Что именно представляют собой операции крупных языковых моделей (LLMOps)?

Что скрывается за операциями крупных языковых моделей (LLMOps)?

Большие языковые модели (LLM) – это мощная новая технология с потенциалом перевернуть многие отрасли. Однако LLM также сложны и требуют сложного управления. LLMOps (операции с большими языковыми моделями) – это новое и развивающееся направление, которое фокусируется на операционном управлении LLM. Что входит в эту новую тенденцию, какие компоненты следует учитывать, и как LLMOps приносят нам пользу?

Зачем нам нужны LLMOps?

Точно так же, как нам нужна была инфраструктура для разработки моделей машинного обучения с помощью MLOps, нам также нужна установленная инфраструктура для больших языковых моделей. Как заявляет Сахар Долев-Блитенталь, вице-президент по маркетингу в компании Iguazio: “Построение собственного приложения Gen AI и его использование в бизнес-среде требует дополнительных возможностей от вашего решения MLOps, и потому так важны LLMOps.”

Управление данными

Данные являются ключевым компонентом для обучения эффективных LLM. Команды LLMOps должны обеспечить доступ к высококачественным, разнообразным и репрезентативным данным. Эти данные должны быть очищены и размечены таким образом, чтобы они соответствовали задаче LLM. Это лучшее время для обнаружения возможных аномалий в данных, областей, где может присутствовать предвзятость, и выбросов. Обязательно очистите ваши данные перед их развертыванием.

Например, если LLM будет использоваться для создания рекламного текста, то обучающие данные должны включать различные рекламные тексты из разных отраслей. Данные также должны быть размечены с информацией о целевой аудитории и желаемом результате рекламного текста. Хотя многие LLM довольно универсальны, существуют даже примеры развивающихся доменно-специфичных LLM, которые можно настроить под вашу отрасль.

МЕРОПРИЯТИЕ – ODSC West 2023

Очное и виртуальное мероприятие

30 октября – 2 ноября

Присоединяйтесь к нам, чтобы глубже погрузиться в последние тенденции в области науки о данных и искусственного интеллекта, инструменты и методики, от LLM до анализа данных и от машинного обучения до ответственного искусственного интеллекта.

Разработка модели

Когда вы уже собрали и подготовили данные, ваша команда должна решить, какую архитектуру модели вы хотите использовать и обучить модель на ваших наборах данных. Нет одного правильного ответа на вопрос, какую архитектуру модели использовать, так как все будет зависеть от потребностей вашей команды, задач, которые вы ей поставите, и от того, что ваша команда может поддерживать. Однако, прежде чем приступить к развертыванию, вам следует убедиться в том, что производительность модели, после ее обучения, соответствует требованиям и выявить места, которые нужно улучшить.

Развертывание

Теперь, когда модель обучена и оценена, и все основные ошибки исправлены, она готова к внедрению в производство для использования другими людьми. Возможно, это потребует интеграции модели напрямую с другими программными и аппаратными системами по мере необходимости. В этом процессе могут быть задействованы несколько команд: команда, разработавшая LLM в первую очередь, и те, кто будет ее использовать, чтобы убедиться, что модель работает ожидаемо.

Мониторинг

Важно отслеживать производительность LLM в производственной среде, чтобы выявить любые потенциальные проблемы. Этот этап включает контроль за точностью, временем отклика, этическими вопросами и предвзятостью, а также обеспечение отсутствия галлюцинаций.

Команды LLMOps могут использовать разнообразные инструменты и техники для мониторинга LLM в производственной среде. Например, они могут использовать инструменты регистрации и мониторинга, чтобы отслеживать производительность модели. Они также могут использовать оценку с участием человека для оценки качества вывода модели.

Управление

Наконец, когда результаты кажутся точными, своевременными и без галлюцинаций, пришло время убедиться в том, что результаты отвечают этическим и ответственным стандартам, установленным вашей организацией. Ваша команда должна заранее установить четкие руководящие принципы, и сейчас вы проверяете, что все согласуется. Ни одна команда не хочет быть ответственной за развертывание модели с расовой или неточной предвзятостью! Вы также можете использовать это время для исправления любых ошибок с набором данных, которые могли быть пропущены, или для доработки модели с учетом расхождений в данных.

Вывод о LLMOps

Мы знаем, что еще рано определять LLMOps, так как это направление кажется практически годовалым. MLOps имел годы для определения, поэтому, безусловно, LLMOps найдет свой путь в ближайшие годы. В свою очередь, становится важным быть в курсе всех изменений, связанных с LLMs. Лучшее место, чтобы это сделать, – это ODSC West 2023 с 30 октября по 2 ноября. Вас ожидают доклады, сессии, мероприятия и многое другое, полностью сфокусированные на этой динамичной сфере с отдельным треком, посвященным NLP и LLMs.

Подтвержденные сессии LLM включают:

  • Персонализация LLM с помощью Feature Store
  • Техники оценки больших языковых моделей
  • Построение экспертного бота для вопросов/ответов с использованием инструментов с открытым исходным кодом и LLMs
  • Понимание ландшафта больших моделей
  • Демократизация донастройки больших моделей с использованием совместной системной оптимизации
  • Построение интеллектуальных рабочих с помощью LLM на основе ваших данных с LlamaIndex
  • Общее и эффективное самостоятельное обучение с использованием data2vec
  • К эксплануруемым и свободнообъектным LLM
  • Донастройка LLM на сообщениях Slack
  • За пределами демонстраций и прототипов: как создавать готовые к производству приложения с использованием открытых LLMs
  • Управление рисками при использовании языковых моделей – вот как
  • Соединение больших языковых моделей – общие ошибки и проблемы
  • Основы LLM и введение в PaLM 2: более компактная, быстрая и более мощная LLM
  • Angliskiy SDK для Apache Spark™
  • Интеграция языковых моделей для автоматизации создания функций
  • Как доставлять контекстно точные LLMs
  • 101 по Retrieval Augmented Generation (RAG): создание “ChatGPT для ваших данных” с Llama 2, LangChain и Pinecone с открытым исходным кодом.
  • Построение с использованием Llama 2
  • Лучшие практики использования LLMs: обучение, донастройка и передовые трюки из исследований
  • Практическое управление рисками искусственного интеллекта: использование NIST AI RMF и LLMs

Чего вы ждете? Получите ваш пропуск сегодня!