LLMOps против MLOps понимание различий

LLMOps против MLOps понимание различий

“`html

Большие языковые модели сейчас пользуются большой популярностью, и с этим возникает необходимость в лучшем управлении, организации и планировании. Так же, как машинное обучение приводит к MLOps, так и LLMs приводят к LLMOps.

В то время как у LLMOps и MLOps есть много общего, такого как обеспечение чистоты данных и отсутствие крупных ошибок при развертывании, между этими двумя областями также есть некоторые ключевые различия. Здесь мы рассмотрим сходства и различия между MLOps и LLMOps с акцентом на то, как последние являются важными для изучения в ближайшие месяцы.

Фокус

LLMOps фокусируется исключительно на операционном управлении LLMs, в то время как MLOps фокусируется на всех моделях машинного обучения. Это означает, что ученые-данные должны иметь специфическое представление о тонкостях языковых моделей и текстовых наборах данных, таких как учет лингвистики, контекста, предметных областей и потенциальной вычислительной стоимости.

В конечном счете, хотя есть множество мест, где MLOps и LLMOps перекрываются, они являются полностью различными подразделениями науки о данных, что означает, что вовлечены разные рамки, инструменты, наборы навыков и процессы.

Проблемы

Ученым-данным, работающим с большими языковыми моделями, приходится сталкиваться с уникальными проблемами, которые не возникают в традиционных проектах MLOps. Например, LLMs часто гораздо больше по размеру, чем традиционные наборы данных, используемые для машинного обучения, и, следовательно, требуют больших вычислительных затрат для обучения и оценки. Из-за этого команды должны быть более внимательными при мониторинге и оценке этих моделей, чтобы обнаружить потенциальные проблемы с учетом предвзятости, галлюцинаций и т. д.

Сахар Долев-Блитенталь, вице-президент по маркетингу в Iguazio, указывает: “Безопасное развертывание LLMs в приложениях для пользователей — это новое и сложное задание, что делает MLOps более актуальным, чем когда-либо.” Она продолжает: “Модели гораздо больше по размеру и требуют нескольких графических процессоров для работы, поэтому максимизация производительности и квантование являются важными для снижения стоимости и увеличения скорости. В отличие от более простых моделей, которые могут работать некоторое время без необходимости повторного обучения, LLMs требуют цикла обратной связи, состоящего из валидации в реальном времени, мониторинга ответов и RLHF (обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей).”

МЕРОПРИЯТИЕ – ODSC West 2023

Личная и виртуальная конференция

С 30 октября по 2 ноября

Присоединяйтесь к нам, чтобы погрузиться в последние тенденции, инструменты и техники в области науки о данных и искусственного интеллекта, от LLMs до аналитики данных и от машинного обучения до ответственного искусственного интеллекта.

Преимущества

Традиционный MLOps может быть лучше, чем ничего, при разработке больших языковых моделей, но тонкости языковых моделей могут быть использованы для получения улучшенной производительности, надежности и масштабируемости, так же, как и MLOps. Однако при LLMops это может привести к повышенной производительности языковых выходных данных, лучшему пониманию контекста языка и, возможно, к снижению вычислительных затрат.

Зрелость

LLMOps — это относительно новое направление по сравнению с MLOps, и для команд LLMOps доступно меньше зрелых инструментов и ресурсов. Это означает, что командам LLMOps, возможно, придется разрабатывать собственные инструменты и процессы или полагаться на смесь открытых и коммерческих решений. Это может потребовать другой набор навыков, которые не так устоялись, как требуемые для MLOps, и оставляет больше вопросов, на которые нужно найти ответы. Например, где в пайплайне располагается инженерия запросов?

Вывод

Хотя LLMOps все еще находится в начальной стадии, есть ясные способы начать работу с ними, взяв на вооружение уже установившуюся область MLOps. Вместо выбора одного в ущерб другому, дело только в том, какой подход подходит вашей организации, учитывая стоимость, ресурсы, персонал и время. Сейчас важно быть в курсе развивающейся области LLMs, особенно когда мир сейчас более чем когда-либо сосредоточен на языковых моделях. Лучшее место для этого — это событие ODSC West 2023, которое пройдет с 30 октября по 2 ноября. С полным треком, посвященным NLP и LLMs, вы получите возможность прослушать доклады, сессии, мероприятия и многое другое, полностью посвященные этой динамичной области.

“`

Подтвержденные сессии включают:

  • Персонализация LLM с использованием хранилища функций
  • Техники оценки для больших языковых моделей
  • Построение экспертного вопросно-ответного бота с использованием инструментов с открытым исходным кодом и LLM
  • Понимание ландшафта больших моделей
  • Демократизация настройки открытых моделей совместной оптимизации систем
  • Построение LLM-силовых интеллектуальных работников с использованием ваших данных с помощью LlamaIndex
  • Общее и эффективное обучение без учителя с помощью data2vec
  • К экс- языковым и языконезависимым LLM
  • Настройка LLM на сообщения Slack
  • Вне прототипов и демонстраций: как создавать приложения, готовые к производству, с использованием открытых LLM
  • Адаптация языковых моделей требует управления рисками – вот как это сделать
  • Подключение больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы
  • Основы LLM и введение в PaLM 2: более маленькая, быстрее и более способная LLM
  • Английское SDK для Apache Spark™
  • Интеграция языковых моделей для автоматизации идей создания функций
  • Как доставлять контекстно точные LLM
  • Ретриевальное усиленное поколение (RAG) 101: создание «ChatGPT для ваших данных» с использованием Llama 2, LangChain и Pinecone с открытым исходным кодом
  • Построение с использованием Llama 2
  • Лучшие практики использования LLM: обучение, настройка и передовые приемы из исследований
  • Практическое управление рисками искусственного интеллекта: использование NIST AI RMF и LLM

Что вы ждете? Приобретите свой пропуск уже сегодня!