LLMOps, или как ефективно да управляваме езикови модели в организация | ИИ в бизнеса #125

Как работят LLM и за какво се използват в компаниите?

Преди да обсъдим LLMOps, нека първо обясним какво представляват големите езикови модели. Те са системи за машинно обучение, които са обучени на огромни колекции от текст – от книги до уеб статии и изходен код, но също така и изображения и дори видео. В резултат на това те научават да разбират граматиката, семантиката и контекста на човешкия език. Те използват архитектурата на трансформаторите, описана за първи път от изследователи на Google през 2017 г. в статията “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Това им позволява да предсказват следващите думи в изречението, създавайки плавен и естествен език.

Като универсални инструменти, LLM в компаниите се използват широко за, наред с другото:

• изграждане на вътрешни векторни бази данни за ефективно извличане на релевантна информация на базата на разбирането на запитването, а не само на ключовите думи — пример може да бъде адвокатска кантора, която използва LLM за създаване на векторна база данни на всички релевантни закони и съдебни решения. Това позволява бързо извличане на информация, ключова за конкретен случай,
• автоматизиране на CI процеси/CD (Непрекъсната интеграция/Непрекъснато разгръщане) чрез генериране на скриптове и документация – големи технологични компании могат да използват LLM, за да генерират автоматично код, единични тестове и да документират нови софтуерни функции, ускорявайки цикъла на пускане,
• събиране, подготовка и етикетиране на данни — LLM може да помогне за обработка и категоризиране на огромни количества текст, изображение или аудио данни, което е съществено за обучението на други модели за машинно обучение.

Компаниите също могат да адаптират предварително обучени LLM към своите индустрии, като им преподават специализиран език и бизнес контекст (фино настройване).

Въпреки това, създаването на съдържание, превод на езици и разработка на код са най-честите приложения на LLM в предприятията. Всъщност, LLM могат да създават последователни описания на продукти, бизнес отчети и дори да помагат на програмистите да пишат изходен код на различни програмни езици.

Въпреки огромния потенциал на LLM, организациите трябва да бъдат наясно с предизвикателствата и ограниченията, свързани с тях. Те включват изчислителни разходи, риск от пристрастия в обучителните данни, необходимост от редовно наблюдение и настройка на моделите, както и предизвикателства по отношение на сигурността и конфиденциалността. Също така е важно да се има предвид, че резултатите, генерирани от моделите на текущия етап на развитие, изискват човешки надзор поради грешки (халюцинации), които се появяват в тях.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Какво е LLMOps?

LLMOps, или Операции с големи езикови модели, е набор от практики за ефективно разгръщане и управление на големи езикови модели (LLM) в производствени среди. С LLMOps, AI моделите могат бързо и ефективно да отговарят на въпроси, да предоставят резюмета и да изпълняват сложни инструкции, което води до по-добро потребителско изживяване и по-голяма бизнес стойност. LLMOps се отнася до набор от практики, процедури и работни потоци, които улесняват разработването, разгръщането и управлението на големи езикови модели през целия им жизнен цикъл.

Те могат да се разглеждат като разширение на концепцията MLOps (Операции с машинно обучение), адаптирано към специфичните изисквания на LLM. Платформи за LLMOps като Vertex AI от Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) или IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) позволяват по-ефективно управление на библиотеките от модели, намалявайки оперативните разходи и позволявайки на по-малко технически персонал да извършва задачи, свързани с LLM.

За разлика от традиционните софтуерни операции, LLMOps трябва да се справят с комплексни предизвикателства, като:

• обработка на огромни количества данни,
• обучение на изчислително изискващи модели,
• внедряване на LLM в компанията,
• тяхното наблюдение и фино настройване,
• осигуряване на сигурността и конфиденциалността на чувствителна информация.

LLMOps придобиват особено значение в настоящата бизнес среда, в която компаниите все повече разчитат на напреднали и бързо развиващи се AI решения. Стандартизирането и автоматизирането на процесите, свързани с тези модели, позволява на организациите по-ефективно да внедряват иновации, основани на обработка на естествен език.

Източник: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps срещу LLMOps — сходства и разлики

Докато LLMOps еволюира от добрите практики на MLOps, те изискват различен подход поради естеството на големите езикови модели. Разбирането на тези разлики е ключово за компаниите, които искат ефективно да внедрят LLM.

Както MLOps, LLMOps разчита на сътрудничеството на специалисти по данни, които се занимават с данни, DevOps инженери и IT специалисти. С LLMOps обаче, по-голямо внимание се обръща на:

• метрики за оценка на производителността, като BLEU (която измерва качеството на преводите) и ROUGE (която оценява резюмета на текст), вместо класическите метрики за машинно обучение,
• качество на проектирането на запитвания – тоест, разработване на правилните запитвания и контексти, за да се получат желаните резултати от LLM,
• непрекъсната обратна връзка от потребителите – използване на оценки за итеративно подобряване на моделите,
• по-голямо внимание на качественото тестване от хора по време на непрекъснато разгръщане,
• поддържане на векторни бази данни.

Въпреки тези разлики, MLOps и LLMOps споделят обща цел – да автоматизират повтарящите се задачи и да насърчават непрекъснатата интеграция и разгръщане, за да увеличат ефективността. Следователно е от съществено значение да се разберат уникалните предизвикателства на LLMOps и да се адаптират стратегиите към спецификите на големите езикови модели.

Ключови принципи на LLMOps

Успешното внедряване на LLMOps изисква спазване на няколко ключови принципа. Тяхното прилагане ще осигури, че потенциалът на LLM в организацията е ефективно и безопасно реализиран. Следните 11 принципа на LLMOps се отнасят както за създаването, оптимизацията на работата, така и за наблюдението на производителността на LLM в организацията.

1. Управление на изчислителните ресурси. Процесите на LLM, като обучението, изискват много изчислителна мощ, така че използването на специализирани процесори, като Невронни мрежови процесори (NPU) или Процесори за обработка на тензори (TPU), може значително да ускори тези операции и да намали разходите. Използването на ресурсите трябва да се наблюдава и оптимизира за максимална ефективност.
2. Постоянно наблюдение и поддръжка на моделите. Инструментите за наблюдение могат да открият спадове в производителността на модела в реално време, позволявайки бърз отговор. Събирането на обратна връзка от потребителите и експертите позволява итеративно усъвършенстване на модела, за да се осигури дългосрочната му ефективност.
3. Правилно управление на данните. Изборът на софтуер, който позволява ефективно съхранение и извличане на големи количества данни през целия жизнен цикъл на LLM, е от съществено значение. Автоматизирането на процесите на събиране, почистване и обработка на данни ще осигури постоянен поток от информация с високо качество за обучение на модела.
4. Подготовка на данни. Редовната трансформация, агрегация и разделяне на данни е съществена за осигуряване на качество. Данните трябва да бъдат видими и споделими между екипите, за да се улесни сътрудничеството и да се увеличи ефективността.
5. Проектиране на запитвания. Проектирането на запитвания включва даване на ясни команди на LLM, изразени на естествен език. Точността и повторяемостта на отговорите, предоставени от езиковите модели, както и правилното и последователно използване на контекста, зависят до голяма степен от прецизността на запитванията.
6. Внедряване. За да се оптимизират разходите, предварително обучените модели трябва да бъдат адаптирани към специфични задачи и среди. Платформи като NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) и ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) предлагат инструменти за оптимизация на дълбочинно обучение, за да намалят размера на моделите и да ускорят тяхната производителност.
7. Възстановяване след бедствия. Редовните резервни копия на модели, данни и конфигурации осигуряват бизнес непрекъснатост в случай на системен срив. Внедряването на механизми за излишък, като репликация на данни и балансиране на натоварването, увеличава надеждността на цялото решение.
8. Етично развитие на модели. Всички пристрастия в обучителните данни и резултатите от моделите, които могат да изкривят резултатите и да доведат до несправедливи или вредни решения, трябва да бъдат предвидени, открити и коригирани. Компаниите трябва да внедрят процеси, за да осигурят отговорно и етично развитие на системите LLM.
9. Обратна връзка от хора. Укрепването на модела чрез обратна връзка от потребителите (RLHF – Обучение с подсилване от човешка обратна връзка) може значително да подобри неговата производителност, тъй като задачите на LLM често са отворени. Човешкото мнение позволява на модела да бъде настроен към предпочитани поведения.
10. Верига и потоци от LLM. Инструменти като LangChain (https://python.langchain.com/) и LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) позволяват свързването на множество извиквания на LLM и взаимодействие с външни системи за изпълнение на сложни задачи. Това позволява изграждането на комплексни приложения, основани на LLM.
11. Настройка на моделаОтворените библиотеки, като Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) или TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), помагат за подобряване на производителността на модела чрез оптимизиране на алгоритмите за обучение и използването на ресурси. Също така е от съществено значение да се намали латентността на модела, за да се осигури отзивчивост на приложението.

Източник: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Резюме

LLMOps позволяват на компаниите безопасно и надеждно да разгръщат напреднали езикови модели и да определят как организациите използват технологии за обработка на естествен език. Чрез автоматизиране на процесите, непрекъснато наблюдение и адаптиране към специфичните бизнес нужди, организациите могат напълно да експлоатират огромния потенциал на LLM в генериране на съдържание, автоматизация на задачи, анализ на данни и много други области.

Докато LLMOps еволюира от най-добрите практики на MLOps, те изискват различни инструменти и стратегии, адаптирани към предизвикателствата на управлението на големи езикови модели. Само с внимателен и последователен подход компаниите ще могат ефективно да използват тази пробивна технология, като същевременно осигурят сигурност, мащабируемост и съответствие с регулациите.

С напредването на LLM, ролята на LLMOps нараства, предоставяйки на организациите солидна основа за разгръщане на тези мощни AI системи по контролируем и устойчив начин. Компаниите, които инвестират в развитието на компетенции в LLMOps, ще имат стратегическо предимство в използването на иновации, основани на обработка на естествен език, което им позволява да останат на преден план в цифровата трансформация.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на пчелите на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.