LLMOps、または組織内で言語モデルを効果的に管理する方法 | ビジネスにおける AI #125

大規模言語モデル (LLM) の可能性を最大限に活用するには、企業はこれらの高度なシステムを管理するための効果的なアプローチを実装する必要があります。 自然な響きのテキストを生成し、コードを作成し、巨大なデータセットから重要な情報を見つけることができます。 LLM には、企業タスクの実行を改善する大きな可能性がありますが、トレーニングから技術の促進、本番展開に至るまで、ライフサイクル全体の専門的な管理も必要です。 その解決策は、大規模な言語モデルの一連のベスト運用プラクティスである LLMOps です。 読む。

LLM はどのように機能し、企業内で何に使用されますか?

LLMOps について説明する前に、まず大規模言語モデルとは何かについて説明しましょう。 これらは、書籍から Web 記事、ソースコードに至るまでの膨大なテキストのコレクションでトレーニングされた機械学習システムですが、画像やビデオさえも含まれます。 その結果、人間の言語の文法、意味論、文脈を理解できるようになります。 これらは、2017 年に Google の研究者によって記事「Attending Is All You Need」(https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) で最初に説明されたトランスフォーマー アーキテクチャを使用しています。 これにより、文内の次の単語を予測し、流暢で自然な言語を作成できるようになります。

LLM は多用途のツールとして、企業内で次の目的で広く使用されています。

• キーワードだけでなくクエリの理解に基づいて関連情報を効率的に検索するための内部ベクトル データベースを構築します。一例として、LLM を使用して関連するすべての法律と裁判所判決のベクトル データベースを作成する法律事務所が挙げられます。 これにより、特定のケースのキーとなる情報を迅速に取得できます。
• スクリプトとドキュメントの生成によるCI プロセス/CD (継続的インテグレーション/継続的デプロイメント) の自動化- 大手テクノロジー企業は、LLM を使用してコード、単体テスト、新しいソフトウェア機能の自動生成を行い、リリース サイクルを短縮できます。
• データの収集、準備、ラベル付け— LLM は、他の機械学習モデルのトレーニングに不可欠な、大量のテキスト、画像、音声データの処理と分類に役立ちます。

企業は、専門的な言語とビジネス コンテキストを教えることで、事前トレーニングされた LLM を自社の業界に適合させることもできます (微調整)。

ただし、企業における LLM の最も一般的な用途は、コンテンツ作成、言語翻訳、およびコード開発です。 実際、LLM は一貫した製品説明、ビジネス レポートを作成し、プログラマーがさまざまなプログラミング言語でソース コードを作成するのを支援することもできます。

LLM には大きな可能性があるにもかかわらず、組織は関連する課題と制限を認識する必要があります。 これらには、計算コスト、トレーニング データのバイアスのリスク、モデルの定期的な監視と調整の必要性、セキュリティとプライバシーの課題が含まれます。 また、開発の現段階でモデルによって生成された結果には、モデル内で発生するエラー (幻覚) があるため、人間の監視が必要であることに留意することも重要です。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

LLMOpsとは何ですか?

LLMOps (Large Language Model Operations) は、運用環境で大規模言語モデル (LLM) を効果的に展開および管理するための一連のプラクティスです。 LLMOps を使用すると、AI モデルは質問に迅速かつ効率的に回答し、要約を提供し、複雑な命令を実行できるため、ユーザー エクスペリエンスが向上し、ビジネス価値が高まります。 LLMOps は、大規模な言語モデルのライフサイクル全体にわたる開発、展開、管理を容易にする一連の実践、手順、ワークフローを指します。

これらは、LLM の特定の要件に合わせて調整された MLOps (機械学習オペレーション) 概念の拡張として見ることができます。 Google の Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai)、Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform)、IBM Watson などの LLMOps プラットフォームStudio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) により、モデル・ライブラリーのより効率的な管理が可能になり、運用コストが削減され、少数の技術スタッフが LLM 関連タスクを実行できるようになります。

従来のソフトウェア操作とは異なり、LLMOps は次のような複雑な課題に対処する必要があります。

• 膨大な量のデータを処理し、
• 計算量の多いモデルのトレーニング、
• 社内にLLMを導入し、
• モニタリングと微調整、
• 機密情報のセキュリティとプライバシーを確​​保します。

LLMOps は、企業が高度で急速に進化する AI ソリューションへの依存を強めている現在のビジネス環境において特に重要になっています。 関連するプロセスの標準化と自動化 これらのモデルを使用すると、組織は自然言語処理に基づいたイノベーションをより効率的に実装できるようになります。

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

MLOps と LLMOps — 類似点と相違点

LLMOps は MLOps の優れた実践から発展したものですが、大規模な言語モデルの性質により、異なるアプローチが必要です。 これらの違いを理解することは、LLM を効果的に導入したい企業にとって重要です。

MLOps と同様に、LLMOps は、データを扱うデータ サイエンティスト、DevOps エンジニア、IT 専門家の協力に依存しています。 ただし、LLMOps では、次のことに重点が置かれます。

• 従来の機械学習メトリクスの代わりに、BLEU (翻訳の品質を測定する) や ROUGE (テキストの要約を評価する) などのパフォーマンス評価メトリクスを使用します。
• プロンプトエンジニアリングの品質– つまり、LLM から望ましい結果を得るために適切なクエリとコンテキストを開発すること
• ユーザーからの継続的なフィードバック- 評価を使用してモデルを反復的に改善します。
• 継続的な展開中に人による品質テストをより重視し、
• ベクターデータベースのメンテナンス。

これらの違いにもかかわらず、MLOps と LLMOps は、反復的なタスクを自動化し、継続的な統合と展開を促進して効率を高めるという共通の目標を共有しています。 したがって、LLMOps 特有の課題を理解し、大規模な言語モデルの特性に戦略を適応させることが重要です。

LLMOps の主要原則

LLMOps の実装を成功させるには、いくつかの重要な原則に従う必要があります。 これらを適用すると、組織内の LLM の可能性が効果的かつ安全に実現されます。 以下の LLMOps の 11 原則は、組織内の LLM の作成、運用の最適化、およびパフォーマンスの監視の両方に適用されます。

1. コンピューティング リソースの管理。 トレーニングなどの LLM プロセスには大量の計算能力が必要なため、ニューラル ネットワーク プロセッシング ユニット (NPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) などの特殊なプロセッサを使用すると、これらの操作を大幅に高速化し、コストを削減できます。 リソースの使用を監視し、効率を最大化するために最適化する必要があります。
2. モデルの継続的な監視とメンテナンス。 監視ツールはモデルのパフォーマンスの低下をリアルタイムで検出できるため、迅速な対応が可能になります。 ユーザーや専門家からのフィードバックを収集することで、モデルを反復的に改良し、長期的な有効性を確保できます。
3. 適切なデータ管理。 LLM のライフサイクル全体を通じて大量のデータを効率的に保存および取得できるソフトウェアを選択することが重要です。 データの収集、クリーニング、処理のプロセスを自動化することで、モデルのトレーニング用に高品質の情報を継続的に供給できるようになります。
4. データの準備。 品質を確保するには、データの定期的な変換、集約、分離が不可欠です。 コラボレーションを促進し、効率を高めるために、データはチーム間で表示および共有できる必要があります。
5. 迅速なエンジニアリング。 迅速なエンジニアリングには、自然言語で表現された明確なコマンドを LLM に与えることが含まれます。 言語モデルによって与えられる応答の正確さと再現性、およびコンテキストの正しく一貫した使用は、プロンプトの精度に大きく依存します。
6. 実装。 コストを最適化するには、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクや環境に合わせて調整する必要があります。 NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) や ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) などのプラットフォームは、モデルのサイズを削減し、パフォーマンスを高速化するディープラーニング最適化ツールを提供します。
7. 災害からの回復。 モデル、データ、構成を定期的にバックアップすることで、システム障害が発生した場合でもビジネスの継続性が確保されます。 データ複製や負荷分散などの冗長メカニズムを実装すると、ソリューション全体の信頼性が向上します。
8. 倫理モデルの開発。 結果を歪め、不公平または有害な決定につながる可能性のある、トレーニング データとモデル結果のバイアスは、予測、検出、修正する必要があります。 企業は、LLM システムの責任ある倫理的な開発を保証するプロセスを実装する必要があります。
9. 人々からのフィードバック。 LLM タスクは多くの場合無制限であるため、ユーザー フィードバック (RLHF – ヒューマン フィードバックからの強化学習) を通じてモデルを強化すると、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。 人間の判断により、モデルを好みの動作に調整することができます。
10. LLM のチェーンとパイプライン。 LangChain (https://python.langchain.com/) や LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) などのツールを使用すると、複数の LLM 呼び出しをチェーンし、外部システムと対話して複雑なタスクを実行できます。 これにより、LLM に基づいた包括的なアプリケーションを構築できます。
11. モデルのチューニングHugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index)、PyTorch (https://pytorch.org/)、TensorFlow (https://www.tensorflow.org など) などのオープン ソース ライブラリ/)、トレーニング アルゴリズムとリソースの使用率を最適化することで、モデルのパフォーマンスを向上させます。 アプリケーションの応答性を確保するには、モデルの待ち時間を短縮することも重要です。

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

まとめ

LLMOps を使用すると、企業は高度な言語モデルを安全かつ確実に展開し、組織が自然言語処理テクノロジーを活用する方法を定義できます。 プロセスを自動化し、継続的に監視し、特定のビジネス ニーズに適応することで、組織はコンテンツ生成、タスクの自動化、データ分析、その他多くの分野で LLM の膨大な可能性を最大限に活用できます。

LLMOps は MLOps のベスト プラクティスから発展しましたが、大規模な言語モデルを管理するという課題に合わせて調整されたさまざまなツールと戦略が必要です。 思慮深く一貫したアプローチによってのみ、企業はセキュリティ、拡張性、規制順守を確保しながら、この画期的なテクノロジーを効果的に使用することができます。

LLM がより高度になるにつれて、LLMOps の役割が増大し、組織にこれらの強力な AI システムを制御された持続可能な方法で導入するための強固な基盤が与えられます。 LLMOps コンピテンシーの開発に投資する企業は、自然言語処理に基づくイノベーションを活用することで戦略的優位性が得られ、デジタル変革の最前線に留まり続けることができます。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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