В быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта и машинного обучения часто появляются новые термины и концепции, что часто вызывает путаницу среди руководителей бизнеса, ИТ-аналитиков и лиц, принимающих решения. Среди них два термина получили известность: LLMOps vs MLOps.
Хотя LLMOps и MLOps звучат похоже, они представляют разные подходы, которые могут существенно повлиять на то, как организации используют возможности технологий ИИ.
В этой статье сравниваются LLMOps и MLOP, чтобы предоставить вам необходимую информацию, способствуя принятию обоснованных решений, адаптированных к вашим бизнес-целям и технологическим потребностям.
Что такое LLMOps?
LLMOPS расшифровывается как Large Language Model Operations, обозначая стратегию или систему для автоматизации и уточнения конвейера разработки ИИ за счет использования расширенных языковых моделей. Инструменты LLMOP облегчают непрерывную интеграцию этих существенных языковых моделей в качестве базовой серверной части или движущей силы для приложений ИИ.
Ключевые компоненты LLMOps:
1.) Выбор модели основания: Отправная точка диктует последующие уточнения и тонкую настройку, чтобы базовые модели соответствовали конкретным предметным областям.
2.) Управление данными: Управление большими объемами данных становится ключевым моментом для точной работы языковой модели.
3.) Модель развертывания и мониторинга: Обеспечение эффективного развертывания языковых моделей и их непрерывный мониторинг обеспечивают стабильную производительность.
4.) Оценка и сравнительный анализ: Тщательная оценка усовершенствованных моделей по сравнению со стандартными эталонными тестами помогает оценить эффективность языковых моделей.
Что такое МЛОпс?
млн операций в секунду, сокращение от Machine Learning Operations, представляет собой структурированный подход, направленный на автоматизацию и улучшение операционных аспектов процесса разработки ИИ за счет использования возможностей машинного обучения. Практические реализации MLOps обеспечивают бесшовную интеграцию машинного обучения в качестве основного источника для приложений ИИ.
Ключевые компоненты MLOps:
- Создание оперативных возможностей: Создание инфраструктуры для развертывания моделей машинного обучения в реальных сценариях является краеугольным камнем MLOps.
- Автоматизация рабочего процесса: Автоматизация рабочего процесса машинного обучения, включая предварительную обработку данных, обучение моделей, развертывание и непрерывный мониторинг, является фундаментальной задачей MLOps.
Чем LLMOps отличается от MLOps?
LLMOps специализируется и сосредоточен на использовании больших языковых моделей. В то же время MLOps имеет более широкую сферу применения, охватывающую различные модели и методы машинного обучения. В этом смысле LLMOps известны как MLOps для LLM. Следовательно, эти два расходятся в своей конкретной ориентации на основополагающие модели и методологии:
Вычислительные ресурсы
Обучение и развертывание больших языковых моделей, а также уточнение обширных моделей требуют значительно большего объема вычислений на больших наборах данных. Специализированное оборудование, такое как графические процессоры, развертывается для ускорения параллельных операций с данными. Доступ к таким выделенным вычислительным ресурсам становится ключевым для обучения и развертывания моделей. Кроме того, рассмотрение стоимости логического вывода подчеркивает важность методов сжатия и дистилляции модели.
Трансферное обучение
В отличие от обычных моделей машинного обучения, построенных с нуля, LLM часто начинают с базовой модели, тонко настроенной с использованием свежих данных для оптимизации производительности в конкретных областях. Такая тонкая настройка позволяет получать самые современные результаты для конкретных приложений, используя при этом меньше данных и вычислительных ресурсов.
Человеческая обратная связь
Успехи в обучении больших языковых моделей связаны с обучением с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF). Учитывая открытый характер задач LLM, человеческий вклад конечных пользователей имеет большое значение для оценки производительности модели. Интеграция этого цикла обратной связи в конвейеры LLMOps упрощает оценку и сбор данных для будущей доработки модели.
Настройка гиперпараметров
В то время как обычное ML включает в себя настройку гиперпараметров в первую очередь для повышения точности, LLM вводят дополнительный аспект снижения затрат на обучение и логические выводы. Регулировка таких параметров, как размеры пакетов и скорость обучения, может существенно повлиять на скорость и стоимость обучения. Следовательно, тщательное отслеживание и оптимизация процесса настройки остаются актуальными как для классических моделей машинного обучения, так и для LLM, хотя и с разной направленностью.
Показатели эффективности
Традиционные модели машинного обучения основаны на четко определенных показателях, таких как точность, AUC и оценка F1, которые относительно просто вычислить. Напротив, оценка LLM влечет за собой набор различных стандартных метрик и систем оценки, таких как двуязычное дублирование оценки (BLEU) и ориентированное на припоминание дублирование для Gisting Evaluation (ROUGE), которые требуют особого внимания во время внедрения.
Быстрый инжиниринг
Модели, которые следуют инструкциям, могут обрабатывать сложные подсказки или наборы инструкций. Создание этих шаблонов подсказок имеет решающее значение для получения точных и надежных ответов от LLM. Эффективная и своевременная разработка снижает риски галлюцинаций моделей, оперативных манипуляций, утечки данных и уязвимостей в системе безопасности.
Строительство трубопроводов LLM
Конвейеры LLM объединяют несколько вызовов LLM и могут взаимодействовать с внешними системами, такими как векторные базы данных или веб-поиск. Эти конвейеры позволяют LLM решать сложные задачи, такие как вопросы и ответы в базе знаний или ответы на запросы пользователей на основе набора документов. При разработке приложений LLM акцент часто смещается на построение и оптимизацию этих конвейеров вместо создания новых LLM.
LLMOPS против MLOPS: плюсы и минусы
Давайте углубимся в преимущества и недостатки как LLMOps, так и MLOps:
Плюсы LLMOPS
- Простота и легкость: LLMOPS значительно упрощает разработку ИИ по сравнению с MLOPS. Утомительные задачи, такие как сбор данных, предварительная обработка и маркировка, устаревают, что упрощает процесс.
- Легкое построение модели: LLMOPS позволяет обойти сложности построения модели, тестирования и тонкой настройки, что позволяет ускорить циклы разработки.
- Простое развертывание: Развертывание, мониторинг и усовершенствование моделей выполняются без проблем. Вы можете использовать обширные языковые модели непосредственно в качестве механизма для ваших приложений ИИ.
- Гибкость и креативность: LLMOPS предлагает большую творческую свободу благодаря разнообразным применениям больших языковых моделей. Эти модели превосходны в генерации текста, обобщении, переводе, анализе настроений, ответах на вопросы и многом другом.
- Расширенные языковые модели: Используя передовые модели, такие как GPT-3, Turing-NLG и BERT, LLMOPS позволяет вам использовать мощь миллиардов или триллионов параметров, обеспечивая естественное и связное генерирование текста для различных языковых задач.
Минусы LLMOPS
- Врожденные ограничения: LLMOPS поставляется с такими ограничениями, как лимиты токенов, квоты запросов, время отклика и длина вывода, влияющие на область его работы.
- Риски и непредсказуемость: Поскольку LLMOPS опирается на модели, находящиеся на стадии бета-тестирования, могут появиться потенциальные ошибки и ошибки, внося элемент риска и непредсказуемости.
- Комплексная интеграция: Интеграция больших языковых моделей в виде API требует технических навыков и понимания. Сценарии и использование инструментов становятся неотъемлемыми компонентами, добавляя сложности.
Млопс Плюсы
- Эффективность и автоматизация: MLOPS оптимизирует весь процесс разработки ИИ, от сбора и предварительной обработки данных до развертывания и мониторинга.
- Повышенное качество и надежность: MLOPS обеспечивает точность и надежность приложений ИИ за счет стандартизированной проверки данных, мер безопасности и методов управления.
- Масштабируемость и надежность: MLOPS позволяет приложениям ИИ беспрепятственно обрабатывать большие и сложные наборы данных и модели, масштабируясь в соответствии с требованиями трафика и нагрузки.
- Разнообразное использование инструмента: MLOPS обеспечивает доступ ко многим инструментам и платформам, таким как облачные вычисления, распределенные вычисления и граничные вычисления, расширяя возможности разработки.
МЛОПС Минусы
- Сложность и временные затраты: MLOPS представляет собой сложность, требующую времени и усилий для различных задач, таких как сбор данных, предварительная обработка, развертывание и мониторинг.
- Ограниченное творчество: Будучи универсальным, MLOPS ограничивает применение машинного обучения конкретными целями, часто используя менее сложные модели, чем обширные языковые модели.
Какой выбрать?
Выбор между MLOps и LLMOps зависит от ваших конкретных целей, опыта и характера проектов, над которыми вы работаете. Вот несколько инструкций, которые помогут вам принять взвешенное решение:
1. Поймите свои цели: Определите свои основные цели, спросив, сосредоточены ли вы на эффективном развертывании моделей машинного обучения (MLOps) или на работе с большими языковыми моделями, такими как GPT-3 (LLMOps).
2. Требования к проекту: Подумайте о характере своих проектов, проверив, имеете ли вы дело в основном с текстовыми и языковыми задачами или с более широким спектром моделей машинного обучения. Если ваш проект сильно зависит от обработки и понимания естественного языка, LLMOps более актуален.
3. Ресурсы и инфраструктура: Подумайте о ресурсах и инфраструктуре, к которым у вас есть доступ. MLOps может включать настройку инфраструктуры для развертывания и мониторинга модели. LLMOps может потребовать значительных вычислительных ресурсов из-за вычислительных требований больших языковых моделей.
4. Оцените опыт и состав команды: Оцените свой внутренний набор навыков, спросив, имеете ли вы больший опыт в области машинного обучения, разработки программного обеспечения или того и другого? Есть ли у вас участники с опытом в области машинного обучения, DevOps или и того, и другого? MLOps часто предполагает сотрудничество между специалистами по данным, инженерами-программистами и профессионалами DevOps и требует опыта в развертывании, мониторинге и управлении моделями машинного обучения. LLMOps включают работу с большими языковыми моделями, понимание их возможностей и их интеграцию в приложения.
5. Отрасль и варианты использования: Изучите отрасль, в которой вы работаете, и конкретные варианты использования, с которыми вы работаете. В некоторых отраслях может сильно отдаваться предпочтение одному подходу по сравнению с другим. LLMOps могут быть более актуальными в таких отраслях, как создание контента, чат-боты и виртуальные помощники.
6. Гибридный подход: Помните, что нет строгого разделения между MLOps и LLMOps. Для некоторых проектов может потребоваться комбинация обеих систем.
Зачем нужны LLMOps?
Необходимость в LLMOps возникает из-за потенциала больших языковых моделей в революционном развитии ИИ. Хотя эти модели обладают огромными возможностями, их эффективная интеграция требует сложных стратегий для решения сложных задач, продвижения инноваций и обеспечения этичного использования.
Реальные варианты использования LLMOps
В практических приложениях LLMOps формирует различные отрасли:
Генерация контента: Использование языковых моделей для автоматизации создания контента, включая обобщение, анализ настроений и многое другое.
Служба поддержки: Улучшение чат-ботов и виртуальных помощников с помощью языковых моделей.
Анализ данных: Извлечение информации из текстовых данных, обогащение процессов принятия решений.
дальнейшее чтение
Узнайте больше о LLMOps, MLOps и AIOP, прочитав:
Хазал — отраслевой аналитик в AIMultiple. Она имеет опыт в исследованиях рынка, количественных исследованиях и анализе данных. Она получила степень магистра социальных наук в Мадридском университете Карлоса III и степень бакалавра международных отношений в Билькентском университете.
