Количество приложений, использующих большие языковые модели (LLM), растет из-за высоких и быстрых результатов, которые приносят LLM. Некоторые из этих преимуществ описаны как

• Повышение производительности на 88% при разработке программного обеспечения
• Повышение точности на 98 % при обнаружении мошенничества в финансовых учреждениях.
• Сокращение затрат на обслуживание клиентов на 30% в страховой отрасли. ¹

Эти преимущества оставляют компаниям три варианта выбора:

• Разработать новую модель фундамента
• Сотрудничайте с поставщиком LLM для настройки собственной модели
• Тонкая настройка существующей модели для связанных задач

Это решение меняется в зависимости от бюджета компании, собственных талантов, а также целей и задач фирмы. Однако создание новых базовых моделей стоит в 900 раз больше, чем доводка собственных моделей, и в 9 раз больше, чем партнерство со сторонними организациями.

LLMOps — это недавний ответ на эти высокие эксплуатационные расходы и нехватку талантов. Тем не менее, платформы, которые оптимизируют операции с большими языковыми моделями, недостаточно понятны и популяризированы. В этой статье мы объясним LLMOP изнутри, затронув такие вопросы, как что такое LLMOps, почему они важны и лучшие инструменты, доступные на рынке.

Что такое LLMOps и как они работают?

Операции с большими языковыми моделями (LLMOps) — это особый тип MLOps, который обеспечивает необходимую инфраструктуру и улучшает операционные возможности для облегчения обучения модели развертывания и оптимизации языковых моделей, а также обеспечивает эффективное управление жизненным циклом LLM, включая:

• Обучение
• Тонкая настройка
• Развертывание
• Мониторинг
• Обслуживание.

Вот видео, которое объясняет, что такое LLMOps:

Чем LLMOps отличается от MLOps?

LLMOps подпадают под действие MLOps, но они специально ориентированы на оптимизацию разработки LLM. Поэтому некоторые поставщики называют LLMOps MLOP для LLM. Однако есть задачи

• Трансферное обучение: LLM начинают с базовой модели и настраивают с помощью новых данных для улучшения конкретных предметных областей, достигая максимальной производительности с меньшим объемом данных и ресурсов.
• Человеческая обратная связь: Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) улучшает обучение LLM, что важно для оценки производительности из-за открытого характера задач LLM.
• Настройка гиперпараметров: Гиперпараметры LLM влияют на точность и стоимость. Регулировка таких параметров, как размеры пакетов и скорость обучения, влияет на скорость и затраты.
• Показатели эффективности: Оценка LLM вводит такие стандарты, как BLEU и ROUGE, требующие тщательного внедрения и интерпретации.
• Быстрая инженерия: Эффективные шаблоны подсказок имеют решающее значение для точных ответов LLM, снижая такие риски, как модельные галлюцинации и утечка данных.
• Цепи или конвейеры LLM: Конвейеры LLM, поддерживаемые такими платформами, как LangChain, связывают несколько вызовов LLM или взаимодействие с внешней системой, позволяя выполнять сложные задачи.
• Вычислительные ресурсы: Обучение LLM включает обширные вычисления на больших наборах данных. Графические процессоры ускоряют параллельные операции с данными, требуя доступа для эффективного обучения и развертывания. Методы сжатия и дистилляции моделей управляют затратами на вывод.

Зачем нам нужны LLMOP?

Хотя модели больших языков (LLM) отлично подходят для простого прототипирования, их использование в реальных коммерческих продуктах имеет свои проблемы. Разработка LLM включает в себя различные сложные этапы, такие как получение правильных данных, их подготовка, создание подсказок, уточнение модели, ее развертывание и отслеживание ее производительности. Это требует, чтобы различные команды, от экспертов по данным до инженеров по машинному обучению, работали вместе.

Чтобы все работало гладко, очень важно иметь структурированный подход, и именно здесь вступают LLMOps. LLMOps помогают сделать экспериментирование, улучшение, развертывание и уточнение LLM хорошо организованным и эффективным процессом, гарантируя, что все движущиеся части работают вместе без проблем.

Например, туристическому агентству нужен инструмент для создания персонализированных рекомендаций по путешествиям путем понимания предпочтений в поездках и предложения подходящих направлений. Этот бизнес может использовать трансферное обучение для точной настройки мощной модели, такой как GPT-3, в соответствии со своими конкретными потребностями с использованием данных, специфичных для предметной области, которые включают отзывы пользователей, описания мест назначения и путеводители.

На рис. 1 показано, как создаются базовые модели для достижения желаемого результата модели с использованием трансферного обучения и помощи LLMOps:

Узнайте, как предприятия строят базовые модели, в нашей статье Enterprise Generative AI и как точно настроить LLM.

Каковы преимущества LLMOps?

LLMOps имеют значительные преимущества, в том числе:

1. Еповышенная эффективность: LLMOps позволяет группам данных ускорить разработку моделей и конвейеров, создавая высококачественные модели и ускоряя развертывание в производственных условиях.
2. Полная масштабируемость: Обладая широкими возможностями масштабирования и управления, LLMOps позволяет контролировать и контролировать несколько моделей в среде непрерывной интеграции, доставки и развертывания. Воспроизводимые конвейеры LLM способствуют сотрудничеству, уменьшают конфликты и ускоряют циклы выпуска.
3. Снижение риска: LLMOps катализирует прозрачность и быстрое реагирование на запросы регулирующих органов, особенно в связи с тем, что LLM часто находятся под контролем регулирующих органов. Это обеспечивает лучшее соблюдение организационных или отраслевых политик, улучшает управление рисками и смягчает потенциальные проблемы.
4. Интеграция с DataOps: LLMOps могут легко интегрироваться с практиками DataOps, обеспечивая плавный поток данных от приема до развертывания модели. Эта интеграция способствует принятию решений на основе данных и ускоряет создание ценности.
5. Более быстрая итерация и цикл обратной связи: Автоматизируя повторяющиеся задачи и обеспечивая быстрое экспериментирование, LLMOps сокращают циклы итераций и упрощают циклы быстрой обратной связи. Эта гибкость жизненно важна для адаптации моделей к изменяющимся потребностям бизнеса.
6. Оптимизированное сотрудничество: LLMOps способствует сотрудничеству между учеными, занимающимися данными, инженерами машинного обучения, DevOps и заинтересованными сторонами. Предоставляя унифицированную платформу для общения и обмена информацией, она упрощает разработку и развертывание моделей.
7. Улучшенная безопасность и конфиденциальность: LLMOps отдает приоритет защите конфиденциальной информации и данных, обеспечивая защиту от уязвимостей и несанкционированного доступа.
8. Настройка гиперпараметров: Благодаря систематической настройке параметров конфигурации модели LLMOps точно настраивает гиперпараметры, такие как скорость обучения и размер пакетов, для оптимальной производительности. Балансирование исчерпывающего поиска и эффективного исследования определяет настройки параметров, которые приводят к лучшим результатам модели.
9. Лучшее распределение ресурсов: LLMOps обеспечивает доступ к подходящим аппаратным ресурсам, таким как графические процессоры, для эффективной тонкой настройки, а также для мониторинга и оптимизации использования ресурсов.
10. Улучшенная производительность: LLMOps напрямую способствует повышению производительности модели, обеспечивая высококачественные и релевантные для предметной области обучающие данные.

7 лучших практик для LLMOps

LLMOps может справиться с чем угодно, от подготовки данных до создания конвейера. Вот 7 шагов к эффективному внедрению LLMOps:

1.)Управление данными и безопасность

Данные играют ключевую роль в обучении LLM, подчеркивая важность практик LLMOps, которые в основном делают упор на надежное управление данными и строгие меры безопасности для конфиденциальных данных. Вот некоторые из них:

• Хранилище данных: Выберите подходящее программное обеспечение для обработки больших объемов данных и обеспечения эффективного восстановления данных на протяжении всего жизненного цикла LLM.
• Версии данных: Сохраняйте изменения данных и отслеживайте разработку с помощью управления версиями данных.
• Шифрование данных и контроль доступа: Защитите данные с помощью шифрования при передаче и внедрите элементы управления доступом, такие как доступ на основе ролей, для обеспечения безопасной обработки данных.
• Исследовательский анализ данных (EDA): Непрерывно подготавливайте и исследуйте данные для жизненного цикла машинного обучения, создавая общие визуализации и воспроизводимые наборы данных.
• Оперативная инженерия: Создавайте надежные подсказки для создания точных запросов от LLM, способствуя эффективному общению.

2.) Управление моделями

В LLMOps центральное место занимают эффективное обучение, показатели оценки и управление моделями LLM. Эти методы тщательно разработаны для оптимизации производительности модели, соблюдения целостности данных и надежных мер безопасности на протяжении всего жизненного цикла модели. Вот несколько лучших практик:

• Выбор модели фундамента: Выберите подходящую предварительно обученную модель в качестве отправной точки для настройки с учетом таких факторов, как производительность, размер и совместимость.
• Подсказка о нескольких выстрелах: Воспользуйтесь преимуществами обучения за несколько шагов, чтобы быстро настроить модели для специализированных задач без обширных обучающих данных, предлагая универсальный и эффективный подход к использованию больших языковых моделей.
• Тонкая настройка модели: Оптимизируйте производительность модели, используя широко признанные библиотеки и методы тонкой настройки, расширяя возможности модели в определенных областях.
• Вывод модели и обслуживание: Управляйте циклом обновления модели и обеспечьте эффективное время запроса логического вывода, одновременно решая вопросы, связанные с производством, на этапах тестирования и обеспечения качества.
• Мониторинг модели с обратной связью от человека: Разработайте надежные конвейеры мониторинга данных и моделей с предупреждениями для обнаружения дрейфа модели и выявления потенциального злонамеренного поведения пользователей.
• Оценка модели и бенчмаркинг: Создайте надежные конвейеры мониторинга данных и моделей, включая оповещения для выявления дрейфа модели и потенциально злонамеренного поведения пользователей. Такой упреждающий подход повышает надежность и безопасность модели.

3.) Развертывание

LLMOps может обеспечить плавную интеграцию в желаемую среду, оптимизируя производительность и доступность модели, следуя этим советам:

• Облачное и локальное развертывание: Выберите правильную стратегию развертывания, учитывая несколько аспектов, таких как бюджет, безопасность и требования к инфраструктуре.
• Адаптация существующих моделей под конкретные задачи: LLMOps адаптируют предварительно обученную модель для конкретных задач, поскольку она экономически эффективна. Этот подход применим к настройке других моделей машинного обучения, таких как обработка естественного языка (NLP) или модели глубокого обучения.

4.) Мониторинг и обслуживание

LLMops гарантирует стабильную производительность и адаптируемость с течением времени:

• Улучшить производительность модели: Установите механизмы отслеживания происхождения и версий моделей и конвейеров, обеспечивая эффективное управление артефактами и переходами на протяжении всего их жизненного цикла.

Что такое платформа LLMOps?

Инструменты LLMOps предназначены для упрощения разработки, развертывания и управления моделями больших языков (LLM). Платформы LLMOps подразделяются на три основные группы: фреймворки, платформы и вспомогательные инструменты.

Другая классификация инструментов LLMOps заключается в том, являются ли они инструментами с открытым исходным кодом или проприетарными. Выбор между открытым исходным кодом и проприетарными инструментами LLMOps зависит от таких факторов, как настройка, требования к безопасности данных, соображения бюджета и уровень необходимой поддержки.

Изучите лучшие платформы LLMOps и узнайте, какая из них наиболее подходит для вас.

Что означает ЛЛМ?

LLM расшифровывается как «Large Language Model» и относится к продвинутым моделям искусственного интеллекта, предназначенным для понимания и создания человекоподобного языка. Эти модели строятся с миллионами или даже миллиардами параметров, что позволяет им обрабатывать и генерировать текст с высокой степенью сложности и нюансов. LLM имеют множество применений, от задач обработки естественного языка до творческого письма и решения проблем.

дальнейшее чтение

Узнайте больше о MLOps, AIOP и LLM, проверив:

Если у вас есть дополнительные вопросы, дайте нам знать:

Найдите подходящих поставщиков

Внешние источники

1. “Дорожная карта генерального директора по генеративному ИИ.” БЦЖ. Март 2023 г. Повторное посещение 11 августа 2023 г.

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.