Связывая большие языковые модели и бизнес LLMops

Большие языковые модели и их влияние на бизнес LLMops в фокусе

Основой для LLM, таких как GPT-3 от OpenAI или его преемника GPT-4, является глубокое обучение, подразделение искусственного интеллекта, которое использует нейронные сети с тремя или более слоями. Эти модели обучаются на обширных наборах данных, охватывающих широкий спектр интернет-текстов. В результате обучения LLM учится предсказывать следующее слово в последовательности, исходя из предшествующих слов. Эта способность, простая по своей сути, лежит в основе способности LLMs генерировать согласованный, контекстуально релевантный текст в продолжительных последовательностях.

Потенциальные применения безграничны – от написания электронных писем, создания кода, отвечая на запросы, до даже креативного письма. Однако, с большой мощностью приходит большая ответственность, и управление этими гигантскими моделями в производственной среде непросто. Именно здесь на сцену выходят LLMOps, воплощая набор bews commandpileristic and Rs tarametrosetimesavecons to ensure the reliable, secure, and efficient operation of LLMs.

Дорожная карта интеграции LLM имеет три основных пути:

1. Направление общего назначения LLMs:
   • Модели вроде ChatGPT и Bard предлагают низкий порог для принятия с минимальными предварительными затратами, хотя с потенциальной ценой в долгосрочной перспективе.
   • Однако, тени данных о конфиденциальности и безопасности стоят надежно, особенно для секторов, таких как Fintech и здравоохранение, с строгими регулирующими рамками.
2. Калибровка общих назначений LLMs:
   • Используя открытые модели, такие как Llama, Falcon и Mistral, организации могут настроить эти LLMs под свои конкретные случаи использования, только с ресурсами аккордирования модели в качестве затрат.
   • Этот подход, решая вопросы конфиденциальности и безопасности, требует более глубокого выбора моделей, подготовки данных, калибровки, развертывания и мониторинга.
   • Цикличная природа этого пути требует постоянного взаимодействия, но недавние новации, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation) и Q(Quantized)-LoRa упростили процесс калибровки, что делает его все более популярным выбором.
3. Индивидуальное обучение LLM:
   • Создание LLM с нуля обещает непревзойденную точность, адаптированную для конкретной поставленной задачи. Однако высокие требования к навыкам в области искусственного интеллекта, вычислительным ресурсам, обширным данным и инвестициям времени представляют значительные препятствия.

Среди этих трех вариантов обновление общих назначений LLM наиболее благоприятный вариант для компаний. Создание новой основной модели может стоить до 100 миллионов долларов, в то время как настройка уже существующих варьируется от 100 тысяч до 1 миллиона долларов. Эти цифры обусловлены вычислительными затратами, приобретением и разметкой данных, а также расходами на инженерию и НИОКР.

• Будущее искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения тренды и инновации
• Как специалисты по программному обеспечению могут быть полезны с помощью ChatGPT и Bard AI?
• NVIDIA AI раскрывает SteerLM новый метод искусственного интеллекта, который позволяет пользователям настроить ответы больших языковых моделей (LLM) во время вывода.

LLMOps против MLOps

Операции машинного обучения (MLOps) хорошо изведаны и предлагают структурированный путь для передачи моделей машинного обучения (ML) от разработки к производству. Однако с появлением крупномасштабных моделей естественного языка (LLM) появилась новая операционная парадигма, называемая LLMOps, которая решает уникальные проблемы, связанные с развертыванием и управлением LLM.

Различия между LLMOps и MLOps связаны с несколькими факторами:

1. Вычислительные ресурсы:
   • LLM требуют значительной вычислительной мощности для обучения и настройки, часто требуют специализированного оборудования, такого как графические процессоры, для ускорения параллельных операций с данными.
   • Стоимость вывода дополнительно подчеркивает важность методов сжатия моделей и дистилляции, чтобы сдерживать вычислительные расходы.
2. Transfer Learning:
   • В отличие от обычных моделей машинного обучения, которые часто обучаются с нуля, LLM полагается на передачу обучения, начиная с предварительно обученной модели и настраивая ее для выполнения конкретных задач в определенной области.
   • Такой подход экономит данные и вычислительные ресурсы при достижении передовых результатов.
3. Цикл обратной связи с человеком:
   • Итеративное улучшение LLM в значительной степени зависит от обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF).
   • Интеграция цикла обратной связи в конвейерах LLMOps не только упрощает оценку, но и питает процесс настройки.
4. Настройка гиперпараметров:
   • В то время как классическое машинное обучение акцентирует внимание на улучшении точности с помощью настройки гиперпараметров, в области LLM фокус также располагается на снижении вычислительных требований.
   • Настройка параметров, таких как размер пакета и скорость обучения, может существенно изменить скорость обучения и стоимость.
5. Метрики производительности:
   • Традиционные модели машинного обучения руководствуются четко определенными метриками производительности, такими как точность, AUC или F1-оценка, в то время как LLM имеют другой набор метрик, таких как BLEU и ROUGE.
   • BLEU и ROUGE – это метрики, используемые для оценки качества машинного перевода и суммирования текста, соответственно. BLEU в основном используется для задач машинного перевода, а ROUGE – для задач суммирования текста.
   • BLEU измеряет точность: насколько слова в машинно-сгенерированных резюме появляются в реферативных резюме человека. ROUGE измеряет полноту: насколько слова в реферативных резюме человека появляются в машинно-сгенерированных резюме.

6. https://www.fiddler.ai/llmops

   Понимание рабочего процесса LLMOps: Глубинный анализ

   Языковые операции модели, или LLMOps, подобны операционной основе больших языковых моделей, обеспечивая безупречное функционирование и интеграцию с различными приложениями. В то время как LLMOps кажется вариантом MLOps или DevOps, он имеет уникальные особенности, отвечающие требованиям больших языковых моделей. Рассмотрим рабочий процесс LLMOps, изображенный на иллюстрации, и исследуем каждый этап подробно.

   1. Обучающие данные:
      • Сущность языковой модели заключается в ее обучающих данных. Этот шаг включает сбор наборов данных, их очистку, балансировку и надлежащую аннотацию. Качество и разнообразие данных значительно влияют на точность и универсальность модели. В LLMOps упор делается не только на объем, но и на соответствие предполагаемому использованию модели.
   2. Фундаментальная открытая модель:
      • На иллюстрации указана “Открытая фундаментальная модель”, предварительно обученная модель, часто выпускаемая ведущими искусственного интеллекта. Эти модели, обученные на больших наборах данных, служат отличным отправным пунктом, экономя время и ресурсы, позволяя точную настройку для конкретных задач вместо повторного обучения.
   3. Обучение / Настройка:
      • С использованием фундаментальной модели и конкретных обучающих данных происходит настройка. Этот шаг уточняет модель для специализированного назначения, например, точную настройку общей текстовой модели с использованием медицинской литературы для медицинских приложений. В LLMOps решающим является тщательная настройка с постоянной проверкой, которая помогает предотвратить переобучение и обеспечить хорошую обобщающую способность для непредсказуемых данных.
   4. Обученная модель:
      • После настройки появляется готовая для развертывания обученная модель. Эта модель, улучшенная версия фундаментальной модели, специализируется для конкретного приложения. Она может быть открытой, с общедоступными весами и архитектурой, или собственной, охраняемой организацией.
   5. Развертывание:
      • Развертывание включает интеграцию модели в живую среду для обработки запросов в реальном мире. Это включает принятие решений относительно размещения модели, либо на сервере, либо на облачной платформе. В LLMOps важным является учет задержки, вычислительных затрат и доступности, а также обеспечение масштабируемости модели для большого количества одновременных запросов.
   6. Запрос:
      • В языковых моделях запрос представляет собой входной запрос или утверждение. Создание эффективных запросов, которые часто требуют понимания поведения модели, является важным элементом для получения желаемых результатов, когда модель обрабатывает эти запросы.
   7. Хранилище смещений или Векторные базы данных:
      • После обработки модели могут быть возвращены не только простые текстовые ответы. Для продвинутых приложений могут потребоваться отображения – высокоразмерные векторы, представляющие семантическое содержимое. Эти вложения могут быть сохранены или предоставлены как сервис, обеспечивая быстрое извлечение или сравнение семантической информации, обогащающее возможности моделей за пределами простого генерирования текста.
   8. Развернутая модель (собственное размещение или API):
      • После обработки результаты модели готовы. В зависимости от стратегии результаты могут быть доступны через интерфейс собственного размещения или API, первый вариант предлагает больше контроля хостинга организации, а второй обеспечивает масштабируемость и простую интеграцию для сторонних разработчиков.
   9. Результаты:
      • Данный этап дает материальный результат рабочего процесса. Модель принимает запрос, обрабатывает его и возвращает результат, который, в зависимости от приложения, может быть текстовыми блоками, ответами, сгенерированными историями или даже рассмотренными ранее вложениями.

   Лучшие стартапы в области LLMOps

   Ландшафт операций больших языковых моделей (LLMOps) свидетельствует о появлении специализированных платформ и стартапов. Вот два стартапа / платформы и их описания, связанные с пространством LLMOps:

   Comet

   Comet упрощает жизненный цикл машинного обучения, особенно ориентированного на разработку больших языковых моделей. Он предоставляет возможности для отслеживания экспериментов и управления моделями в продакшн. Платформа подходит для крупных предприятий, предлагая различные стратегии развертывания, включая частные облака, гибридные и локальные настройки.

   Dify

   

   Dify – это платформа с открытым исходным кодом LLMOps, которая помогает в разработке приложений искусственного интеллекта с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4. Он предлагает пользовательский интерфейс и обеспечивает безупречный доступ к модели, встраивание контекста, контроль стоимости и возможности разметки данных. Пользователи могут легко управлять своими моделями визуально и использовать документы, веб-контент или заметки Notion в качестве контекста искусственного интеллекта, с которыми Dify работает для предварительной обработки и других операций.

   Portkey.ai

   

   Portkey.ai – индийский стартап, специализирующийся на операциях с языковыми моделями (LLMOps). С недавним инвестиционным финансированием в размере 3 миллионов долларов, предоставленным венчурным фондом Lightspeed Venture Partners, Portkey.ai предлагает интеграции с важными большими языковыми моделями, такими как те, что предоставлены OpenAI и Anthropic. Их услуги ориентированы на компании, работающие с генеративным искусственным интеллектом, с акцентом на усовершенствование их стека операций LLM, включая тестирование канарейками в реальном времени и возможности настройки модели.