LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben | AI az üzletben #125

Hogyan működnek a nagy nyelvi modellek (LLM) és mire használják őket a vállalatokban?

Antes de discutir LLMOps, először magyarázzuk el, mik azok a nagy nyelvi modellek. Ezek gépi tanulási rendszerek, amelyeket hatalmas szöveggyűjteményeken képeztek ki – könyvektől kezdve webcikkeken át forráskódig, de akár képekig és videókig is. Ennek eredményeként megtanulják megérteni az emberi nyelv nyelvtanát, szemantikáját és kontextusát. A Google kutatói által 2017-ben a “Attention Is All You Need” című cikkben (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) leírt transformer architektúrát használják. Ez lehetővé teszi számukra, hogy megjósolják a következő szavakat egy mondatban, folyékony és természetes nyelvet létrehozva.

Mint sokoldalú eszközök, az LLM-eket a vállalatok széles körben használják többek között:

• belső vektordatabázisok építése a releváns információk hatékony visszakereséséhez a lekérdezés megértése alapján, nem csupán kulcsszavak alapján – egy példa lehet egy jogi iroda, amely LLM-et használ, hogy létrehozzon egy vektordatabázist az összes releváns törvényről és bírósági határozatról. Ez lehetővé teszi a kulcsfontosságú információk gyors visszakeresését egy adott ügyhöz,
• CI/CD folyamatok automatizálása (Folyamatos Integráció/Folyamatos Telepítés) szkriptek és dokumentáció generálásával – nagy technológiai cégek LLM-eket használhatnak automatikusan kód, egységtesztek generálására és új szoftverfunkciók dokumentálására, felgyorsítva a kiadási ciklusokat,
• adatok gyűjtése, előkészítése és címkézése – az LLM segíthet feldolgozni és kategorizálni hatalmas mennyiségű szöveget, képet vagy audiodatát, ami elengedhetetlen más gépi tanulási modellek képzéséhez.

A vállalatok a pre-képzett LLM-eket is a saját iparágaikhoz igazíthatják, ha speciális nyelvet és üzleti kontextust tanítanak nekik (finomhangolás).

Azonban a tartalomkészítés, a nyelvi fordítás és a kódfejlesztés a leggyakoribb felhasználási területek az LLM-ek esetében a vállalatoknál. Valójában az LLM-ek képesek következetes termékleírásokat, üzleti jelentéseket létrehozni, sőt segíteni a programozóknak különböző programozási nyelveken forráskódot írni.

Az LLM óriási potenciálja ellenére a szervezeteknek tisztában kell lenniük a kapcsolódó kihívásokkal és korlátokkal. Ezek közé tartozik a számítási költségek, az edzésadatokban rejlő elfogultság kockázata, a modellek rendszeres figyelésének és hangolásának szükségessége, valamint a biztonsági és adatvédelmi kihívások. Fontos azt is szem előtt tartani, hogy a modellek által generált eredmények a fejlesztés jelenlegi szakaszában emberi felügyeletet igényelnek a bennük előforduló hibák (hallucinációk) miatt.

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

Mi az LLMOps?

Az LLMOps, vagyis a Nagy Nyelvi Modell Műveletek, egy sor gyakorlat a nagy nyelvi modellek (LLM) hatékony telepítésére és kezelésére a termelési környezetekben. Az LLMOps segítségével az AI modellek gyorsan és hatékonyan válaszolhatnak kérdésekre, összefoglalókat adhatnak, és összetett utasításokat hajthatnak végre, ami jobb felhasználói élményt és nagyobb üzleti értéket eredményez. Az LLMOps egy sor gyakorlatot, eljárást és munkafolyamatot jelent, amelyek megkönnyítik a nagy nyelvi modellek fejlesztését, telepítését és kezelését az életciklusuk során.

Az MLOps (Gépi Tanulási Műveletek) koncepciójának kiterjesztéseként tekinthetők, amelyet az LLM-ek specifikus követelményeihez igazítottak. Az LLMOps platformok, mint például a Google Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai), a Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) vagy az IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) lehetővé teszik a modellek könyvtárainak hatékonyabb kezelését, csökkentve a működési költségeket és lehetővé téve a kevésbé technikai háttérrel rendelkező személyzet számára, hogy LLM-mel kapcsolatos feladatokat végezzen.

A hagyományos szoftverműveletekkel ellentétben az LLMOps összetett kihívásokkal néz szembe, mint például:

• hatalmas mennyiségű adat feldolgozása,
• számításigényes modellek képzése,
• az LLM-ek bevezetése a vállalatban,
• azok figyelése és finomhangolása,
• az érzékeny információk biztonságának és adatvédelmének biztosítása.

Az LLMOps különösen fontos szerepet játszik a jelenlegi üzleti környezetben, amelyben a vállalatok egyre inkább a fejlett és gyorsan fejlődő AI megoldásokra támaszkodnak. A modellekhez kapcsolódó folyamatok standardizálása és automatizálása lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatékonyabban valósítsanak meg innovációkat a természetes nyelvfeldolgozás alapján.

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

MLOps vs. LLMOps — hasonlóságok és különbségek

Míg az LLMOps az MLOps jó gyakorlataiból fejlődött ki, más megközelítést igényel a nagy nyelvi modellek természeténél fogva. E különbségek megértése kulcsfontosságú a vállalatok számára, amelyek hatékonyan szeretnék megvalósítani az LLM-eket.

Az MLOps-hoz hasonlóan az LLMOps is a Data Scientist-ek, DevOps mérnökök és IT szakemberek együttműködésére támaszkodik. Az LLMOps esetében azonban nagyobb hangsúlyt fektetnek:

• teljesítménymérési metrikákra, mint például a BLEU (amely a fordítások minőségét méri) és a ROUGE (amely a szöveges összefoglalókat értékeli), a klasszikus gépi tanulási metrikák helyett,
• a prompt engineering minőségére – azaz a megfelelő lekérdezések és kontextusok kidolgozására, hogy a kívánt eredményeket kapják az LLM-ekből,
• a felhasználók folyamatos visszajelzésére – a modellek iteratív javítása érdekében végzett értékelések felhasználásával,
• nagyobb hangsúlyt fektetnek a minőségellenőrzésre az emberek által a folyamatos telepítés során,
• vektordatabázisok karbantartására.

Ezek ellenére az MLOps és az LLMOps közös célja – a repetitív feladatok automatizálása és a folyamatos integráció és telepítés elősegítése a hatékonyság növelése érdekében. Ezért kulcsfontosságú megérteni az LLMOps egyedi kihívásait és alkalmazni a stratégiákat a nagy nyelvi modellek sajátosságaihoz.

Az LLMOps kulcsfontosságú elvei

Az LLMOps sikeres megvalósítása számos kulcsfontosságú elv betartását igényli. Ezek alkalmazása biztosítja, hogy az LLM-ek potenciálját a szervezetben hatékonyan és biztonságosan valósítsák meg. Az alábbi 11 elv vonatkozik az LLM-ek létrehozására, működésének optimalizálására és teljesítményének figyelésére a szervezetben.

1. A számítási erőforrások kezelése. Az LLM folyamatok, mint például a képzés, sok számítási teljesítményt igényelnek, ezért a speciális processzorok, mint például a Neurális Hálózati Feldolgozó Egység (NPU) vagy a Tensor Feldolgozó Egység (TPU) használata jelentősen felgyorsíthatja ezeket a műveleteket és csökkentheti a költségeket. Az erőforrások használatát figyelemmel kell kísérni és optimalizálni a maximális hatékonyság érdekében.
2. A modellek folyamatos figyelése és karbantartása. A figyelőeszközök valós időben észlelhetik a modellek teljesítményének csökkenését, lehetővé téve a gyors reagálást. A felhasználóktól és szakértőktől származó visszajelzések összegyűjtése lehetővé teszi a modell iteratív finomítását a hosszú távú hatékonyság biztosítása érdekében.
3. Megfelelő adatkezelés. Olyan szoftver kiválasztása, amely lehetővé teszi a nagy mennyiségű adat hatékony tárolását és visszakeresését az LLM-ek életciklusa során, kulcsfontosságú. Az adatok gyűjtésének, tisztításának és feldolgozásának automatizálása biztosítja a folyamatos, magas minőségű információk ellátását a modellképzéshez.
4. Adatok előkészítése. Az adatok rendszeres átalakítása, aggregálása és szétválasztása elengedhetetlen a minőség biztosításához. Az adatoknak láthatónak és megoszthatónak kell lenniük a csapatok között, hogy elősegítsék az együttműködést és növeljék a hatékonyságot.
5. Prompt engineering. A prompt engineering magában foglalja, hogy az LLM-nek világos parancsokat adunk, amelyeket természetes nyelven fejezünk ki. A nyelvi modellek által adott válaszok pontossága és megismételhetősége, valamint a kontextus helyes és következetes használata nagymértékben függ a promptok precizitásától.
6. Megvalósítás. A költségek optimalizálása érdekében a pre-képzett modelleket a specifikus feladatokhoz és környezetekhez kell igazítani. Az olyan platformok, mint a NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) és az ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) mélytanulási optimalizáló eszközöket kínálnak a modellek méretének csökkentésére és teljesítményük felgyorsítására.
7. Katasztrófa-helyreállítás. A modellek, adatok és konfigurációk rendszeres biztonsági mentése biztosítja az üzletmenet folytonosságát rendszerhiba esetén. A redundancia mechanizmusok, mint például az adatreplikáció és a terheléselosztás bevezetése növeli az egész megoldás megbízhatóságát.
8. Etikus modellfejlesztés. Bármilyen elfogultság az edzésadatokban és a modell eredményekben, amelyek torzíthatják az eredményeket és igazságtalan vagy káros döntésekhez vezethetnek, előre látható, észlelhető és javítható. A vállalatoknak olyan folyamatokat kell bevezetniük, amelyek biztosítják a felelős és etikus LLM rendszerek fejlesztését.
9. Visszajelzés az emberektől. A modell megerősítése a felhasználói visszajelzés (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) révén jelentősen javíthatja a teljesítményét, mivel az LLM feladatok gyakran nyitott végűek. Az emberi ítélet lehetővé teszi a modell preferált viselkedésekhez való hangolását.
10. LLM-ek láncai és csővezetékek. Az olyan eszközök, mint a LangChain (https://python.langchain.com/) és a LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) lehetővé teszik több LLM hívás láncolását és külső rendszerekkel való interakciót összetett feladatok végrehajtásához. Ez lehetővé teszi átfogó alkalmazások létrehozását LLM-ek alapján.
11. Modell hangolás. Az olyan nyílt forráskódú könyvtárak, mint a Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) vagy TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), segítenek javítani a modell teljesítményét a képzési algoritmusok és az erőforrások kihasználásának optimalizálásával. A modell késleltetésének csökkentése is kulcsfontosságú a alkalmazás válaszkészségének biztosítása érdekében.

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

Összefoglalás

Az LLMOps lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy biztonságosan és megbízhatóan telepítsenek fejlett nyelvi modelleket, és meghatározzák, hogyan használják a szervezetek a természetes nyelvfeldolgozási technológiákat. A folyamatok automatizálásával, a folyamatos figyelemmel és a specifikus üzleti igényekhez való alkalmazkodással a szervezetek teljes mértékben kihasználhatják az LLM-ek óriási potenciálját a tartalomgenerálás, feladatautomatizálás, adatelemzés és sok más területen.

Bár az LLMOps az MLOps legjobb gyakorlataiból fejlődött ki, más eszközöket és stratégiákat igényel, amelyek a nagy nyelvi modellek kezelésének kihívásaihoz igazodnak. Csak átgondolt és következetes megközelítéssel képesek a vállalatok hatékonyan kihasználni ezt a forradalmi technológiát, miközben biztosítják a biztonságot, a skálázhatóságot és a szabályozási megfelelést.

Ahogy az LLM-ek egyre fejlettebbé válnak, az LLMOps szerepe növekszik, szilárd alapot adva a szervezeteknek, hogy ezeket a hatékony AI rendszereket kontrollált és fenntartható módon telepítsék. Azok a vállalatok, amelyek befektetnek az LLMOps kompetenciák fejlesztésébe, stratégiai előnyhöz jutnak a természetes nyelvfeldolgozáson alapuló innovációk kihasználásában, lehetővé téve számukra, hogy a digitális átalakulás élvonalában maradjanak.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.