LLMOps sau cum să gestionați eficient modelele lingvistice într-o organizație | AI în afaceri #125

Pentru a valorifica pe deplin potențialul modelelor lingvistice mari (LLM), companiile trebuie să implementeze o abordare eficientă pentru gestionarea acestor sisteme avansate. Aceștia pot genera text natural, pot crea cod și pot găsi informații cheie în seturi uriașe de date. LLM-urile au un potențial extraordinar de a îmbunătăți execuția sarcinilor corporative, dar necesită, de asemenea, un management specializat al întregului ciclu de viață - de la instruire la tehnici de stimulare până la implementarea producției. Soluția este LLMOps, un set de bune practici operaționale pentru modele mari de limbaj. Citește mai departe.

Cum funcționează LLM-urile și pentru ce sunt folosite în companii?

Înainte de a discuta despre LLMOps, să explicăm mai întâi ce sunt modelele mari de limbaj. Sunt sisteme de învățare automată care au fost instruite pe colecții uriașe de text - de la cărți la articole web până la codul sursă, dar și imagini și chiar videoclipuri. Ca rezultat, ei învață să înțeleagă gramatica, semantica și contextul limbajului uman. Ei folosesc arhitectura transformatorului descrisă pentru prima dată de cercetătorii Google în 2017 în articolul „Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Acest lucru le permite să prezică următoarele cuvinte dintr-o propoziție, creând un limbaj fluent și natural.

Ca instrumente versatile, LLM-urile în companii sunt utilizate pe scară largă pentru, printre altele:

• construirea bazelor de date vectoriale interne pentru regăsirea eficientă a informațiilor relevante pe baza înțelegerii interogării, nu doar a cuvintelor cheie - un exemplu ar putea fi o firmă de avocatură care utilizează LLM pentru a crea o bază de date vectorială cu toate legile și hotărârile judecătorești relevante. Acest lucru permite regăsirea rapidă a informațiilor cheie pentru un anumit caz,
• automatizarea proceselor CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) prin generarea de scripturi și documentație – marile companii tehnologice pot folosi LLM-uri pentru a genera automat cod, teste unitare și documente noi caracteristici software, accelerând ciclurile de lansare,
• colectarea, pregătirea și etichetarea datelor — LLM poate ajuta la procesarea și clasificarea cantităților masive de date text, imagini sau audio, ceea ce este esențial pentru formarea altor modele de învățare automată.

Companiile pot, de asemenea, potrivi LLM-urile pregătite în prealabil cu industriile lor, învățându-le limbaj specializat și context de afaceri (ajustare fină).

Cu toate acestea, crearea de conținut, traducerea limbii și dezvoltarea codului sunt cele mai frecvente utilizări ale LLM în întreprindere. De fapt, LLM-urile pot crea descrieri consistente de produse, rapoarte de afaceri și chiar pot ajuta programatorii să scrie cod sursă în diferite limbaje de programare.

În ciuda potențialului enorm al LLM, organizațiile trebuie să fie conștiente de provocările și limitările asociate. Acestea includ costurile de calcul, riscul de părtinire în datele de instruire, necesitatea monitorizării și reglajului regulat al modelelor și provocările de securitate și confidențialitate. De asemenea, este important de reținut că rezultatele generate de modele în stadiul actual de dezvoltare necesită supraveghere umană din cauza erorilor (halucinațiilor) care apar în acestea.

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

Ce este LLMOps?

LLMOps, sau Large Language Model Operations, este un set de practici pentru implementarea și gestionarea eficientă a modelelor de limbaj mari (LLM) în mediile de producție. Cu LLMOps, modelele AI pot răspunde rapid și eficient la întrebări, pot oferi rezumate și pot executa instrucțiuni complexe, rezultând o experiență mai bună pentru utilizator și o valoare mai mare pentru afaceri. LLMOps se referă la un set de practici, proceduri și fluxuri de lucru care facilitează dezvoltarea, implementarea și gestionarea modelelor de limbaj mari de-a lungul ciclului lor de viață.

Ele pot fi văzute ca o extensie a conceptului MLOps (Machine Learning Operations) adaptată cerințelor specifice ale LLM-urilor. Platforme LLMOps, cum ar fi Vertex AI de la Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) sau IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permite un management mai eficient al bibliotecilor de modele, reducând costurile operaționale și permițând mai puțin personalului tehnic să efectueze sarcini legate de LLM.

Spre deosebire de operațiunile software tradiționale, LLMOps trebuie să facă față unor provocări complexe, cum ar fi:

• prelucrarea unor cantități uriașe de date,
• antrenament de modele care necesită calcule,
• implementarea LLM-urilor în companie,
• monitorizarea și reglarea lor fină,
• asigurarea securității și confidențialității informațiilor sensibile.

LLMOps capătă o importanță deosebită în peisajul actual al afacerilor, în care companiile se bazează din ce în ce mai mult pe soluții AI avansate și care evoluează rapid. Standardizarea si automatizarea proceselor asociate cu aceste modele permite organizațiilor să implementeze mai eficient inovații bazate pe procesarea limbajului natural.

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

MLOps vs. LLMOps — asemănări și diferențe

În timp ce LLMOps au evoluat din bunele practici ale MLOps, ele necesită o abordare diferită datorită naturii modelelor de limbaj mari. Înțelegerea acestor diferențe este esențială pentru companiile care doresc să implementeze eficient LLM-urile.

La fel ca MLOps, LLMOps se bazează pe colaborarea cercetătorilor de date care se ocupă de date, a inginerilor DevOps și a profesioniștilor IT. Cu LLMOps, totuși, se pune mai mult accent pe:

• metrici de evaluare a performanței, cum ar fi BLEU (care măsoară calitatea traducerilor) și ROUGE (care evaluează rezumatele text), în loc de valorile clasice de învățare automată,
• calitatea ingineriei prompte – adică dezvoltarea interogărilor și contextelor potrivite pentru a obține rezultatele dorite de la LLM,
• feedback continuu din partea utilizatorilor – folosind evaluări pentru a îmbunătăți iterativ modelele,
• un accent mai mare pe testarea calității de către oameni în timpul implementării continue,
• întreținerea bazelor de date vectoriale.

În ciuda acestor diferențe, MLOps și LLMOps împărtășesc un obiectiv comun - automatizarea sarcinilor repetitive și promovarea integrării și implementării continue pentru a crește eficiența. Prin urmare, este crucial să înțelegem provocările unice ale LLMOps și să adaptam strategiile la specificul modelelor de limbaj mari.

Principiile cheie ale LLMOps

Implementarea cu succes a LLMOps necesită respectarea mai multor principii cheie. Aplicarea lor va asigura că potențialul LLM într-o organizație este realizat în mod eficient și în siguranță. Următoarele 11 principii ale LLMOps se aplică atât pentru crearea, cât și pentru optimizarea funcționării și monitorizarea performanței LLM-urilor în organizație.

1. Gestionarea resurselor de calcul. Procesele LLM, cum ar fi instruirea, necesită multă putere de calcul, astfel încât utilizarea procesoarelor specializate precum Neural Network Processing Unit (NPU) sau Tensor Processing Unit (TPU) poate accelera semnificativ aceste operațiuni și reduce costurile. Utilizarea resurselor trebuie monitorizată și optimizată pentru o eficiență maximă.
2. Monitorizarea si intretinerea constanta a modelelor . Instrumentele de monitorizare pot detecta scăderi ale performanței modelului în timp real, permițând un răspuns rapid. Colectarea feedback-ului de la utilizatori și experți permite rafinarea iterativă a modelului pentru a asigura eficacitatea acestuia pe termen lung.
3. Gestionarea corectă a datelor . Alegerea unui software care permite stocarea și preluarea eficientă a unor cantități mari de date pe tot parcursul ciclului de viață al LLM-urilor este crucială. Automatizarea proceselor de colectare, curățare și prelucrare a datelor va asigura o furnizare constantă de informații de înaltă calitate pentru formarea modelelor.
4. Pregătirea datelor. Transformarea, agregarea și separarea periodică a datelor sunt esențiale pentru asigurarea calității. Datele ar trebui să fie vizibile și partajabile între echipe pentru a facilita colaborarea și pentru a crește eficiența.
5. Inginerie promptă . Inginerie promptă implică oferirea LLM-ului de comenzi clare exprimate în limbaj natural. Acuratețea și repetabilitatea răspunsurilor date de modelele de limbaj, precum și utilizarea corectă și consecventă a contextului, depind în mare măsură de precizia prompturilor.
6. Implementarea . Pentru a optimiza costurile, modelele pre-instruite trebuie adaptate la sarcini și medii specifice. Platforme precum NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) și ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) oferă instrumente de optimizare a învățării profunde pentru a reduce dimensiunea modelelor și a accelera performanța acestora.
7. Recuperare în caz de dezastru . Backup-urile regulate ale modelelor, datelor și configurațiilor asigură continuitatea afacerii în cazul unei defecțiuni a sistemului. Implementarea mecanismelor de redundanță, cum ar fi replicarea datelor și echilibrarea încărcăturii, crește fiabilitatea întregii soluții.
8. Dezvoltarea modelului etic. Orice prejudecată în datele de antrenament și rezultatele modelului care pot distorsiona rezultatele și pot duce la decizii neloiale sau dăunătoare ar trebui anticipate, detectate și corectate. Companiile ar trebui să implementeze procese pentru a asigura dezvoltarea responsabilă și etică a sistemelor LLM.
9. Feedback de la oameni . Consolidarea modelului prin feedback-ul utilizatorului (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) poate îmbunătăți semnificativ performanța acestuia, deoarece sarcinile LLM sunt adesea deschise. Judecata umană permite ca modelul să fie adaptat la comportamentele preferate.
10. Lanțuri și conducte de LLM-uri . Instrumente precum LangChain (https://python.langchain.com/) și LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) vă permit să conectați mai multe apeluri LLM și să interacționați cu sisteme externe pentru a îndeplini sarcini complexe. Acest lucru vă permite să construiți aplicații complete bazate pe LLM.
11. Reglarea modelelor Biblioteci open source, cum ar fi Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) sau TensorFlow (https://www.tensorflow.org) /), ajută la îmbunătățirea performanței modelului prin optimizarea algoritmilor de antrenament și a utilizării resurselor. De asemenea, este crucial să se reducă latența modelului pentru a asigura receptivitatea aplicației.

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

rezumat

LLMOps permit companiilor să implementeze în mod sigur și fiabil modele de limbaj avansate și să definească modul în care organizațiile folosesc tehnologiile de procesare a limbajului natural. Prin automatizarea proceselor, monitorizarea continuă și adaptarea la nevoile specifice ale afacerii, organizațiile pot exploata pe deplin potențialul enorm al LLM-urilor în generarea de conținut, automatizarea sarcinilor, analiza datelor și multe alte domenii.

În timp ce LLMOps a evoluat din cele mai bune practici MLOps, ele necesită instrumente și strategii diferite adaptate provocărilor de gestionare a modelelor lingvistice mari. Numai printr-o abordare atentă și consecventă companiile vor putea folosi în mod eficient această tehnologie inovatoare, asigurând în același timp securitatea, scalabilitatea și conformitatea cu reglementările.

Pe măsură ce LLM-urile devin mai avansate, rolul LLMOps este în creștere, oferind organizațiilor o bază solidă pentru a implementa aceste sisteme AI puternice într-un mod controlat și durabil. Companiile care investesc în dezvoltarea competențelor LLMOps vor avea un avantaj strategic în valorificarea inovațiilor bazate pe procesarea limbajului natural, permițându-le să rămână în fruntea transformării digitale.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. Inteligența artificială și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de azi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab
81. AI în industria călătoriilor
82. Cum AI stimulează nașterea noilor tehnologii
83. Revoluția AI în rețelele sociale
84. AI în comerțul electronic. Privire de ansamblu asupra liderilor globali
85. Top 4 instrumente de creare de imagini AI
86. Top 5 instrumente AI pentru analiza datelor
87. Strategia AI în compania dvs. - cum să o construiți?
88. Cele mai bune cursuri AI – 6 recomandări minunate
89. Optimizarea ascultării rețelelor sociale cu instrumente AI
90. IoT + AI, sau cum să reduceți costurile cu energia într-o companie
91. AI în logistică. 5 cele mai bune instrumente
92. Magazin GPT – o prezentare generală a celor mai interesante GPT-uri pentru afaceri
93. LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI?
94. Roboții AI – viitorul sau prezentul afacerilor?
95. Care este costul implementării AI într-o companie?
96. Cum poate ajuta AI în cariera unui freelancer?
97. Automatizarea muncii și creșterea productivității. Un ghid pentru AI pentru freelanceri
98. AI pentru startup-uri – cele mai bune instrumente
99. Construirea unui site web cu AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropic, Hugging Face. Cine este cine în lumea AI?
101. Unsprezece laboratoare și ce altceva? Cele mai promițătoare startup-uri AI
102. Datele sintetice și importanța acestora pentru dezvoltarea afacerii dvs
103. Cele mai bune motoare de căutare AI. Unde să cauți instrumente AI?
104. Video AI. Cele mai recente generatoare video AI
105. AI pentru manageri. Cum AI vă poate ușura munca
106. Ce este nou în Google Gemini? Tot ce trebuie să știi
107. AI în Polonia. Companii, întâlniri și conferințe
108. Calendar AI. Cum să-ți optimizezi timpul într-o companie?
109. AI și viitorul muncii. Cum să-ți pregătești afacerea pentru schimbare?
110. Clonarea vocii AI pentru afaceri. Cum să creezi mesaje vocale personalizate cu AI?
111. Verificarea faptelor și halucinații AI
112. AI în recrutare – dezvoltarea pas cu pas a materialelor de recrutare
113. Mijlocul călătoriei v6. Inovații în generarea de imagini AI
114. AI în IMM-uri. Cum pot IMM-urile să concureze cu giganții folosind AI?
115. Cum schimbă AI marketingul de influență?
116. Este AI cu adevărat o amenințare pentru dezvoltatori? Devin și Microsoft AutoDev
117. Chatbot AI pentru comerțul electronic. Studii de caz
118. Cei mai buni chatbot AI pentru comerțul electronic. Platforme
119. Cum să fii la curent cu ceea ce se întâmplă în lumea AI?
120. Îmblanzirea AI. Cum să faci primii pași pentru a aplica AI în afacerea ta?
121. Perplexity, Bing Copilot sau You.com? Compararea motoarelor de căutare AI
122. REALM. Un model de limbaj inovator de la Apple?
123. Experți în inteligență artificială din Polonia
124. Google Genie — un model AI generativ care creează lumi complet interactive din imagini
125. Automatizare sau augmentare? Două abordări ale AI într-o companie
126. LLMOps sau cum să gestionați eficient modelele lingvistice într-o organizație