аналізу великих корпусів даних на предмет мовних шаблонів та зв'язків між словами та фразами.

Які є найпоширеніші використання великих моделей мови (LLM)?

LLM часто використовуються для чат-ботів, генерації контенту та розробки систем штучного інтелекту.

Які є ключові компоненти LLMOps?

LLMOps - це всеосяжний набір інструментів, які використовуються для управління даними, точного налаштування та адаптації моделей, розгортання рішень та моніторингу продуктивності для оптимальних результатів моделі мови та навчання (LLM).

Він надає єдину платформу для співпраці дата-науковців, інженерів та бізнес-користувачів у розробці та розгортанні рішень LLM. Він також дозволяє користувачам швидко та легко розгортати моделі в продуктивному середовищі, моніторити продуктивність та за потреби коригувати моделі.

More terms

What is query language (AI)?

Query language, also known as natural language processing (NLP), is a type of programming language used to interact with AI systems in a human-like manner. It allows users to ask questions or give commands to the system using natural language, such as English or Spanish. The system then processes the query and provides an appropriate response based on its understanding of the user's intent. Query languages are commonly used in chatbots, virtual assistants, and other AI applications that require human-like interaction.

Read more

Natural language processing (NLP)?

Natural language processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence (AI) that deals with the interaction between computers and human (natural) languages.

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