LLMOps oder wie man Sprachmodelle in einer Organisation effektiv verwaltet | KI in der Wirtschaft #125

Um das Potenzial von Large Language Models (LLMs) voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen einen effektiven Ansatz zur Verwaltung dieser fortschrittlichen Systeme implementieren. Sie können natürlich klingenden Text generieren, Code erstellen und wichtige Informationen in riesigen Datensätzen finden. LLMs haben ein enormes Potenzial, die Ausführung von Unternehmensaufgaben zu verbessern, erfordern aber auch ein spezielles Management ihres gesamten Lebenszyklus – von der Schulung über Aufforderungstechniken bis hin zum Produktionseinsatz. Die Lösung ist LLMOps, eine Reihe bewährter Betriebspraktiken für große Sprachmodelle. Weiter lesen.

Wie funktionieren LLMs und wofür werden sie in Unternehmen eingesetzt?

Bevor wir über LLMOps sprechen, erklären wir zunächst, was große Sprachmodelle sind. Dabei handelt es sich um maschinelle Lernsysteme, die auf riesigen Textsammlungen trainiert wurden – von Büchern über Webartikel bis hin zu Quellcode, aber auch Bildern und sogar Videos. Dadurch lernen sie, die Grammatik, Semantik und den Kontext der menschlichen Sprache zu verstehen. Sie nutzen die Transformer-Architektur, die erstmals 2017 von Google-Forschern im Artikel „Attention Is All You Need“ (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) beschrieben wurde. Dadurch können sie die nächsten Wörter in einem Satz vorhersagen und so eine flüssige und natürliche Sprache erzeugen.

Als vielseitige Werkzeuge werden LLMs in Unternehmen unter anderem häufig eingesetzt für:

• Aufbau interner Vektordatenbanken für den effizienten Abruf relevanter Informationen auf der Grundlage des Verständnisses der Abfrage und nicht nur von Schlüsselwörtern – ein Beispiel könnte eine Anwaltskanzlei sein, die LLM verwendet, um eine Vektordatenbank aller relevanten Gesetze und Gerichtsurteile zu erstellen. Dies ermöglicht ein schnelles Abrufen der Schlüsselinformationen zu einem bestimmten Fall.
• Automatisierung von CI-Prozessen/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) durch Generierung von Skripten und Dokumentation – große Technologieunternehmen können LLMs verwenden, um automatisch Code zu generieren, Unit-Tests durchzuführen und neue Softwarefunktionen zu dokumentieren, wodurch Release-Zyklen beschleunigt werden.
• Sammlung, Aufbereitung und Kennzeichnung von Daten – LLM kann dabei helfen, riesige Mengen an Text-, Bild- oder Audiodaten zu verarbeiten und zu kategorisieren, was für das Training anderer Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich ist.

Unternehmen können auch vorab ausgebildete LLMs an ihre Branchen anpassen, indem sie ihnen Fachsprache und Geschäftskontext beibringen (Feinabstimmung).

Die Erstellung von Inhalten, Sprachübersetzungen und Codeentwicklung sind jedoch die häufigsten Anwendungen von LLMs im Unternehmen. Tatsächlich können LLMs konsistente Produktbeschreibungen und Geschäftsberichte erstellen und Programmierern sogar dabei helfen, Quellcode in verschiedenen Programmiersprachen zu schreiben.

Trotz des enormen Potenzials von LLM müssen sich Unternehmen der damit verbundenen Herausforderungen und Einschränkungen bewusst sein. Dazu gehören Rechenkosten, das Risiko von Verzerrungen bei Trainingsdaten, die Notwendigkeit einer regelmäßigen Überwachung und Optimierung von Modellen sowie Sicherheits- und Datenschutzherausforderungen. Es ist auch wichtig zu bedenken, dass die von Modellen im aktuellen Entwicklungsstadium generierten Ergebnisse aufgrund der darin auftretenden Fehler (Halluzinationen) einer menschlichen Aufsicht bedürfen.

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

Was ist LLMOps?

LLMOps, oder Large Language Model Operations, ist eine Reihe von Praktiken zur effektiven Bereitstellung und Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) in Produktionsumgebungen. Mit LLMOps können KI-Modelle Fragen schnell und effizient beantworten, Zusammenfassungen bereitstellen und komplexe Anweisungen ausführen, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einem höheren Geschäftswert führt. LLMOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, Verfahren und Arbeitsabläufen, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung großer Sprachmodelle während ihres gesamten Lebenszyklus erleichtern.

Sie können als Erweiterung des MLOps-Konzepts (Machine Learning Operations) betrachtet werden, das auf die spezifischen Anforderungen von LLMs zugeschnitten ist. LLMOps-Plattformen wie Vertex AI von Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) oder IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) ermöglicht eine effizientere Verwaltung von Modellbibliotheken, senkt die Betriebskosten und ermöglicht, dass weniger technisches Personal LLM-bezogene Aufgaben ausführen muss.

Im Gegensatz zum herkömmlichen Softwarebetrieb müssen sich LLMOps mit komplexen Herausforderungen auseinandersetzen, wie zum Beispiel:

• Verarbeitung riesiger Datenmengen,
• Training rechenintensiver Modelle,
• Implementierung von LLMs im Unternehmen,
• deren Überwachung und Feinabstimmung,
• Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes sensibler Informationen.

LLMOps gewinnen in der aktuellen Geschäftslandschaft, in der Unternehmen zunehmend auf fortschrittliche und sich schnell entwickelnde KI-Lösungen verlassen, eine besondere Bedeutung. Standardisierung und Automatisierung der damit verbundenen Prozesse Mithilfe dieser Modelle können Unternehmen Innovationen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, effizienter umsetzen.

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

MLOps vs. LLMOps – Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Während sich LLMOps aus den bewährten Methoden von MLOps entwickelt haben, erfordern sie aufgrund der Natur großer Sprachmodelle einen anderen Ansatz. Das Verständnis dieser Unterschiede ist für Unternehmen, die LLMs effektiv implementieren möchten, von entscheidender Bedeutung.

Wie MLOps basiert auch LLMOps auf der Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern, die sich mit Daten befassen, DevOps-Ingenieuren und IT-Experten. Bei LLMOps wird jedoch mehr Wert auf Folgendes gelegt:

• Leistungsbewertungsmetriken wie BLEU (das die Qualität von Übersetzungen misst) und ROUGE (das Textzusammenfassungen bewertet) anstelle klassischer maschineller Lernmetriken,
• Qualität des Prompt Engineering – das heißt, die Entwicklung der richtigen Abfragen und Kontexte, um die gewünschten Ergebnisse von LLMs zu erhalten,
• kontinuierliches Feedback der Nutzer – Nutzung von Auswertungen zur iterativen Verbesserung von Modellen,
• stärkere Betonung der Qualitätsprüfung durch Menschen während des kontinuierlichen Einsatzes,
• Pflege von Vektordatenbanken.

Trotz dieser Unterschiede haben MLOps und LLMOps ein gemeinsames Ziel: sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und eine kontinuierliche Integration und Bereitstellung zu fördern, um die Effizienz zu steigern. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die einzigartigen Herausforderungen von LLMOps zu verstehen und Strategien an die Besonderheiten großer Sprachmodelle anzupassen.

LLMOps-Grundprinzipien

Die erfolgreiche Implementierung von LLMOps erfordert die Einhaltung mehrerer Schlüsselprinzipien. Ihre Anwendung stellt sicher, dass das Potenzial von LLMs in einer Organisation effektiv und sicher ausgeschöpft wird. Die folgenden 11 Prinzipien von LLMOps gelten sowohl für die Erstellung als auch für die Optimierung des Betriebs und die Überwachung der Leistung von LLMs in der Organisation.

1. Verwalten von Computerressourcen. LLM-Prozesse wie Schulungen erfordern viel Rechenleistung, sodass der Einsatz spezieller Prozessoren wie der Neural Network Processing Unit (NPU) oder der Tensor Processing Unit (TPU) diese Vorgänge erheblich beschleunigen und die Kosten senken kann. Der Ressourceneinsatz sollte im Hinblick auf maximale Effizienz überwacht und optimiert werden.
2. Ständige Überwachung und Wartung der Modelle . Überwachungstools können einen Rückgang der Modellleistung in Echtzeit erkennen und so eine schnelle Reaktion ermöglichen. Das Sammeln von Feedback von Benutzern und Experten ermöglicht eine iterative Verfeinerung des Modells, um seine langfristige Wirksamkeit sicherzustellen.
3. Richtiges Datenmanagement . Die Wahl einer Software, die eine effiziente Speicherung und den Abruf großer Datenmengen während des gesamten Lebenszyklus von LLMs ermöglicht, ist von entscheidender Bedeutung. Durch die Automatisierung der Prozesse der Datenerfassung, -bereinigung und -verarbeitung wird eine ständige Bereitstellung hochwertiger Informationen für das Modelltraining gewährleistet.
4. Datenaufbereitung. Um die Qualität sicherzustellen, ist eine regelmäßige Transformation, Aggregation und Trennung von Daten unerlässlich. Daten sollten zwischen Teams sichtbar und gemeinsam nutzbar sein, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und die Effizienz zu steigern.
5. Prompte Technik . Beim Prompt Engineering geht es darum, dem LLM klare Befehle in natürlicher Sprache zu geben. Die Genauigkeit und Wiederholbarkeit der von den Sprachmodellen gegebenen Antworten sowie die korrekte und konsistente Verwendung des Kontexts hängen weitgehend von der Präzision der Eingabeaufforderungen ab.
6. Implementierung . Um die Kosten zu optimieren, müssen vorab trainierte Modelle auf bestimmte Aufgaben und Umgebungen zugeschnitten werden. Plattformen wie NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) und ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) bieten Deep-Learning-Optimierungstools, um die Größe von Modellen zu reduzieren und ihre Leistung zu beschleunigen.
7. Notfallwiederherstellung . Regelmäßige Backups von Modellen, Daten und Konfigurationen gewährleisten die Geschäftskontinuität im Falle eines Systemausfalls. Die Implementierung von Redundanzmechanismen wie Datenreplikation und Lastausgleich erhöht die Zuverlässigkeit der gesamten Lösung.
8. Ethische Modellentwicklung. Jegliche Verzerrungen in Trainingsdaten und Modellergebnissen, die die Ergebnisse verzerren und zu unfairen oder schädlichen Entscheidungen führen können, sollten vorhergesehen, erkannt und korrigiert werden. Unternehmen sollten Prozesse implementieren, um eine verantwortungsvolle und ethische Entwicklung von LLM-Systemen sicherzustellen.
9. Feedback von Menschen . Die Stärkung des Modells durch Benutzerfeedback (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) kann seine Leistung erheblich verbessern, da LLM-Aufgaben oft mit offenem Ende versehen sind. Durch menschliches Urteilsvermögen kann das Modell auf bevorzugte Verhaltensweisen abgestimmt werden.
10. Ketten und Pipelines von LLMs . Tools wie LangChain (https://python.langchain.com/) und LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) ermöglichen es Ihnen, mehrere LLM-Aufrufe zu verketten und mit externen Systemen zu interagieren, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Dadurch können Sie umfassende Anwendungen auf Basis von LLMs erstellen.
11. Modelloptimierung Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) oder TensorFlow (https://www.tensorflow.org). /) tragen zur Verbesserung der Modellleistung bei, indem Trainingsalgorithmen und Ressourcennutzung optimiert werden. Es ist auch wichtig, die Modelllatenz zu reduzieren, um die Reaktionsfähigkeit der Anwendung sicherzustellen.

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

Zusammenfassung

LLMOps ermöglichen es Unternehmen, fortschrittliche Sprachmodelle sicher und zuverlässig einzusetzen und zu definieren, wie Unternehmen Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. Durch die Automatisierung von Prozessen, die kontinuierliche Überwachung und die Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen können Unternehmen das enorme Potenzial von LLMs in der Inhaltsgenerierung, Aufgabenautomatisierung, Datenanalyse und vielen anderen Bereichen voll ausschöpfen.

Während sich LLMOps aus den Best Practices von MLOps entwickelt haben, erfordern sie unterschiedliche Tools und Strategien, die auf die Herausforderungen bei der Verwaltung großer Sprachmodelle zugeschnitten sind. Nur mit einem durchdachten und konsistenten Ansatz können Unternehmen diese bahnbrechende Technologie effektiv nutzen und gleichzeitig Sicherheit, Skalierbarkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.

Mit zunehmender Weiterentwicklung von LLMs wächst die Rolle von LLMOps und bietet Unternehmen eine solide Grundlage für den kontrollierten und nachhaltigen Einsatz dieser leistungsstarken KI-Systeme. Unternehmen, die in die Entwicklung von LLMOps-Kompetenzen investieren, haben einen strategischen Vorteil bei der Nutzung von Innovationen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, und können so an der Spitze der digitalen Transformation bleiben.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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