LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam suatu organisasi | AI dalam bisnis #125

Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif untuk mengelola sistem canggih ini. Mereka dapat menghasilkan teks yang terdengar alami, membuat kode, dan menemukan informasi penting dalam kumpulan data yang sangat besar. LLM memiliki potensi luar biasa untuk meningkatkan pelaksanaan tugas-tugas perusahaan, namun mereka juga memerlukan manajemen khusus di seluruh siklus hidupnya – mulai dari pelatihan, teknik penggerak, hingga penerapan produksi. Solusinya adalah LLMOps, serangkaian praktik operasional terbaik untuk model bahasa besar. Baca terus.

Bagaimana cara kerja LLM dan kegunaannya di perusahaan?

Sebelum kita membahas LLMOps, mari kita jelaskan dulu apa itu model bahasa besar. Mereka adalah sistem pembelajaran mesin yang telah dilatih pada banyak koleksi teks-mulai dari buku, artikel web, hingga kode sumber, tetapi juga gambar dan bahkan video. Hasilnya, mereka belajar memahami tata bahasa, semantik, dan konteks bahasa manusia. Mereka menggunakan arsitektur transformator yang pertama kali dijelaskan oleh peneliti Google pada tahun 2017 dalam artikel “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Hal ini memungkinkan mereka memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat, menciptakan bahasa yang lancar dan alami.

Sebagai alat serbaguna, LLM di perusahaan banyak digunakan untuk, antara lain:

• membangun basis data vektor internal untuk pengambilan informasi relevan secara efisien berdasarkan pemahaman kueri, bukan hanya kata kunci — contohnya adalah firma hukum yang menggunakan LLM untuk membuat basis data vektor dari semua undang-undang dan keputusan pengadilan yang relevan. Hal ini memungkinkan pengambilan informasi kunci dengan cepat untuk kasus tertentu,
• mengotomatiskan proses CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) dengan membuat skrip dan dokumentasi – perusahaan teknologi besar dapat menggunakan LLM untuk secara otomatis menghasilkan kode, pengujian unit, dan mendokumentasikan fitur perangkat lunak baru, mempercepat siklus rilis,
• pengumpulan, persiapan, dan pelabelan data — LLM dapat membantu memproses dan mengkategorikan data teks, gambar, atau audio dalam jumlah besar, yang penting untuk melatih model pembelajaran mesin lainnya.

Perusahaan juga dapat mencocokkan LLM terlatih dengan industrinya dengan mengajari mereka bahasa khusus dan konteks bisnis (penyempurnaan).

Namun, pembuatan konten, terjemahan bahasa, dan pengembangan kode adalah penggunaan LLM yang paling umum di perusahaan. Faktanya, LLM dapat membuat deskripsi produk yang konsisten, laporan bisnis, dan bahkan membantu pemrogram menulis kode sumber dalam bahasa pemrograman yang berbeda.

Meskipun potensi LLM sangat besar, organisasi perlu menyadari tantangan dan keterbatasan yang terkait. Hal ini mencakup biaya komputasi, risiko bias dalam data pelatihan, kebutuhan pemantauan rutin dan penyesuaian model, serta tantangan keamanan dan privasi. Penting juga untuk diingat bahwa hasil yang dihasilkan oleh model pada tahap pengembangan saat ini memerlukan pengawasan manusia karena kesalahan (halusinasi) yang terjadi di dalamnya.

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

Apa itu LLMOps?

LLMOps, atau Operasi Model Bahasa Besar, adalah serangkaian praktik untuk menerapkan dan mengelola model bahasa besar (LLM) secara efektif di lingkungan produksi. Dengan LLMOps, model AI dapat menjawab pertanyaan, memberikan ringkasan, dan menjalankan instruksi kompleks dengan cepat dan efisien, sehingga menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik dan nilai bisnis yang lebih besar. LLMOps mengacu pada serangkaian praktik, prosedur, dan alur kerja yang memfasilitasi pengembangan, penerapan, dan pengelolaan model bahasa besar sepanjang siklus hidupnya.

Mereka dapat dilihat sebagai perpanjangan dari konsep MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin) yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik LLM. Platform LLMOps seperti Vertex AI dari Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) atau IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) memungkinkan pengelolaan perpustakaan model yang lebih efisien, mengurangi biaya operasional, dan memungkinkan lebih sedikit staf teknis untuk melakukan tugas terkait LLM.

Berbeda dengan operasi perangkat lunak tradisional, LLMOps harus menghadapi tantangan yang kompleks, seperti:

• memproses data dalam jumlah besar,
• pelatihan model yang menuntut komputasi,
• menerapkan LLM di perusahaan,
• pemantauan dan penyempurnaannya,
• memastikan keamanan dan privasi informasi sensitif.

LLMOps menjadi sangat penting dalam lanskap bisnis saat ini, di mana perusahaan semakin bergantung pada solusi AI yang canggih dan berkembang pesat. Standarisasi dan otomatisasi proses terkait dengan model ini memungkinkan organisasi untuk menerapkan inovasi berdasarkan pemrosesan bahasa alami secara lebih efisien.

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

MLOps vs. LLMOps — persamaan dan perbedaan

Meskipun LLMOps berevolusi dari praktik baik MLOps, LLMOps memerlukan pendekatan yang berbeda karena sifat model bahasa yang besar. Memahami perbedaan-perbedaan ini adalah kunci bagi perusahaan yang ingin menerapkan LLM secara efektif.

Seperti MLOps, LLMOps mengandalkan kolaborasi Ilmuwan Data yang menangani data, insinyur DevOps, dan profesional TI. Namun, dengan LLMOps, penekanan lebih diberikan pada:

• metrik evaluasi kinerja, seperti BLEU (yang mengukur kualitas terjemahan) dan ROUGE (yang mengevaluasi ringkasan teks), bukan metrik pembelajaran mesin klasik,
• kualitas rekayasa cepat – yaitu, mengembangkan pertanyaan dan konteks yang tepat untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dari LLM,
• umpan balik berkelanjutan dari pengguna – menggunakan evaluasi untuk meningkatkan model secara berulang,
• penekanan yang lebih besar pada pengujian kualitas oleh orang-orang selama penerapan berkelanjutan,
• pemeliharaan database vektor.

Terlepas dari perbedaan ini, MLOps dan LLMOps memiliki tujuan yang sama – untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan mendorong integrasi dan penerapan berkelanjutan untuk meningkatkan efisiensi. Oleh karena itu, penting untuk memahami tantangan unik LLMOps dan menyesuaikan strategi dengan model bahasa besar secara spesifik.

Prinsip utama LLMOps

Keberhasilan penerapan LLMOps memerlukan kepatuhan terhadap beberapa prinsip utama. Penerapannya akan memastikan bahwa potensi LLM dalam suatu organisasi terwujud secara efektif dan aman. 11 prinsip LLMOps berikut ini berlaku untuk pembuatan, optimalisasi operasi, dan pemantauan kinerja LLM dalam organisasi.

1. Mengelola sumber daya komputasi. Proses LLM seperti pelatihan memerlukan banyak daya komputasi, jadi menggunakan prosesor khusus seperti Neural Network Processing Unit (NPU) atau Tensor Processing Unit (TPU) dapat mempercepat operasi ini dan mengurangi biaya secara signifikan. Penggunaan sumber daya harus dipantau dan dioptimalkan untuk efisiensi maksimum.
2. Pemantauan dan pemeliharaan model secara konstan . Alat pemantauan dapat mendeteksi penurunan kinerja model secara real-time, sehingga memungkinkan respons yang cepat. Mengumpulkan umpan balik dari pengguna dan pakar memungkinkan penyempurnaan model secara berulang untuk memastikan efektivitas jangka panjangnya.
3. Manajemen data yang tepat . Memilih perangkat lunak yang memungkinkan penyimpanan dan pengambilan data dalam jumlah besar secara efisien sepanjang siklus hidup LLM sangatlah penting. Mengotomatiskan proses pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data akan memastikan pasokan informasi berkualitas tinggi secara konstan untuk pelatihan model.
4. Persiapan data. Transformasi reguler, agregasi, dan pemisahan data sangat penting untuk memastikan kualitas. Data harus terlihat dan dapat dibagikan antar tim untuk memfasilitasi kolaborasi dan meningkatkan efisiensi.
5. Rekayasa yang cepat . Rekayasa cepat melibatkan pemberian perintah yang jelas kepada LLM yang diungkapkan dalam bahasa alami. Keakuratan dan pengulangan respons yang diberikan oleh model bahasa, serta penggunaan konteks yang benar dan konsisten, sangat bergantung pada ketepatan petunjuknya.
6. Penerapan . Untuk mengoptimalkan biaya, model yang telah dilatih sebelumnya perlu disesuaikan dengan tugas dan lingkungan tertentu. Platform seperti NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) dan ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) menawarkan alat pengoptimalan pembelajaran mendalam untuk mengurangi ukuran model dan mempercepat performanya.
7. Pemulihan bencana . Pencadangan model, data, dan konfigurasi secara berkala memastikan kelangsungan bisnis jika terjadi kegagalan sistem. Menerapkan mekanisme redundansi, seperti replikasi data dan penyeimbangan beban, meningkatkan keandalan seluruh solusi.
8. Pengembangan model etis. Setiap bias dalam data pelatihan dan hasil model yang dapat mendistorsi hasil dan mengarah pada keputusan yang tidak adil atau merugikan harus diantisipasi, dideteksi, dan diperbaiki. Perusahaan harus menerapkan proses untuk memastikan pengembangan sistem LLM yang bertanggung jawab dan etis.
9. Umpan balik dari orang-orang . Memperkuat model melalui umpan balik pengguna (RLHF – Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia) dapat meningkatkan kinerjanya secara signifikan, karena tugas-tugas LLM sering kali bersifat terbuka. Penilaian manusia memungkinkan model disesuaikan dengan perilaku yang disukai.
10. Rantai dan saluran pipa LLM . Alat seperti LangChain (https://python.langchain.com/) dan LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) memungkinkan Anda menyambungkan beberapa panggilan LLM dan berinteraksi dengan sistem eksternal untuk menyelesaikan tugas yang kompleks. Hal ini memungkinkan Anda membangun aplikasi komprehensif berdasarkan LLM.
11. Penyetelan model Library sumber terbuka seperti Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/), atau TensorFlow (https:/ /www.tensorflow.org /), membantu meningkatkan performa model dengan mengoptimalkan algoritme pelatihan dan pemanfaatan sumber daya. Mengurangi latensi model juga penting untuk memastikan respons aplikasi.

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

Ringkasan

LLMOps memungkinkan perusahaan menerapkan model bahasa tingkat lanjut dengan aman dan andal serta menentukan bagaimana organisasi memanfaatkan teknologi pemrosesan bahasa alami. Dengan mengotomatiskan proses, memantau terus-menerus, dan beradaptasi dengan kebutuhan bisnis tertentu, organisasi dapat sepenuhnya memanfaatkan potensi besar LLM dalam pembuatan konten, otomatisasi tugas, analisis data, dan banyak bidang lainnya.

Meskipun LLMOps berevolusi dari praktik terbaik MLOps, LLMOps memerlukan alat dan strategi berbeda yang disesuaikan dengan tantangan pengelolaan model bahasa besar. Hanya dengan pendekatan yang bijaksana dan konsisten barulah perusahaan dapat menggunakan teknologi terobosan ini secara efektif sambil memastikan keamanan, skalabilitas, dan kepatuhan terhadap peraturan.

Seiring dengan semakin majunya LLM, peran LLMOps semakin berkembang, memberikan organisasi landasan yang kuat untuk menerapkan sistem AI yang kuat ini dengan cara yang terkendali dan berkelanjutan. Perusahaan yang berinvestasi dalam pengembangan kompetensi LLMOps akan memiliki keuntungan strategis dalam memanfaatkan inovasi berdasarkan pemrosesan bahasa alami, sehingga memungkinkan mereka untuk tetap berada di garis depan transformasi digital.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?
69. Undang-undang UE AI. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
70. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
71. 7 pembuat situs web AI teratas
72. Alat tanpa kode dan inovasi AI
73. Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?
74. Bagaimana cara menggunakan ChatGTP untuk riset pasar?
75. Bagaimana cara memperluas jangkauan kampanye pemasaran AI Anda?
76. "Kita semua adalah pengembang". Bagaimana pengembang warga dapat membantu perusahaan Anda?
77. AI dalam transportasi dan logistik
78. Masalah bisnis apa yang dapat diperbaiki oleh AI?
79. Kecerdasan buatan di media
80. AI di bidang perbankan dan keuangan. Stripe, Monzo, dan Grab
81. AI di industri perjalanan
82. Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru
83. Revolusi AI di media sosial
84. AI dalam e-niaga. Ikhtisar para pemimpin global
85. 4 alat pembuatan gambar AI teratas
86. 5 alat AI teratas untuk analisis data
87. Strategi AI di perusahaan Anda - bagaimana cara membangunnya?
88. Kursus AI terbaik – 6 rekomendasi luar biasa
89. Mengoptimalkan pendengaran media sosial dengan alat AI
90. IoT + AI, atau cara mengurangi biaya energi di perusahaan
91. AI dalam bidang logistik. 5 alat terbaik
92. Toko GPT – ikhtisar GPT paling menarik untuk bisnis
93. LLM, GPT, RAG... Apa arti akronim AI?
94. Robot AI – bisnis masa depan atau masa kini?
95. Berapa biaya penerapan AI di perusahaan?
96. Bagaimana AI dapat membantu karir seorang freelancer?
97. Mengotomatiskan pekerjaan dan meningkatkan produktivitas. Panduan AI untuk freelancer
98. AI untuk startup – alat terbaik
99. Membangun situs web dengan AI
100. OpenAI, Tengah Perjalanan, Antropik, Wajah Memeluk. Siapa siapa di dunia AI?
101. Sebelas Labs dan apa lagi? Startup AI paling menjanjikan
102. Data sintetis dan pentingnya bagi pengembangan bisnis Anda
103. Mesin pencari AI teratas. Di mana mencari alat AI?
104. Video AI. Generator video AI terbaru
105. AI untuk manajer. Bagaimana AI dapat mempermudah pekerjaan Anda
106. Apa yang baru di Google Gemini? Segala sesuatu yang perlu Anda ketahui
107. AI di Polandia. Perusahaan, rapat, dan konferensi
108. kalender AI. Bagaimana cara mengoptimalkan waktu Anda di perusahaan?
109. AI dan masa depan pekerjaan. Bagaimana mempersiapkan bisnis Anda untuk perubahan?
110. Kloning suara AI untuk bisnis. Bagaimana cara membuat pesan suara yang dipersonalisasi dengan AI?
111. Pengecekan fakta dan halusinasi AI
112. AI dalam rekrutmen – mengembangkan materi rekrutmen selangkah demi selangkah
113. Tengah perjalanan v6. Inovasi dalam pembuatan gambar AI
114. AI di UKM. Bagaimana UKM dapat bersaing dengan raksasa dengan menggunakan AI?
115. Bagaimana AI mengubah pemasaran influencer?
116. Apakah AI benar-benar merupakan ancaman bagi pengembang? Devin dan Microsoft AutoDev
117. Chatbot AI untuk e-commerce. Studi kasus
118. Chatbot AI terbaik untuk e-niaga. Platform
119. Bagaimana cara tetap mengetahui apa yang terjadi di dunia AI?
120. Menjinakkan AI. Bagaimana cara mengambil langkah pertama untuk menerapkan AI dalam bisnis Anda?
121. Kebingungan, Bing Copilot, atau You.com? Membandingkan mesin pencari AI
122. Dunia. Model bahasa inovatif dari Apple?
123. Pakar AI di Polandia
124. Google Genie — model AI generatif yang menciptakan dunia yang sepenuhnya interaktif dari gambar
125. Otomatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan AI dalam sebuah perusahaan
126. LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam suatu organisasi