LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci | AI v podnikání #125

Jak fungují LLM a k čemu se používají ve firmách?

Než se budeme bavit o LLMOps, nejprve si vysvětlíme, co jsou velké jazykové modely. Jsou to systémy strojového učení, které byly trénovány na obrovských sbírkách textu – od knih po webové články a zdrojový kód, ale také obrázky a dokonce videa. V důsledku toho se učí rozumět gramatice, sémantice a kontextu lidského jazyka. Používají architekturu transformátorů, kterou poprvé popsali výzkumníci Googlu v roce 2017 v článku “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). To jim umožňuje předpovídat následující slova ve větě, čímž vytvářejí plynulý a přirozený jazyk.

Jako univerzální nástroje se LLM ve firmách široce používají mimo jiné k:

• vytváření interních vektorových databází pro efektivní vyhledávání relevantních informací na základě porozumění dotazu, nikoli pouze klíčovým slovům — příkladem může být právnická firma, která používá LLM k vytvoření vektorové databáze všech relevantních zákonů a soudních rozhodnutí. To umožňuje rychlé vyhledávání informací klíčových pro konkrétní případ,
• automatizaci CI procesů/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) generováním skriptů a dokumentace – velké technologické společnosti mohou používat LLM k automatickému generování kódu, jednotkových testů a dokumentace nových softwarových funkcí, což urychluje cykly vydání,
• sběru, přípravě a označování dat — LLM může pomoci zpracovat a kategorizovat obrovské množství textových, obrazových nebo zvukových dat, což je nezbytné pro trénink dalších modelů strojového učení.

Firmy mohou také přizpůsobit předtrénované LLM svým odvětvím tím, že je naučí specializovaný jazyk a obchodní kontext (fine-tuning).

Nicméně, vytváření obsahu, překlad jazyků a vývoj kódu jsou nejběžnějšími použitími LLM v podnicích. Ve skutečnosti mohou LLM vytvářet konzistentní popisy produktů, obchodní zprávy a dokonce pomáhat programátorům psát zdrojový kód v různých programovacích jazycích.

Navzdory obrovskému potenciálu LLM si organizace musí být vědomy souvisejících výzev a omezení. Mezi ně patří výpočetní náklady, riziko zaujatosti v tréninkových datech, potřeba pravidelného monitorování a ladění modelů a výzvy v oblasti bezpečnosti a soukromí. Je také důležité mít na paměti, že výsledky generované modely v současné fázi vývoje vyžadují lidský dohled kvůli chybám (halucinacím), které se v nich objevují.

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

Co je LLMOps?

LLMOps, nebo Large Language Model Operations, je soubor praktik pro efektivní nasazení a správu velkých jazykových modelů (LLM) v produkčních prostředích. S LLMOps mohou AI modely rychle a efektivně odpovídat na otázky, poskytovat shrnutí a vykonávat složité pokyny, což vede k lepší uživatelské zkušenosti a větší obchodní hodnotě. LLMOps se odkazuje na soubor praktik, postupů a pracovních toků, které usnadňují vývoj, nasazení a správu velkých jazykových modelů po celou dobu jejich životního cyklu.

Mohou být považovány za rozšíření konceptu MLOps (Machine Learning Operations) přizpůsobeného specifickým požadavkům LLM. Platformy LLMOps, jako je Vertex AI od Googlu (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) nebo IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio), umožňují efektivnější správu knihoven modelů, snižují provozní náklady a umožňují méně technickému personálu vykonávat úkoly související s LLM.

Na rozdíl od tradičních softwarových operací se LLMOps musí vypořádat se složitými výzvami, jako jsou:

• zpracování obrovských objemů dat,
• trénink výpočetně náročných modelů,
• implementace LLM ve firmě,
• jejich monitorování a ladění,
• zajištění bezpečnosti a soukromí citlivých informací.

LLMOps nabývají zvláštního významu v současném obchodním prostředí, ve kterém se firmy stále více spoléhají na pokročilé a rychle se vyvíjející AI řešení. Standardizace a automatizace procesů spojených s těmito modely umožňuje organizacím efektivněji implementovat inovace založené na zpracování přirozeného jazyka.

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

MLOps vs. LLMOps — podobnosti a rozdíly

Zatímco LLMOps vychází z osvědčených praktik MLOps, vyžadují jiný přístup kvůli povaze velkých jazykových modelů. Pochopení těchto rozdílů je klíčové pro firmy, které chtějí efektivně implementovat LLM.

Stejně jako MLOps se LLMOps spoléhá na spolupráci datových vědců, kteří se zabývají daty, DevOps inženýrů a IT profesionálů. U LLMOps je však kladen větší důraz na:

• metriky hodnocení výkonu, jako je BLEU (který měří kvalitu překladů) a ROUGE (který hodnotí shrnutí textu), místo klasických metrik strojového učení,
• kvalitu inženýrství promptů – tedy vypracování správných dotazů a kontextů pro získání požadovaných výsledků z LLM,
• neustálou zpětnou vazbu od uživatelů – využívání hodnocení k iterativnímu zlepšování modelů,
• větší důraz na testování kvality lidmi během kontinuálního nasazení,
• údržbu vektorových databází.

Navzdory těmto rozdílům mají MLOps a LLMOps společný cíl – automatizovat opakující se úkoly a podporovat kontinuální integraci a nasazení za účelem zvýšení efektivity. Je proto zásadní pochopit jedinečné výzvy LLMOps a přizpůsobit strategie specifikům velkých jazykových modelů.

Klíčové principy LLMOps

Úspěšná implementace LLMOps vyžaduje dodržování několika klíčových principů. Jejich aplikace zajistí, že potenciál LLM v organizaci bude efektivně a bezpečně realizován. Následujících 11 principů LLMOps se vztahuje jak na vytváření, optimalizaci provozu, tak na monitorování výkonu LLM v organizaci.

1. Správa výpočetních zdrojů. Procesy LLM, jako je trénink, vyžadují velké množství výpočetní síly, takže použití specializovaných procesorů, jako jsou jednotky pro zpracování neuronových sítí (NPU) nebo jednotky pro zpracování tensorů (TPU), může tyto operace výrazně urychlit a snížit náklady. Použití zdrojů by mělo být monitorováno a optimalizováno pro maximální efektivitu.
2. Neustálé monitorování a údržba modelů. Monitorovací nástroje mohou detekovat poklesy výkonu modelu v reálném čase, což umožňuje rychlou reakci. Shromažďování zpětné vazby od uživatelů a odborníků umožňuje iterativní zdokonalování modelu, aby se zajistila jeho dlouhodobá účinnost.
3. Správná správa dat. Výběr softwaru, který umožňuje efektivní ukládání a vyhledávání velkého množství dat po celou dobu životního cyklu LLM, je zásadní. Automatizace procesů sběru, čištění a zpracování dat zajistí stálý přísun kvalitních informací pro trénink modelu.
4. Příprava dat. Pravidelná transformace, agregace a oddělování dat je nezbytná pro zajištění kvality. Data by měla být viditelná a sdílená mezi týmy, aby se usnadnila spolupráce a zvýšila efektivita.
5. Inženýrství promptů. Inženýrství promptů zahrnuje poskytování jasných příkazů LLM vyjádřených v přirozeném jazyce. Přesnost a opakovatelnost odpovědí, které jazykové modely poskytují, stejně jako správné a konzistentní používání kontextu, závisí do značné míry na přesnosti promptů.
6. Implementace. Aby se optimalizovaly náklady, je třeba přizpůsobit předtrénované modely konkrétním úkolům a prostředím. Platformy jako NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) a ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) nabízejí nástroje pro optimalizaci hlubokého učení, které snižují velikost modelů a zrychlují jejich výkon.
7. Obnova po havárii. Pravidelné zálohy modelů, dat a konfigurací zajišťují kontinuitu podnikání v případě selhání systému. Implementace mechanismů redundance, jako je replikace dat a vyvažování zátěže, zvyšuje spolehlivost celého řešení.
8. Etický vývoj modelů. Jakékoli zaujatosti v tréninkových datech a výsledcích modelu, které mohou zkreslit výsledky a vést k nespravedlivým nebo škodlivým rozhodnutím, by měly být předvídány, detekovány a opraveny. Firmy by měly implementovat procesy, které zajistí odpovědný a etický vývoj systémů LLM.
9. Zpětná vazba od lidí. Posílení modelu prostřednictvím zpětné vazby od uživatelů (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) může výrazně zlepšit jeho výkon, protože úkoly LLM jsou často otevřené. Lidské hodnocení umožňuje modelu ladit se na preferované chování.
10. Řetězce a pipeline LLM. Nástroje jako LangChain (https://python.langchain.com/) a LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) umožňují řetězit více volání LLM a interagovat s externími systémy k dosažení složitých úkolů. To umožňuje vytvářet komplexní aplikace založené na LLM.
11. Ladění modelu Open source knihovny jako Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) nebo TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), pomáhají zlepšit výkon modelu optimalizací tréninkových algoritmů a využití zdrojů. Je také zásadní snížit latenci modelu, aby se zajistila reakčnost aplikace.

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

Shrnutí

LLMOps umožňují firmám bezpečně a spolehlivě nasazovat pokročilé jazykové modely a definovat, jak organizace využívají technologie zpracování přirozeného jazyka. Automatizací procesů, kontinuálním monitorováním a přizpůsobováním specifickým obchodním potřebám mohou organizace plně využít obrovský potenciál LLM v generování obsahu, automatizaci úkolů, analýze dat a mnoha dalších oblastech.

Zatímco LLMOps vychází z osvědčených praktik MLOps, vyžadují jiné nástroje a strategie přizpůsobené výzvám správy velkých jazykových modelů. Pouze s promyšleným a konzistentním přístupem budou firmy schopny efektivně využívat tuto revoluční technologii a zároveň zajistit bezpečnost, škálovatelnost a dodržování předpisů.

Jak se LLM stávají pokročilejšími, roste i role LLMOps, což dává organizacím solidní základ pro nasazení těchto mocných AI systémů kontrolovaným a udržitelným způsobem. Firmy, které investují do rozvoje kompetencí LLMOps, budou mít strategickou výhodu při využívání inovací založených na zpracování přirozeného jazyka, což jim umožní zůstat na čele digitální transformace.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včelích pracovníků na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.