LLMOps, alebo ako efektívne spravovať jazykové modely v organizácii | AI v podnikaní #125

Ako fungujú LLM a na čo sa používajú vo firmách?

Predtým, ako sa budeme zaoberať LLMOps, najprv vysvetlíme, čo sú veľké jazykové modely. Sú to systémy strojového učenia, ktoré boli trénované na obrovských zbierkach textu – od kníh po webové články a zdrojový kód, ale aj obrázky a dokonca videá. V dôsledku toho sa učia rozumieť gramatike, sémantike a kontextu ľudskej reči. Používajú architektúru transformátora, ktorú prvýkrát opísali výskumníci Google v roku 2017 v článku “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). To im umožňuje predpovedať nasledujúce slová vo vete, čím vytvárajú plynulý a prirodzený jazyk.

LLM sú vo firmách široko používané ako všestranné nástroje na, medzi iným:

• vytváranie interných vektorových databáz pre efektívne vyhľadávanie relevantných informácií na základe porozumenia dopytu, nie len kľúčovým slovám — príkladom môže byť právnická firma, ktorá používa LLM na vytvorenie vektorovej databázy všetkých relevantných zákonov a súdnych rozhodnutí. To umožňuje rýchle vyhľadávanie informácií kľúčových pre konkrétny prípad,
• automatizáciu CI procesov/CD (Kontinuálna integrácia/Kontinuálne nasadenie) generovaním skriptov a dokumentácie – veľké technologické spoločnosti môžu používať LLM na automatické generovanie kódu, jednotkových testov a dokumentovanie nových softvérových funkcií, čím urýchľujú cykly vydania,
• zbieranie, prípravu a označovanie dát — LLM môže pomôcť spracovať a kategorizovať obrovské množstvá textu, obrázkov alebo audio dát, čo je nevyhnutné pre trénovanie iných modelov strojového učenia.

Firmy môžu tiež prispôsobiť predtrénované LLM svojim odvetviam tým, že ich naučia špecializovaný jazyk a obchodný kontext (fine-tuning).

Avšak, vytváranie obsahu, preklad jazykov a vývoj kódu sú najbežnejšie využitia LLM v podnikoch. V skutočnosti môžu LLM vytvárať konzistentné popisy produktov, obchodné správy a dokonca pomáhať programátorom písať zdrojový kód v rôznych programovacích jazykoch.

Nap despite the enormous potential of LLM, organizations need to be aware of the associated challenges and limitations. These include computational costs, the risk of bias in training data, the need for regular monitoring and tuning of models, and security and privacy challenges. It is also important to keep in mind that the results generated by models at the current stage of development require human oversight due to errors (hallucinations) that occur in them.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Čo je LLMOps?

LLMOps, alebo operácie veľkých jazykových modelov, je súbor praktík na efektívne nasadenie a správu veľkých jazykových modelov (LLM) v produkčných prostrediach. S LLMOps môžu AI modely rýchlo a efektívne odpovedať na otázky, poskytovať zhrnutia a vykonávať zložité pokyny, čo vedie k lepšiemu používateľskému zážitku a väčšej obchodnej hodnote. LLMOps sa vzťahuje na súbor praktík, postupov a pracovných tokov, ktoré uľahčujú vývoj, nasadenie a správu veľkých jazykových modelov počas ich životného cyklu.

Môžu byť považované za rozšírenie konceptu MLOps (operácie strojového učenia) prispôsobeného špecifickým požiadavkám LLM. Platformy LLMOps ako Vertex AI od Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) alebo IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) umožňujú efektívnejšiu správu knižníc modelov, znižujú prevádzkové náklady a umožňujú menej technickému personálu vykonávať úlohy súvisiace s LLM.

Na rozdiel od tradičných softvérových operácií, LLMOps musia čeliť zložitým výzvam, ako sú:

• spracovanie obrovských množstiev dát,
• trénovanie výpočtovo náročných modelov,
• implementácia LLM vo firme,
• ich monitorovanie a doladenie,
• zabezpečenie bezpečnosti a ochrany citlivých informácií.

LLMOps nadobúdajú osobitný význam v súčasnom obchodnom prostredí, v ktorom sa firmy čoraz viac spoliehajú na pokročilé a rýchlo sa vyvíjajúce AI riešenia. Štandardizácia a automatizácia procesov súvisiacich s týmito modelmi umožňuje organizáciám efektívnejšie implementovať inovácie založené na spracovaní prirodzeného jazyka.

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

MLOps vs. LLMOps — podobnosti a rozdiely

Aj keď LLMOps vychádzajú z dobrých praktík MLOps, vyžadujú iný prístup kvôli povahe veľkých jazykových modelov. Pochopenie týchto rozdielov je kľúčové pre firmy, ktoré chcú efektívne implementovať LLM.

Rovnako ako MLOps, aj LLMOps sa spoliehajú na spoluprácu dátových vedcov, ktorí sa zaoberajú dátami, DevOps inžinierov a IT profesionálov. S LLMOps sa však kladie väčší dôraz na:

• metriky hodnotenia výkonu, ako je BLEU (ktorá meria kvalitu prekladov) a ROUGE (ktorá hodnotí zhrnutia textu), namiesto klasických metrík strojového učenia,
• kvalitu inžinierstva promptov – to znamená vypracovanie správnych dopytov a kontextov na získanie požadovaných výsledkov z LLM,
• nepretržitú spätnú väzbu od používateľov – využívanie hodnotení na iteratívne zlepšovanie modelov,
• väčší dôraz na testovanie kvality ľuďmi počas kontinuálneho nasadenia,
• údržbu vektorových databáz.

Nap despite these differences, MLOps and LLMOps share a common goal – to automate repetitive tasks and promote continuous integration and deployment to increase efficiency. It is therefore crucial to understand the unique challenges of LLMOps and adapt strategies to the specifics of large language models.

Kľúčové princípy LLMOps

Úspešná implementácia LLMOps si vyžaduje dodržiavanie niekoľkých kľúčových princípov. Ich aplikácia zabezpečí, že potenciál LLM v organizácii bude efektívne a bezpečne realizovaný. Nasledujúcich 11 princípov LLMOps sa vzťahuje na vytváranie, optimalizáciu prevádzky a monitorovanie výkonu LLM v organizácii.

1. Správa výpočtových zdrojov. Procesy LLM, ako je trénovanie, vyžadujú veľa výpočtovej sily, takže použitie špecializovaných procesorov, ako sú jednotky spracovania neurónových sietí (NPU) alebo jednotky spracovania tenzorov (TPU), môže tieto operácie výrazne urýchliť a znížiť náklady. Používanie zdrojov by malo byť monitorované a optimalizované pre maximálnu efektivitu.
2. Neustále monitorovanie a údržba modelov. Nástroje na monitorovanie môžu v reálnom čase detekovať poklesy výkonu modelu, čo umožňuje rýchlu reakciu. Zbieranie spätnej väzby od používateľov a odborníkov umožňuje iteratívne vylepšovanie modelu, aby sa zabezpečila jeho dlhodobá účinnosť.
3. Správna správa dát. Výber softvéru, ktorý umožňuje efektívne ukladanie a vyhľadávanie veľkého množstva dát počas životného cyklu LLM, je kľúčový. Automatizácia procesov zberu, čistenia a spracovania dát zabezpečí nepretržitú dodávku kvalitných informácií na trénovanie modelov.
4. Príprava dát. Pravidelná transformácia, agregácia a separácia dát je nevyhnutná na zabezpečenie kvality. Dáta by mali byť viditeľné a zdieľateľné medzi tímami, aby sa uľahčila spolupráca a zvýšila efektivita.
5. Inžinierstvo promptov. Inžinierstvo promptov zahŕňa dávanie LLM jasných príkazov vyjadrených v prirodzenom jazyku. Presnosť a opakovateľnosť odpovedí, ktoré dávajú jazykové modely, ako aj správne a konzistentné používanie kontextu, závisí do značnej miery od presnosti promptov.
6. Implementácia. Na optimalizáciu nákladov je potrebné prispôsobiť predtrénované modely konkrétnym úlohám a prostrediam. Platformy ako NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) a ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) ponúkajú nástroje na optimalizáciu hlbokého učenia na zníženie veľkosti modelov a urýchlenie ich výkonu.
7. Obnova po havárii. Pravidelné zálohy modelov, dát a konfigurácií zabezpečujú kontinuitu podnikania v prípade zlyhania systému. Implementácia mechanizmov redundancie, ako je replikácia dát a vyvažovanie záťaže, zvyšuje spoľahlivosť celého riešenia.
8. Etický vývoj modelov. Akékoľvek predsudky v trénovacích dátach a výsledkoch modelov, ktoré môžu skresliť výsledky a viesť k nespravodlivým alebo škodlivým rozhodnutiam, by mali byť predpokladané, detekované a opravené. Firmy by mali implementovať procesy na zabezpečenie zodpovedného a etického vývoja systémov LLM.
9. Spätná väzba od ľudí. Posilnenie modelu prostredníctvom spätnej väzby od používateľov (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) môže výrazne zlepšiť jeho výkon, pretože úlohy LLM sú často otvorené. Ľudský úsudok umožňuje modelu prispôsobiť sa preferovaným správaniam.
10. Reťazce a pipeline LLM. Nástroje ako LangChain (https://python.langchain.com/) a LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) umožňujú reťaziť viacero volaní LLM a interagovať s externými systémami na vykonávanie zložitých úloh. To umožňuje vytvárať komplexné aplikácie založené na LLM.
11. Doladenie modelu Open source knižnice ako Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) alebo TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), pomáhajú zlepšiť výkon modelu optimalizáciou trénovacích algoritmov a využívania zdrojov. Je tiež kľúčové znížiť latenciu modelu, aby sa zabezpečila reakčná doba aplikácie.

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

Zhrnutie

LLMOps umožňujú firmám bezpečne a spoľahlivo nasadiť pokročilé jazykové modely a definovať, ako organizácie využívajú technológie spracovania prirodzeného jazyka. Automatizovaním procesov, nepretržitým monitorovaním a prispôsobovaním sa špecifickým obchodným potrebám môžu organizácie plne využiť obrovský potenciál LLM v generovaní obsahu, automatizácii úloh, analýze dát a mnohých ďalších oblastiach.

Aj keď LLMOps vychádzajú z najlepších praktík MLOps, vyžadujú iné nástroje a stratégie prispôsobené výzvam správy veľkých jazykových modelov. Iba s premysleným a konzistentným prístupom budú firmy schopné efektívne využiť túto prelomovú technológiu a zároveň zabezpečiť bezpečnosť, škálovateľnosť a súlad s predpismi.

Keď sa LLM stávajú pokročilejšími, úloha LLMOps rastie, čo organizáciám poskytuje pevnú základňu na nasadenie týchto mocných AI systémov kontrolovaným a udržateľným spôsobom. Firmy, ktoré investujú do rozvoja kompetencií LLMOps, budú mať strategickú výhodu pri využívaní inovácií založených na spracovaní prirodzeného jazyka, čo im umožní zostať na čele digitálnej transformácie.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pintereste, TikToku.