LLMOps, ovvero come gestire efficacemente i modelli linguistici in un'organizzazione | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 125

Pubblicato: 2024-05-27

Per sfruttare appieno il potenziale dei Large Language Models (LLM), le aziende devono implementare un approccio efficace alla gestione di questi sistemi avanzati. Possono generare testo dal suono naturale, creare codice e trovare informazioni chiave in enormi set di dati. Gli LLM hanno un enorme potenziale per migliorare l'esecuzione delle attività aziendali, ma richiedono anche una gestione specializzata dell'intero ciclo di vita, dalla formazione alle tecniche di guida fino all'implementazione della produzione. La soluzione è LLMOps, un insieme di migliori pratiche operative per modelli linguistici di grandi dimensioni. Continuare a leggere.

LLMOps – sommario

Come funzionano gli LLM e a cosa servono nelle aziende?
Cos'è LLMops?
MLOps vs. LLMOps: somiglianze e differenze
Principi chiave del LLMOps
Riepilogo

Come funzionano gli LLM e a cosa servono nelle aziende?

Prima di discutere di LLMOps, spieghiamo innanzitutto quali sono i modelli linguistici di grandi dimensioni. Sono sistemi di apprendimento automatico addestrati su enormi raccolte di testi, dai libri agli articoli web al codice sorgente, ma anche immagini e persino video. Di conseguenza, imparano a comprendere la grammatica, la semantica e il contesto del linguaggio umano. Utilizzano l’architettura del trasformatore descritta per la prima volta dai ricercatori di Google nel 2017 nell’articolo “L’attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Ciò consente loro di prevedere le parole successive in una frase, creando un linguaggio fluido e naturale.

Essendo strumenti versatili, i LLM nelle aziende sono ampiamente utilizzati, tra le altre cose, per:

costruire database vettoriali interni per il recupero efficiente di informazioni rilevanti in base alla comprensione della query, non solo di parole chiave : un esempio potrebbe essere uno studio legale che utilizza LLM per creare un database vettoriale di tutte le leggi e sentenze pertinenti. Ciò consente il rapido recupero delle informazioni chiave per un caso particolare,
automatizzando processi CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) generando script e documentazione: le grandi aziende tecnologiche possono utilizzare LLM per generare automaticamente codice, test unitari e documentare nuove funzionalità software, accelerando i cicli di rilascio,
raccolta, preparazione ed etichettatura dei dati : LLM può aiutare a elaborare e classificare enormi quantità di dati di testo, immagini o audio, il che è essenziale per l'addestramento di altri modelli di apprendimento automatico.

Le aziende possono anche abbinare LLM pre-formati ai loro settori insegnando loro la lingua specializzata e il contesto aziendale (fine tuning).

Tuttavia, la creazione di contenuti, la traduzione della lingua e lo sviluppo di codice sono gli usi più comuni dei LLM in azienda. In effetti, i LLM possono creare descrizioni di prodotto coerenti, report aziendali e persino aiutare i programmatori a scrivere codice sorgente in diversi linguaggi di programmazione.

Nonostante l’enorme potenziale del LLM, le organizzazioni devono essere consapevoli delle sfide e dei limiti associati. Questi includono i costi computazionali, il rischio di distorsioni nei dati di addestramento, la necessità di un monitoraggio e una messa a punto regolari dei modelli e sfide relative alla sicurezza e alla privacy. È anche importante tenere presente che i risultati generati dai modelli nell’attuale fase di sviluppo richiedono la supervisione umana a causa degli errori (allucinazioni) che si verificano in essi.

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

Cos'è LLMops?

LLMOps, o Large Language Model Operations, è un insieme di pratiche per l'implementazione e la gestione efficace di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) negli ambienti di produzione. Con LLMOps, i modelli di intelligenza artificiale possono rispondere in modo rapido ed efficiente a domande, fornire riepiloghi ed eseguire istruzioni complesse, garantendo una migliore esperienza utente e un maggiore valore aziendale. LLMOps si riferisce a un insieme di pratiche, procedure e flussi di lavoro che facilitano lo sviluppo, l'implementazione e la gestione di modelli linguistici di grandi dimensioni durante tutto il loro ciclo di vita.

Possono essere visti come un'estensione del concetto MLOps (Machine Learning Operations) adattato ai requisiti specifici dei LLM. Piattaforme LLMOps come Vertex AI di 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) consente una gestione più efficiente delle librerie di modelli, riducendo i costi operativi e consentendo a meno personale tecnico di eseguire attività relative a LLM.

A differenza delle operazioni software tradizionali, gli LLMOps devono affrontare sfide complesse, come:

elaborare enormi quantità di dati,
formazione di modelli computazionalmente impegnativi,
implementare LLM in azienda,
il loro monitoraggio e messa a punto,
garantire la sicurezza e la riservatezza delle informazioni sensibili.

Gli LLMOps assumono particolare importanza nell’attuale panorama imprenditoriale, in cui le aziende si affidano sempre più a soluzioni AI avanzate e in rapida evoluzione. Standardizzare e automatizzare i processi associati LLMOps con questi modelli consente alle organizzazioni di implementare in modo più efficiente le innovazioni basate sull'elaborazione del linguaggio naturale.

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

MLOps vs. LLMOps: somiglianze e differenze

Sebbene i LLMOps si siano evoluti dalle buone pratiche di MLOps, richiedono un approccio diverso a causa della natura dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Comprendere queste differenze è fondamentale per le aziende che desiderano implementare in modo efficace i LLM.

Come MLOps, LLMOps si avvale della collaborazione di Data Scientist che si occupano di dati, ingegneri DevOps e professionisti IT. Con LLMOps, tuttavia, viene posta maggiore enfasi su:

metriche di valutazione delle prestazioni, come BLEU (che misura la qualità delle traduzioni) e ROUGE (che valuta i riassunti dei testi), invece delle classiche metriche di machine learning,
qualità dell'ingegneria tempestiva , ovvero sviluppo delle query e dei contesti giusti per ottenere i risultati desiderati dai LLM,
feedback continuo da parte degli utenti : utilizzo delle valutazioni per migliorare in modo iterativo i modelli,
maggiore enfasi sui test di qualità da parte delle persone durante l'implementazione continua,
manutenzione di database vettoriali.

Nonostante queste differenze, MLOps e LLMOps condividono un obiettivo comune: automatizzare le attività ripetitive e promuovere l'integrazione e l'implementazione continue per aumentare l'efficienza. È quindi fondamentale comprendere le sfide uniche dei LLMOps e adattare le strategie alle specificità dei grandi modelli linguistici.

Principi chiave del LLMOps

Un'implementazione di successo di LLMOps richiede il rispetto di diversi principi chiave. La loro applicazione garantirà che il potenziale degli LLM in un'organizzazione sia realizzato in modo efficace e sicuro. I seguenti 11 principi di LLMOps si applicano sia alla creazione, all'ottimizzazione del funzionamento che al monitoraggio delle prestazioni dei LLM nell'organizzazione.

Gestione delle risorse informatiche. I processi LLM come la formazione richiedono molta potenza di calcolo, quindi l'utilizzo di processori specializzati come Neural Network Processing Unit (NPU) o Tensor Processing Unit (TPU) può accelerare significativamente queste operazioni e ridurre i costi. L’uso delle risorse dovrebbe essere monitorato e ottimizzato per la massima efficienza.
Monitoraggio e manutenzione costante dei modelli . Gli strumenti di monitoraggio possono rilevare i cali delle prestazioni del modello in tempo reale, consentendo una risposta rapida. La raccolta del feedback di utenti ed esperti consente il perfezionamento iterativo del modello per garantirne l'efficacia a lungo termine.
Corretta gestione dei dati . La scelta di un software che consenta l'archiviazione e il recupero efficienti di grandi quantità di dati durante l'intero ciclo di vita degli LLM è fondamentale. L'automazione dei processi di raccolta, pulizia ed elaborazione dei dati garantirà una fornitura costante di informazioni di alta qualità per l'addestramento dei modelli.
Preparazione dei dati. La trasformazione, l'aggregazione e la separazione regolari dei dati sono essenziali per garantire la qualità. I dati dovrebbero essere visibili e condivisibili tra i team per facilitare la collaborazione e aumentare l’efficienza.
Ingegneria tempestiva . L'ingegneria rapida prevede di fornire al LLM comandi chiari espressi in linguaggio naturale. L’accuratezza e la ripetibilità delle risposte fornite dai modelli linguistici, così come l’uso corretto e coerente del contesto, dipendono in gran parte dalla precisione degli stimoli.
Implementazione . Per ottimizzare i costi, i modelli pre-addestrati devono essere adattati a compiti e ambienti specifici. Piattaforme come NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) e ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) offrono strumenti di ottimizzazione del deep learning per ridurre le dimensioni dei modelli e accelerarne le prestazioni.
Ripristino in caso di disastro . Backup regolari di modelli, dati e configurazioni garantiscono la continuità aziendale in caso di guasto del sistema. L'implementazione di meccanismi di ridondanza, come la replica dei dati e il bilanciamento del carico, aumenta l'affidabilità dell'intera soluzione.
Sviluppo del modello etico. Eventuali errori nei dati di addestramento e nei risultati del modello che potrebbero distorcere i risultati e portare a decisioni ingiuste o dannose dovrebbero essere anticipati, rilevati e corretti. Le aziende dovrebbero implementare processi per garantire lo sviluppo responsabile ed etico dei sistemi LLM.
Feedback dalle persone . Rafforzare il modello attraverso il feedback degli utenti (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) può migliorarne significativamente le prestazioni, poiché le attività LLM sono spesso a tempo indeterminato. Il giudizio umano consente di adattare il modello ai comportamenti preferiti.
Catene e pipeline di LLM . Strumenti come LangChain (https://python.langchain.com/) e LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) ti consentono di concatenare più chiamate LLM e interagire con sistemi esterni per eseguire attività complesse. Ciò consente di creare applicazioni complete basate su LLM.
Ottimizzazione del modello Librerie open source come Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) o TensorFlow (https://www.tensorflow.org /), aiutano a migliorare le prestazioni del modello ottimizzando gli algoritmi di training e l'utilizzo delle risorse. È inoltre fondamentale ridurre la latenza del modello per garantire la reattività dell'applicazione.

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

Riepilogo

LLMOps consente alle aziende di implementare in modo sicuro e affidabile modelli linguistici avanzati e di definire il modo in cui le organizzazioni sfruttano le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale. Automatizzando i processi, monitorando continuamente e adattandosi alle specifiche esigenze aziendali, le organizzazioni possono sfruttare appieno l'enorme potenziale degli LLM nella generazione di contenuti, nell'automazione delle attività, nell'analisi dei dati e in molte altre aree.

Sebbene i LLMOps si siano evoluti dalle migliori pratiche MLOps, richiedono strumenti e strategie diversi adattati alle sfide della gestione di modelli linguistici di grandi dimensioni. Solo con un approccio ponderato e coerente le aziende saranno in grado di utilizzare in modo efficace questa tecnologia innovativa garantendo al tempo stesso sicurezza, scalabilità e conformità normativa.

Man mano che gli LLM diventano più avanzati, il ruolo di LLMOps sta crescendo, offrendo alle organizzazioni una solida base per implementare questi potenti sistemi di intelligenza artificiale in modo controllato e sostenibile. Le aziende che investono nello sviluppo delle competenze LLMOps avranno un vantaggio strategico nello sfruttare le innovazioni basate sull’elaborazione del linguaggio naturale, consentendo loro di rimanere in prima linea nella trasformazione digitale.

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Autore: Robert Whitney
Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.
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