LLMOps, o cómo gestionar eficazmente los modelos lingüísticos en una organización | IA en los negocios #125

Para aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguajes grandes (LLM), las empresas deben implementar un enfoque eficaz para gestionar estos sistemas avanzados. Pueden generar texto que suene natural, crear código y encontrar información clave en enormes conjuntos de datos. Los LLM tienen un enorme potencial para mejorar la ejecución de tareas corporativas, pero también requieren una gestión especializada de todo su ciclo de vida, desde la capacitación hasta las técnicas de activación y la implementación de producción. La solución es LLMOps, un conjunto de mejores prácticas operativas para modelos de lenguaje grandes. Sigue leyendo.

¿Cómo funcionan los LLM y para qué se utilizan en las empresas?

Antes de discutir LLMOps, primero expliquemos qué son los modelos de lenguaje grandes. Son sistemas de aprendizaje automático que han sido entrenados en enormes colecciones de texto, desde libros hasta artículos web y código fuente, pero también imágenes e incluso vídeos. Como resultado, aprenden a comprender la gramática, la semántica y el contexto del lenguaje humano. Utilizan la arquitectura de transformador descrita por primera vez por investigadores de Google en 2017 en el artículo "La atención es todo lo que necesitas" (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Esto les permite predecir las siguientes palabras de una oración, creando un lenguaje fluido y natural.

Como herramientas versátiles, los LLM en las empresas se utilizan ampliamente, entre otras cosas, para:

• crear bases de datos vectoriales internas para la recuperación eficiente de información relevante basada en la comprensión de la consulta, no solo de las palabras clave ; un ejemplo podría ser una firma de abogados que utiliza LLM para crear una base de datos vectorial de todas las leyes y fallos judiciales relevantes. Esto permite la recuperación rápida de información clave para un caso particular,
• Automatizar procesos de CI/CD (integración continua/implementación continua) mediante la generación de scripts y documentación: las grandes empresas de tecnología pueden usar LLM para generar código automáticamente, pruebas unitarias y documentar nuevas características de software, acelerando los ciclos de lanzamiento.
• recopilación, preparación y etiquetado de datos : LLM puede ayudar a procesar y categorizar cantidades masivas de datos de texto, imágenes o audio, lo cual es esencial para entrenar otros modelos de aprendizaje automático.

Las empresas también pueden vincular los LLM previamente capacitados con sus industrias enseñándoles un lenguaje especializado y un contexto empresarial (ajuste).

Sin embargo, la creación de contenidos, la traducción de idiomas y el desarrollo de códigos son los usos más comunes de los LLM en la empresa. De hecho, los LLM pueden crear descripciones de productos coherentes, informes comerciales e incluso ayudar a los programadores a escribir código fuente en diferentes lenguajes de programación.

A pesar del enorme potencial del LLM, las organizaciones deben ser conscientes de los desafíos y limitaciones asociados. Estos incluyen costos computacionales, el riesgo de sesgo en los datos de entrenamiento, la necesidad de monitoreo y ajuste regulares de los modelos y desafíos de seguridad y privacidad. También es importante tener en cuenta que los resultados generados por los modelos en la etapa actual de desarrollo requieren supervisión humana debido a los errores (alucinaciones) que ocurren en ellos.

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

¿Qué es LLMOps?

LLMOps, u operaciones de modelos de lenguajes grandes, es un conjunto de prácticas para implementar y gestionar de manera efectiva modelos de lenguajes grandes (LLM) en entornos de producción. Con LLMOps, los modelos de IA pueden responder preguntas de manera rápida y eficiente, proporcionar resúmenes y ejecutar instrucciones complejas, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario y un mayor valor comercial. LLMOps se refiere a un conjunto de prácticas, procedimientos y flujos de trabajo que facilitan el desarrollo, implementación y gestión de grandes modelos de lenguaje a lo largo de su ciclo de vida.

Pueden verse como una extensión del concepto MLOps (Operaciones de aprendizaje automático) adaptado a los requisitos específicos de los LLM. Plataformas LLMOps como Vertex AI de Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) o IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permite una gestión más eficiente de las bibliotecas de modelos, lo que reduce los costos operativos y permite que menos personal técnico realice tareas relacionadas con LLM.

A diferencia de las operaciones de software tradicionales, los LLMOps tienen que afrontar desafíos complejos, como:

• procesar grandes cantidades de datos,
• entrenamiento de modelos computacionalmente exigentes,
• implementar LLM en la empresa,
• su seguimiento y ajuste,
• garantizando la seguridad y privacidad de la información sensible.

Los LLMOps adquieren especial importancia en el panorama empresarial actual, en el que las empresas dependen cada vez más de soluciones de inteligencia artificial avanzadas y en rápida evolución. Estandarizar y automatizar los procesos asociados. Estos modelos permiten a las organizaciones implementar de manera más eficiente innovaciones basadas en el procesamiento del lenguaje natural.

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

MLOps vs.LLMOps: similitudes y diferencias

Si bien los LLMOps evolucionaron a partir de las buenas prácticas de los MLOps, requieren un enfoque diferente debido a la naturaleza de los grandes modelos de lenguaje. Comprender estas diferencias es clave para las empresas que desean implementar LLM de manera efectiva.

Al igual que MLOps, LLMOps depende de la colaboración de científicos de datos que se ocupan de datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Sin embargo, con LLMOps se pone más énfasis en:

• métricas de evaluación del desempeño, como BLEU (que mide la calidad de las traducciones) y ROUGE (que evalúa resúmenes de texto), en lugar de las clásicas métricas de aprendizaje automático,
• calidad de la ingeniería rápida , es decir, desarrollar las consultas y contextos correctos para obtener los resultados deseados de los LLM,
• retroalimentación continua de los usuarios : uso de evaluaciones para mejorar iterativamente los modelos,
• mayor énfasis en las pruebas de calidad realizadas por personas durante el despliegue continuo,
• mantenimiento de bases de datos vectoriales.

A pesar de estas diferencias, MLOps y LLMOps comparten un objetivo común: automatizar tareas repetitivas y promover la integración y la implementación continuas para aumentar la eficiencia. Por lo tanto, es crucial comprender los desafíos únicos de LLMOps y adaptar las estrategias a las características específicas de los grandes modelos lingüísticos.

Principios clave de LLMOps

La implementación exitosa de LLMOps requiere el cumplimiento de varios principios clave. Su aplicación garantizará que el potencial de los LLM en una organización se realice de manera efectiva y segura. Los siguientes 11 principios de LLMOps se aplican tanto a la creación, como a la optimización de la operación y al seguimiento del desempeño de los LLM en la organización.

1. Gestión de recursos informáticos. Los procesos de LLM, como la capacitación, requieren mucha potencia informática, por lo que el uso de procesadores especializados como la Unidad de procesamiento de redes neuronales (NPU) o la Unidad de procesamiento de tensores (TPU) puede acelerar significativamente estas operaciones y reducir costos. El uso de los recursos debe monitorearse y optimizarse para lograr la máxima eficiencia.
2. Monitoreo y mantenimiento constante de modelos . Las herramientas de seguimiento pueden detectar caídas en el rendimiento del modelo en tiempo real, lo que permite una respuesta rápida. La recopilación de comentarios de usuarios y expertos permite un refinamiento iterativo del modelo para garantizar su eficacia a largo plazo.
3. Adecuada gestión de datos . Es fundamental elegir un software que permita el almacenamiento y la recuperación eficiente de grandes cantidades de datos durante todo el ciclo de vida de los LLM. La automatización de los procesos de recopilación, limpieza y procesamiento de datos garantizará un suministro constante de información de alta calidad para la formación de modelos.
4. Preparación de datos. La transformación, agregación y separación periódica de datos es esencial para garantizar la calidad. Los datos deben ser visibles y compartibles entre equipos para facilitar la colaboración y aumentar la eficiencia.
5. Ingeniería rápida . La ingeniería rápida implica darle al LLM comandos claros expresados ​​en lenguaje natural. La precisión y repetibilidad de las respuestas dadas por los modelos de lenguaje, así como el uso correcto y consistente del contexto, dependen en gran medida de la precisión de las indicaciones.
6. Implementación . Para optimizar los costos, los modelos previamente entrenados deben adaptarse a tareas y entornos específicos. Plataformas como NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) y ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) ofrecen herramientas de optimización de aprendizaje profundo para reducir el tamaño de los modelos y acelerar su rendimiento.
7. Recuperación de desastres . Las copias de seguridad periódicas de modelos, datos y configuraciones garantizan la continuidad del negocio en caso de una falla del sistema. La implementación de mecanismos de redundancia, como la replicación de datos y el equilibrio de carga, aumenta la confiabilidad de toda la solución.
8. Desarrollo de modelo ético. Se debe anticipar, detectar y corregir cualquier sesgo en los datos de entrenamiento y los resultados del modelo que pueda distorsionar los resultados y conducir a decisiones injustas o perjudiciales. Las empresas deben implementar procesos para garantizar el desarrollo responsable y ético de los sistemas LLM.
9. Comentarios de la gente . Reforzar el modelo a través de la retroalimentación de los usuarios (RLHF – Aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana) puede mejorar significativamente su rendimiento, ya que las tareas de LLM suelen ser abiertas. El juicio humano permite que el modelo se ajuste a los comportamientos preferidos.
10. Cadenas y pipelines de LLM . Herramientas como LangChain (https://python.langchain.com/) y LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) le permiten encadenar múltiples llamadas LLM e interactuar con sistemas externos para realizar tareas complejas. Esto le permite crear aplicaciones integrales basadas en LLM.
11. Ajuste de modelos Bibliotecas de código abierto como Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) o TensorFlow (https://www.tensorflow.org /), ayuda a mejorar el rendimiento del modelo optimizando los algoritmos de entrenamiento y la utilización de recursos. También es crucial reducir la latencia del modelo para garantizar la capacidad de respuesta de la aplicación.

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

Resumen

LLMOps permite a las empresas implementar de forma segura y confiable modelos de lenguaje avanzados y definir cómo las organizaciones aprovechan las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural. Al automatizar procesos, monitorear continuamente y adaptarse a necesidades comerciales específicas, las organizaciones pueden aprovechar al máximo el enorme potencial de los LLM en generación de contenido, automatización de tareas, análisis de datos y muchas otras áreas.

Si bien LLMOps evolucionó a partir de las mejores prácticas de MLOps, requieren diferentes herramientas y estrategias adaptadas a los desafíos de gestionar grandes modelos de lenguaje. Sólo con un enfoque reflexivo y coherente las empresas podrán utilizar eficazmente esta tecnología innovadora y al mismo tiempo garantizar la seguridad, la escalabilidad y el cumplimiento normativo.

A medida que los LLM se vuelven más avanzados, el papel de los LLMOps crece, brindando a las organizaciones una base sólida para implementar estos poderosos sistemas de IA de manera controlada y sostenible. Las empresas que inviertan en el desarrollo de competencias LLMOps tendrán una ventaja estratégica al aprovechar las innovaciones basadas en el procesamiento del lenguaje natural, lo que les permitirá mantenerse a la vanguardia de la transformación digital.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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