LLMOps，或如何有效管理組織中的語言模式 | 商業人工智慧#125

已發表: 2024-05-27

為了充分利用大型語言模型 (LLM) 的潛力，公司需要實施一種有效的方法來管理這些先進系統。 他們可以產生聽起來自然的文字、創建程式碼並在巨大的資料集中尋找關鍵資訊。 法學碩士在改善企業任務執行方面具有巨大潛力，但它們也需要對其整個生命週期進行專門管理——從培訓到提示技術再到生產部署。 解決方案是 LLMOps，這是一組針對大型語言模型的最佳操作實踐。 請繼續閱讀。

LLMOps – 目錄

  1. 法學碩士如何運作以及它們在公司中的用途是什麼？
  2. 什麼是 LLMOps？
  3. MLOps 與 LLMOps — 異同
  4. LLMOps 關鍵原則
  5. 概括

法學碩士如何運作以及它們在公司中的用途是什麼？

在討論 LLMOps 之前，我們先解釋一下什麼是大型語言模型。 它們是機器學習系統，經過大量文字訓練——從書籍到網路文章到原始程式碼，還有圖像甚至影片。 結果，他們學會了理解人類語言的語法、語義和上下文。 他們使用了 Google 研究人員於 2017 年在文章「Attention Is All You Need」（https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf）中首次描述的 Transformer 架構。 這使他們能夠預測句子中的下一個單詞，從而創建流暢且自然的語言。

作為多功能工具，法學碩士在公司中廣泛用於以下用途：

  • 建立內部向量資料庫，以便基於理解查詢而不僅僅是關鍵字來有效檢索相關資訊——一個例子可能是律師事務所使用法學碩士來創建所有相關法律和法院裁決的向量資料庫。 這允許快速檢索特定案例的關鍵訊息，
  • 透過產生腳本和文件來自動化 CI 流程/CD （持續整合/持續部署）—大型科技公司可以使用 LLM 自動產生程式碼、單元測試和記錄新軟體功能，從而加快發布週期，
  • 數據的收集、準備和標記——法學碩士可以幫助處理和分類大量文字、圖像或音訊數據，這對於訓練其他機器學習模型至關重要。

公司還可以透過教授專業語言和業務背景（微調），將預先培訓的法學碩士與他們的行業相匹配。

然而，內容創建、語言翻譯和程式碼開發是法學碩士在企業中最常見的用途。 事實上，法學碩士可以創建一致的產品描述、業務報告，甚至可以幫助程式設計師用不同的程式語言編寫原始程式碼。

儘管法學碩士有著巨大的潛力，但組織需要意識到相關的挑戰和限制。 這些包括計算成本、訓練資料偏差的風險、定期監控和調整模型的需要，以及安全和隱私挑戰。 同樣重要的是要記住，由於模型中發生的錯誤（幻覺），當前開發階段的模型產生的結果需要人工監督。

LLMOps

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

什麼是 LLMOps？

LLMOps（即大型語言模型操作）是一組用於在生產環境中有效部署和管理大型語言模型 (LLM) 的實踐。 借助 LLMOps，AI 模型可以快速且有效率地回答問題、提供摘要並執行複雜的指令，從而帶來更好的使用者體驗和更大的商業價值。 LLMOps 是指一組實踐、流程和工作流程，可促進大型語言模型整個生命週期的開發、部署和管理。

它們可以被視為 MLOps（機器學習操作）概念的延伸，專為法學碩士的特定要求而量身定制。 LLMOps 平台，例如 Google 的 Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai)、Databricks 資料智慧平台 (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) 或 IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) 可以更有效地管理模型庫，降低營運成本並允許更少的技術人員執行LLM 相關任務。

與傳統的軟體操作不同，LLMOps 必須應對複雜的挑戰，例如：

  • 處理大量數據，
  • 訓練計算要求較高的模型，
  • 在公司實施法學碩士，
  • 他們的監控和微調，
  • 確保敏感資訊的安全和隱私。

LLMOps 在當前的商業環境中顯得尤為重要，因為公司越來越依賴先進且快速發展的人工智慧解決方案。 相關流程標準化和自動化LLMOps 借助這些模型，組織可以更有效地實施基於自然語言處理的創新。

LLMOps

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

MLOps 與 LLMOps — 異同

雖然 LLMOps 是從 MLOps 的良好實踐發展而來的，但由於大型語言模型的性質，它們需要不同的方法。 對於想要有效實施法學碩士的公司來說，了解這些差異是關鍵。

與 MLOps 一樣，LLMOps 依賴處理資料的資料科學家、DevOps 工程師和 IT 專業人員的協作。 然而，對於 LLMOps，更多的重點放在：

  • 效能評估指標，例如 BLEU （衡量翻譯品質）和 ROUGE（評估文字摘要），而不是經典的機器學習指標，
  • 即時工程的品質——即開發正確的查詢和上下文以獲得法學碩士所需的結果，
  • 來自使用者的持續回饋－使用評估來迭代改進模型，
  • 在持續部署過程中更加重視人員的品質測試，
  • 載體資料庫的維護。

儘管存在這些差異，MLOps 和 LLMOps 有一個共同的目標——自動化重複性任務並促進持續整合和部署以提高效率。 因此，了解 LLMOps 的獨特挑戰並根據大型語言模型的具體情況調整策略至關重要。

LLMOps 關鍵原則

LLMOps 的成功實施需要遵守幾個關鍵原則。 他們的應用將確保法學碩士在組織中的潛力得到有效和安全的實現。 以下 LLMOps 的 11 個原則適用於組織中 LLM 的建立、最佳化營運和監控績效。

  1. 管理運算資源。 訓練等 LLM 流程需要大量運算能力，因此使用神經網路處理單元 (NPU) 或張量處理單元 (TPU) 等專用處理器可以顯著加快這些操作並降低成本。 應監控和優化資源的使用，以實現最大效率。
  2. 持續監控和維護模型。 監控工具可以即時檢測模型效能的下降，從而實現快速響應。 收集使用者和專家的回饋可以迭代完善模型，以確保其長期有效性。
  3. 正確的數據管理。 選擇能夠在法學碩士的整個生命週期中有效地儲存和檢索大量資料的軟體至關重要。 資料收集、清理和處理過程的自動化將確保為模型訓練持續提供高品質的資訊。
  4. 數據準備。 資料的定期轉換、聚合和分離對於確保品質至關重要。 數據應該在團隊之間可見且可共享，以促進協作並提高效率。
  5. 及時工程。 即時工程涉及向法學碩士提供以自然語言表達的清晰命令。 語言模型給出的反應的準確性和可重複性，以及上下文的正確和一致使用，在很大程度上取決於提示的精確度。
  6. 執行。 為了優化成本，需要針對特定任務和環境自訂預訓練模型。 NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) 和 ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) 等平台提供深度學習最佳化工具來減少模型大小並提高其效能。
  7. 災難復原。 模型、資料和配置的定期備份可確保系統發生故障時業務的連續性。 實施冗餘機制，例如資料複製和負載平衡，可以提高整個解決方案的可靠性。
  8. 道德模型的發展。 訓練資料和模型結果中任何可能扭曲結果並導致不公平或有害決策的偏差都應該被預見、檢測和糾正。 公司應實施流程以確保法學碩士體系負責任且符合道德的發展。
  9. 人們的回饋。 透過使用者回饋（RLHF——人類回饋強化學習）強化模型可以顯著提高其效能，因為法學碩士任務通常是開放式的。 人類的判斷允許將模型調整為首選行為。
  10. 法學碩士的鏈條和管道。 LangChain (https://python.langchain.com/) 和 LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) 等工具可讓您連結多個 LLM 呼叫並與外部系統互動以完成複雜的任務。 這使您可以建立基於法學碩士的綜合應用程式。
  11. 模型調優 開源程式庫，例如 Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index)、PyTorch (https://pytorch.org/) 或 TensorFlow (https://www.tensorflow.org) /)，透過優化訓練演算法和資源利用率來幫助提高模型效能。 減少模型延遲以確保應用程式響應能力也至關重要。
LLMOps

資料來源：張量流 (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

概括

LLMOps 讓公司能夠安全可靠地部署高階語言模型，並定義組織如何利用自然語言處理技術。 透過自動化流程、持續監控和適應特定業務需求，組織可以充分利用法學碩士在內容生成、任務自動化、數據分析和許多其他領域的巨大潛力。

雖然 LLMOps 是從 MLOps 最佳實踐發展而來的，但它們需要不同的工具和策略來應對管理大型語言模型的挑戰。 只有採取深思熟慮和一致的方法，公司才能有效地利用這項突破性技術，同時確保安全性、可擴展性和法規遵循。

隨著法學碩士變得更加先進，LLMOps 的作用越來越大，為組織以受控和可持續的方式部署這些強大的人工智慧系統奠定了堅實的基礎。 投資開發 LLMOps 能力的公司將在利用基於自然語言處理的創新方面擁有戰略優勢，使他們能夠保持在數位轉型的最前沿。

LLMOps

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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