LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation | AI i affärer #125

Hur fungerar LLM:er och vad används de till i företag?

Innan vi diskuterar LLMOps, låt oss först förklara vad stora språkmodeller är. De är maskininlärningssystem som har tränats på stora samlingar av text – från böcker till webartiklar till källkod, men också bilder och till och med video. Som ett resultat lär de sig att förstå grammatiken, semantiken och kontexten av mänskligt språk. De använder transformerarkitekturen som först beskrevs av Google-forskare 2017 i artikeln “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Detta gör att de kan förutsäga nästa ord i en mening, vilket skapar flytande och naturligt språk.

Som mångsidiga verktyg används LLM:er i företag i stor utsträckning för bland annat:

• att bygga interna vektordatabaser för effektiv hämtning av relevant information baserat på förståelse av frågan, inte bara nyckelord – ett exempel kan vara en advokatbyrå som använder LLM för att skapa en vektordatabas av alla relevanta lagar och domar. Detta möjliggör snabb hämtning av information som är avgörande för ett särskilt fall,
• automatisering av CI-processer/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) genom att generera skript och dokumentation – stora teknikföretag kan använda LLM:er för att automatiskt generera kod, enhetstester och dokumentera nya programvarufunktioner, vilket påskyndar releasecykler,
• insamling, förberedelse och märkning av data – LLM kan hjälpa till att bearbeta och kategorisera massiva mängder text, bild eller ljuddata, vilket är avgörande för att träna andra maskininlärningsmodeller.

Företag kan också anpassa förtränade LLM:er till sina branscher genom att lära dem specialiserat språk och affärskontext (fine-tuning).

Men innehållsskapande, språköversättning och kodutveckling är de vanligaste användningarna av LLM:er i företagsvärlden. Faktum är att LLM:er kan skapa konsekventa produktbeskrivningar, affärsrapporter och till och med hjälpa programmerare att skriva källkod på olika programmeringsspråk.

Trots den enorma potentialen hos LLM måste organisationer vara medvetna om de utmaningar och begränsningar som är förknippade med dem. Dessa inkluderar beräkningskostnader, risken för partiskhet i träningsdata, behovet av regelbunden övervakning och justering av modeller, samt säkerhets- och integritetsutmaningar. Det är också viktigt att ha i åtanke att resultaten som genereras av modeller i det nuvarande utvecklingsstadiet kräver mänsklig övervakning på grund av fel (hallucinationer) som uppstår i dem.

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

Vad är LLMOps?

LLMOps, eller Large Language Model Operations, är en uppsättning metoder för att effektivt distribuera och hantera stora språkmodeller (LLM) i produktionsmiljöer. Med LLMOps kan AI-modeller snabbt och effektivt svara på frågor, ge sammanfattningar och utföra komplexa instruktioner, vilket resulterar i en bättre användarupplevelse och större affärsvärde. LLMOps hänvisar till en uppsättning metoder, procedurer och arbetsflöden som underlättar utvecklingen, distributionen och hanteringen av stora språkmodeller under hela deras livscykel.

De kan ses som en förlängning av MLOps (Machine Learning Operations) konceptet anpassat till de specifika kraven för LLM:er. LLMOps-plattformar som Vertex AI från Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) eller IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) möjliggör mer effektiv hantering av modellbibliotek, minskar driftskostnader och gör det möjligt för mindre teknisk personal att utföra LLM-relaterade uppgifter.

Till skillnad från traditionella mjukvaruoperationer måste LLMOps hantera komplexa utmaningar, såsom:

• bearbetning av enorma mängder data,
• träning av beräkningskrävande modeller,
• implementering av LLM:er i företaget,
• övervakning och finjustering av dem,
• säkerställande av säkerhet och integritet för känslig information.

LLMOps får särskild betydelse i det nuvarande affärslandskapet, där företag i allt högre grad förlitar sig på avancerade och snabbt utvecklande AI-lösningar. Att standardisera och automatisera processerna kopplade till dessa modeller gör att organisationer kan implementera innovationer baserade på naturlig språkbehandling mer effektivt.

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

MLOps vs. LLMOps — likheter och skillnader

Även om LLMOps har utvecklats från de goda metoderna inom MLOps, kräver de en annan strategi på grund av naturen hos stora språkmodeller. Att förstå dessa skillnader är avgörande för företag som vill implementera LLM:er effektivt.

Precis som MLOps bygger LLMOps på samarbetet mellan datavetare som hanterar data, DevOps-ingenjörer och IT-professionella. Med LLMOps läggs dock mer vikt vid:

• prestandautvärderingsmetoder, såsom BLEU (som mäter kvaliteten på översättningar) och ROUGE (som utvärderar textsammanfattningar), istället för klassiska maskininlärningsmetoder,
• kvaliteten på promptengineering – det vill säga att utveckla rätt frågor och kontexter för att få de önskade resultaten från LLM:er,
• kontinuerlig feedback från användare – använda utvärderingar för att iterativt förbättra modeller,
• större fokus på kvalitetstestning av människor under kontinuerlig distribution,
• underhåll av vektordatabaser.

Trots dessa skillnader delar MLOps och LLMOps ett gemensamt mål – att automatisera repetitiva uppgifter och främja kontinuerlig integration och distribution för att öka effektiviteten. Det är därför avgörande att förstå de unika utmaningarna med LLMOps och anpassa strategier till specifikationerna för stora språkmodeller.

LLMOps nyckelprinciper

En framgångsrik implementering av LLMOps kräver efterlevnad av flera nyckelprinciper. Deras tillämpning kommer att säkerställa att potentialen hos LLM:er i en organisation effektivt och säkert realiseras. Följande 11 principer för LLMOps gäller både för skapande, optimering av driften och övervakning av prestandan hos LLM:er i organisationen.

1. Hantera datorkällor. LLM-processer som träning kräver mycket datorkraft, så att använda specialiserade processorer som Neural Network Processing Unit (NPU) eller Tensor Processing Unit (TPU) kan avsevärt påskynda dessa operationer och minska kostnaderna. Användningen av resurser bör övervakas och optimeras för maximal effektivitet.
2. Konstant övervakning och underhåll av modeller. Övervakningsverktyg kan upptäcka nedgångar i modellens prestanda i realtid, vilket möjliggör en snabb respons. Att samla in feedback från användare och experter möjliggör iterativ förfining av modellen för att säkerställa dess långsiktiga effektivitet.
3. Rätt datastyrning. Att välja programvara som möjliggör effektiv lagring och hämtning av stora mängder data under hela livscykeln för LLM:er är avgörande. Att automatisera processerna för datainsamling, rengöring och bearbetning kommer att säkerställa en konstant tillgång på högkvalitativ information för modellträning.
4. Datapreparation. Regelbunden transformation, aggregering och separation av data är avgörande för att säkerställa kvalitet. Data bör vara synliga och delbara mellan team för att underlätta samarbete och öka effektiviteten.
5. Promptengineering. Promptengineering innebär att ge LLM tydliga kommandon uttryckta i naturligt språk. Noggrannheten och upprepningen av de svar som ges av språkmodellerna, liksom den korrekta och konsekventa användningen av kontext, beror till stor del på precisionen i promptarna.
6. Implementering. För att optimera kostnader måste förtränade modeller anpassas till specifika uppgifter och miljöer. Plattformar som NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) och ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) erbjuder verktyg för optimering av djupinlärning för att minska storleken på modeller och påskynda deras prestanda.
7. Katastrofåterställning. Regelbundna säkerhetskopior av modeller, data och konfigurationer säkerställer affärskontinuitet vid systemfel. Att implementera redundansmekanismer, såsom datakopiering och lastbalansering, ökar tillförlitligheten hos hela lösningen.
8. Etisk modellutveckling. Eventuella partiskheter i träningsdata och modellresultat som kan snedvrida resultaten och leda till orättvisa eller skadliga beslut bör förutses, upptäckas och korrigeras. Företag bör implementera processer för att säkerställa ansvarsfull och etisk utveckling av LLM-system.
9. Feedback från människor. Att förstärka modellen genom användarfeedback (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) kan avsevärt förbättra dess prestanda, eftersom LLM-uppgifter ofta är öppna. Mänskligt omdöme gör att modellen kan justeras till önskade beteenden.
10. Kedjor och pipeliner av LLM:er. Verktyg som LangChain (https://python.langchain.com/) och LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) gör det möjligt att kedja flera LLM-anrop och interagera med externa system för att utföra komplexa uppgifter. Detta gör att du kan bygga omfattande applikationer baserade på LLM:er.
11. Modelljustering Öppen källkods-bibliotek som Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) eller TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), hjälper till att förbättra modellens prestanda genom att optimera träningsalgoritmer och resursutnyttjande. Det är också avgörande att minska modellens latens för att säkerställa applikationens responsivitet.

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

Sammanfattning

LLMOps möjliggör för företag att säkert och pålitligt distribuera avancerade språkmodeller och definiera hur organisationer utnyttjar teknologier för naturlig språkbehandling. Genom att automatisera processer, kontinuerlig övervakning och anpassning till specifika affärsbehov kan organisationer fullt ut utnyttja den enorma potentialen hos LLM:er inom innehållsgenerering, uppgiftsautomatisering, dataanalys och många andra områden.

Även om LLMOps har utvecklats från MLOps bästa metoder, kräver de olika verktyg och strategier anpassade till utmaningarna med att hantera stora språkmodeller. Endast med en genomtänkt och konsekvent strategi kommer företag att kunna använda denna banbrytande teknologi effektivt samtidigt som de säkerställer säkerhet, skalbarhet och efterlevnad av regler.

Allteftersom LLM:er blir mer avancerade växer rollen för LLMOps, vilket ger organisationer en solid grund för att distribuera dessa kraftfulla AI-system på ett kontrollerat och hållbart sätt. Företag som investerar i att utveckla LLMOps-kompetenser kommer att ha en strategisk fördel i att utnyttja innovationer baserade på naturlig språkbehandling, vilket gör att de kan ligga i framkant av den digitala transformationen.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.