LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

Hvordan fungerer LLM’er, og hvad bruges de til i virksomheder?

Før vi diskuterer LLMOps, lad os først forklare, hvad store sprogmodeller er. De er maskinlæringssystemer, der er blevet trænet på enorme samlinger af tekst – fra bøger til webartikler til kildekode, men også billeder og endda video. Som et resultat lærer de at forstå grammatik, semantik og kontekst i menneskesprog. De bruger transformerarkitekturen, der først blev beskrevet af Google-forskere i 2017 i artiklen “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Dette gør det muligt for dem at forudsige de næste ord i en sætning og skabe flydende og naturligt sprog.

Som alsidige værktøjer bruges LLM’er i virksomheder i vid udstrækning til blandt andet:

• opbygning af interne vektordatabaser til effektiv hentning af relevant information baseret på forståelse af forespørgslen, ikke kun nøgleord – et eksempel kunne være et advokatfirma, der bruger LLM til at oprette en vektordatabase over alle relevante love og domstolsafgørelser. Dette muliggør hurtig hentning af information, der er afgørende for en bestemt sag,
• automatisering af CI-processer/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) ved at generere scripts og dokumentation – store teknologivirksomheder kan bruge LLM’er til automatisk at generere kode, enhedstest og dokumentere nye softwarefunktioner, hvilket fremskynder udgivelsescykler,
• indsamling, forberedelse og mærkning af data – LLM kan hjælpe med at behandle og kategorisere enorme mængder tekst, billede eller lyddata, hvilket er essentielt for træning af andre maskinlæringsmodeller.

Virksomheder kan også tilpasse foruddannede LLM’er til deres industrier ved at lære dem specialiseret sprog og forretningskontekst (fine-tuning).

Dog er indholdsskabelse, sprogoversættelse og kodeudvikling de mest almindelige anvendelser af LLM’er i erhvervslivet. Faktisk kan LLM’er skabe konsistente produktbeskrivelser, forretningsrapporter og endda hjælpe programmører med at skrive kildekode i forskellige programmeringssprog.

På trods af det enorme potentiale ved LLM, skal organisationer være opmærksomme på de tilknyttede udfordringer og begrænsninger. Disse inkluderer beregningsomkostninger, risikoen for bias i træningsdata, behovet for regelmæssig overvågning og justering af modeller samt sikkerheds- og privatlivsudfordringer. Det er også vigtigt at huske, at de resultater, der genereres af modeller på det nuværende udviklingsstadium, kræver menneskelig overvågning på grund af fejl (hallucinationer), der opstår i dem.

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

Hvad er LLMOps?

LLMOps, eller Large Language Model Operations, er et sæt praksisser til effektiv implementering og styring af store sprogmodeller (LLM’er) i produktionsmiljøer. Med LLMOps kan AI-modeller hurtigt og effektivt besvare spørgsmål, give resuméer og udføre komplekse instruktioner, hvilket resulterer i en bedre brugeroplevelse og større forretningsværdi. LLMOps refererer til et sæt praksisser, procedurer og arbejdsgange, der letter udviklingen, implementeringen og styringen af store sprogmodeller gennem hele deres livscyklus.

De kan ses som en udvidelse af MLOps (Machine Learning Operations) konceptet tilpasset de specifikke krav til LLM’er. LLMOps-platforme som Vertex AI fra Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) eller IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) muliggør mere effektiv styring af modelbiblioteker, reducerer driftsomkostninger og gør det muligt for mindre teknisk personale at udføre LLM-relaterede opgaver.

I modsætning til traditionelle softwareoperationer skal LLMOps håndtere komplekse udfordringer, såsom:

• behandling af enorme mængder data,
• træning af beregningskrævende modeller,
• implementering af LLM’er i virksomheden,
• deres overvågning og finjustering,
• sikring af sikkerhed og privatliv for følsomme oplysninger.

LLMOps får særlig betydning i det nuværende erhvervsliv, hvor virksomheder i stigende grad er afhængige af avancerede og hurtigt udviklende AI-løsninger. Standardisering og automatisering af de processer, der er forbundet med disse modeller, gør det muligt for organisationer at implementere innovationer baseret på naturlig sprogbehandling mere effektivt.

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

MLOps vs. LLMOps — ligheder og forskelle

Mens LLMOps er udviklet fra de gode praksisser i MLOps, kræver de en anden tilgang på grund af naturen af store sprogmodeller. At forstå disse forskelle er nøglen for virksomheder, der ønsker at implementere LLM’er effektivt.

Som MLOps er LLMOps afhængig af samarbejdet mellem dataforskere, der arbejder med data, DevOps-ingeniører og IT-professionelle. Med LLMOps lægges der dog mere vægt på:

• ydelsesmål, såsom BLEU (som måler kvaliteten af oversættelser) og ROUGE (som evaluerer tekstresuméer), i stedet for klassiske maskinlæringsmål,
• kvaliteten af prompt engineering – det vil sige at udvikle de rigtige forespørgsler og kontekster for at få de ønskede resultater fra LLM’er,
• kontinuerlig feedback fra brugere – ved at bruge evalueringer til iterativt at forbedre modeller,
• større fokus på kvalitetstest af mennesker under kontinuerlig implementering,
• vedligeholdelse af vektordatabaser.

På trods af disse forskelle deler MLOps og LLMOps et fælles mål – at automatisere gentagne opgaver og fremme kontinuerlig integration og implementering for at øge effektiviteten. Det er derfor afgørende at forstå de unikke udfordringer ved LLMOps og tilpasse strategierne til de specifikke forhold for store sprogmodeller.

LLMOps nøgleprincipper

En vellykket implementering af LLMOps kræver overholdelse af flere nøgleprincipper. Deres anvendelse vil sikre, at potentialet af LLM’er i en organisation effektivt og sikkert realiseres. Følgende 11 principper for LLMOps gælder for både oprettelse, optimering af driften og overvågning af ydeevnen af LLM’er i organisationen.

1. Styring af computerressourcer. LLM-processer som træning kræver meget computerkraft, så brugen af specialiserede processorer som Neural Network Processing Unit (NPU) eller Tensor Processing Unit (TPU) kan betydeligt fremskynde disse operationer og reducere omkostningerne. Brugen af ressourcer bør overvåges og optimeres for maksimal effektivitet.
2. Konstant overvågning og vedligeholdelse af modeller. Overvågningsværktøjer kan opdage fald i modelpræstation i realtid, hvilket muliggør en hurtig reaktion. Indsamling af feedback fra brugere og eksperter muliggør iterativ forfining af modellen for at sikre dens langsigtede effektivitet.
3. Ordentlig datastyring. Valg af software, der muliggør effektiv opbevaring og hentning af store mængder data gennem hele livscyklussen for LLM’er, er afgørende. Automatisering af processerne for dataindsamling, rengøring og behandling vil sikre en konstant forsyning af høj kvalitet information til modeltræning.
4. Datapræparation. Regelmæssig transformation, aggregering og adskillelse af data er essentiel for at sikre kvalitet. Data bør være synlige og delbare mellem teams for at lette samarbejde og øge effektiviteten.
5. Prompt engineering. Prompt engineering involverer at give LLM’en klare kommandoer udtrykt i naturligt sprog. Nøjagtigheden og gentageligheden af de svar, der gives af sprogmodellerne, samt den korrekte og konsistente brug af kontekst, afhænger i høj grad af præcisionen af prompts.
6. Implementering. For at optimere omkostningerne skal foruddannede modeller tilpasses specifikke opgaver og miljøer. Platforme som NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) og ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) tilbyder værktøjer til optimering af dyb læring for at reducere størrelsen af modeller og accelerere deres ydeevne.
7. Disaster recovery. Regelmæssige sikkerhedskopier af modeller, data og konfigurationer sikrer forretningskontinuitet i tilfælde af systemfejl. Implementering af redundansmekanismer, såsom datagendannelse og belastningsbalancering, øger pålideligheden af hele løsningen.
8. Etisk modeludvikling. Enhver bias i træningsdata og modelresultater, der kan forvrænge resultaterne og føre til uretfærdige eller skadelige beslutninger, bør forudses, opdages og rettes. Virksomheder bør implementere processer for at sikre ansvarlig og etisk udvikling af LLM-systemer.
9. Feedback fra mennesker. Forstærkning af modellen gennem brugerfeedback (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) kan betydeligt forbedre dens ydeevne, da LLM-opgaver ofte er åbne. Menneskelig vurdering gør det muligt at justere modellen til foretrukne adfærdsmønstre.
10. Kæder og pipelines af LLM’er. Værktøjer som LangChain (https://python.langchain.com/) og LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) giver mulighed for at kæde flere LLM-opkald sammen og interagere med eksterne systemer for at udføre komplekse opgaver. Dette gør det muligt at bygge omfattende applikationer baseret på LLM’er.
11. Modeljustering. Open source-biblioteker som Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) eller TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), hjælper med at forbedre modelpræstationen ved at optimere træningsalgoritmer og ressourceudnyttelse. Det er også afgørende at reducere modelens latenstid for at sikre applikationens reaktivitet.

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

Sammenfatning

LLMOps muliggør, at virksomheder sikkert og pålideligt kan implementere avancerede sprogmodeller og definere, hvordan organisationer udnytter teknologier til naturlig sprogbehandling. Ved at automatisere processer, kontinuerlig overvågning og tilpasning til specifikke forretningsbehov kan organisationer fuldt ud udnytte det enorme potentiale af LLM’er inden for indholdsgenerering, opgaveautomatisering, dataanalyse og mange andre områder.

Selvom LLMOps er udviklet fra MLOps bedste praksisser, kræver de forskellige værktøjer og strategier tilpasset udfordringerne ved at styre store sprogmodeller. Kun med en gennemtænkt og konsekvent tilgang vil virksomheder være i stand til effektivt at bruge denne banebrydende teknologi, samtidig med at de sikrer sikkerhed, skalerbarhed og overholdelse af reguleringer.

Efterhånden som LLM’er bliver mere avancerede, vokser rollen for LLMOps, hvilket giver organisationer et solidt fundament til at implementere disse kraftfulde AI-systemer på en kontrolleret og bæredygtig måde. Virksomheder, der investerer i at udvikle LLMOps-kompetencer, vil have en strategisk fordel i at udnytte innovationer baseret på naturlig sprogbehandling, hvilket gør dem i stand til at forblive i front for den digitale transformation.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.