LLMOps, tai kuinka hallita kielimalleja tehokkaasti organisaatiossa | AI liiketoiminnassa #125

Miten LLM:t toimivat ja mihin niitä käytetään yrityksissä?

Ennen kuin keskustelemme LLMOps:sta, selitetään ensin, mitä suuret kielimallit ovat. Ne ovat koneoppimisjärjestelmiä, jotka on koulutettu valtavilla tekstikokoelmilla – kirjoista verkkosivujen artikkeleihin ja lähdekoodiin, mutta myös kuviin ja jopa videoihin. Tämän seurauksena ne oppivat ymmärtämään ihmiskielen kielioppia, semantiikkaa ja kontekstia. Ne käyttävät transformeriarkkitehtuuria, jonka Google-tutkijat kuvasivat ensimmäisen kerran vuonna 2017 artikkelissa “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Tämä mahdollistaa niiden ennustaa seuraavat sanat lauseessa, luoden sujuvaa ja luonnollista kieltä.

Monipuolisina työkaluina LLM:iä käytetään yrityksissä laajalti muun muassa:

• rakentamaan sisäisiä vektoritietokantoja, jotka mahdollistavat tehokkaan relevantin tiedon hakemisen kyselyn ymmärtämiseen perustuen, ei vain avainsanoihin – esimerkki voisi olla asianajotoimisto, joka käyttää LLM:ää luodakseen vektoritietokannan kaikista relevantista laeista ja tuomioista. Tämä mahdollistaa tiedon nopean hakemisen, joka on avainasemassa tietyssä tapauksessa,
• automaattisten CI-prosessien/CD:n (Continuous Integration/Continuous Deployment) automatisoimiseen luomalla skriptejä ja dokumentaatiota – suuret teknologiayritykset voivat käyttää LLM:iä automaattisesti koodin, yksikkötestien ja uusien ohjelmistotoimintojen dokumentoinnin luomiseen, nopeuttaen julkaisusyklejä,
• tiedon keräämiseen, valmisteluun ja merkitsemiseen – LLM voi auttaa käsittelemään ja luokittelemaan valtavia määriä teksti-, kuva- tai äänidataa, mikä on olennaista muiden koneoppimismallien kouluttamiseksi.

Yritykset voivat myös sovittaa esikoulutettuja LLM:iä omiin toimialoihinsa opettamalla niille erikoistunutta kieltä ja liiketoimintakontekstia (fine-tuning).

Kuitenkin sisällöntuotanto, kielikäännös ja koodin kehittäminen ovat yleisimmät LLM:ien käyttötavat yrityksissä. Itse asiassa LLM:t voivat luoda johdonmukaisia tuotekuvauksia, liiketoimintaraportteja ja jopa auttaa ohjelmoijia kirjoittamaan lähdekoodia eri ohjelmointikielillä.

Huolimatta LLM:ien valtavasta potentiaalista, organisaatioiden on oltava tietoisia niihin liittyvistä haasteista ja rajoituksista. Näitä ovat laskennalliset kustannukset, koulutusdatassa esiintyvien ennakkoluulojen riski, mallien säännöllisen seurannan ja säätämisen tarve sekä turvallisuus- ja yksityisyyshaasteet. On myös tärkeää pitää mielessä, että mallien nykyisen kehitysvaiheen tuottamat tulokset vaativat inhimillistä valvontaa virheiden (hallusinaatioiden) vuoksi, jotka esiintyvät niissä.

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

Mitä on LLMOps?

LLMOps, eli Large Language Model Operations, on joukko käytäntöjä suurten kielimallien (LLM) tehokkaaksi käyttöönotoksi ja hallinnaksi tuotantoympäristöissä. LLMOps:n avulla tekoälymallit voivat nopeasti ja tehokkaasti vastata kysymyksiin, antaa tiivistelmiä ja suorittaa monimutkaisia ohjeita, mikä parantaa käyttäjäkokemusta ja lisää liiketoiminta-arvoa. LLMOps viittaa käytäntöjen, menettelyjen ja työnkulkujen joukkoon, jotka helpottavat suurten kielimallien kehittämistä, käyttöönottoa ja hallintaa niiden koko elinkaaren ajan.

Ne voidaan nähdä MLOps:n (Machine Learning Operations) käsitteen laajennuksena, joka on räätälöity LLM:ien erityisvaatimuksiin. LLMOps-alustat, kuten Googlelta tuleva Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) tai IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio), mahdollistavat mallikirjastojen tehokkaamman hallinnan, vähentäen toimintakustannuksia ja mahdollistaen vähemmän teknisen henkilöstön suorittaa LLM:iin liittyviä tehtäviä.

Perinteisistä ohjelmistotoiminnoista poiketen LLMOps:n on käsiteltävä monimutkaisempia haasteita, kuten:

• valtavien tietomäärien käsittely,
• laskennallisesti vaativien mallien kouluttaminen,
• LLM:ien toteuttaminen yrityksessä,
• niiden seuranta ja hienosäätö,
• herkän tiedon turvallisuuden ja yksityisyyden varmistaminen.

LLMOps:lla on erityinen merkitys nykyisessä liiketoimintaympäristössä, jossa yritykset luottavat yhä enemmän kehittyneisiin ja nopeasti kehittyviin tekoälyratkaisuihin. Näiden mallien kanssa liittyvien prosessien standardointi ja automatisointi mahdollistaa organisaatioiden tehokkaamman innovaatioiden toteuttamisen luonnollisen kielen käsittelyyn perustuen.

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

MLOps vs. LLMOps — samankaltaisuudet ja erot

Vaikka LLMOps kehittyi MLOps:n hyvistä käytännöistä, ne vaativat erilaisen lähestymistavan suurten kielimallien luonteen vuoksi. Näiden erojen ymmärtäminen on avainasemassa yrityksille, jotka haluavat tehokkaasti toteuttaa LLM:ia.

Kuten MLOps, LLMOps perustuu datatieteilijöiden, DevOps-insinöörien ja IT-ammattilaisten yhteistyöhön. LLMOps:ssa kuitenkin painotetaan enemmän:

• suorituskyvyn arviointimittareita, kuten BLEU (joka mittaa käännösten laatua) ja ROUGE (joka arvioi tekstitiivistelmiä), sen sijaan että käytettäisiin klassisia koneoppimismittareita,
• prompt-tekniikan laatua – eli oikeiden kyselyjen ja kontekstien kehittämistä, jotta LLM:iltä saadaan halutut tulokset,
• jatkuvaa palautetta käyttäjiltä – arviointien käyttäminen mallien iteratiiviseen parantamiseen,
• suurempaa painotusta laadun testaukselle ihmisten toimesta jatkuvassa käyttöönotossa,
• vektoritietokantojen ylläpitoa.

Huolimatta näistä eroista, MLOps:lla ja LLMOps:lla on yhteinen tavoite – automatisoida toistuvia tehtäviä ja edistää jatkuvaa integraatiota ja käyttöönottoa tehokkuuden lisäämiseksi. On siksi ratkaisevan tärkeää ymmärtää LLMOps:n ainutlaatuiset haasteet ja mukauttaa strategioita suurten kielimallien erityispiirteisiin.

LLMOps:n keskeiset periaatteet

LLMOps:n onnistunut toteuttaminen edellyttää useiden keskeisten periaatteiden noudattamista. Niiden soveltaminen varmistaa, että LLM:ien potentiaali organisaatiossa toteutuu tehokkaasti ja turvallisesti. Seuraavat 11 LLMOps:n periaatetta koskevat sekä LLM:ien luomista, optimointia että suorituskyvyn seurantaa organisaatiossa.

1. Tietokoneresurssien hallinta. LLM-prosessit, kuten koulutus, vaativat paljon laskentatehoa, joten erikoistuneiden prosessorien, kuten Neural Network Processing Unit (NPU) tai Tensor Processing Unit (TPU) käyttö voi merkittävästi nopeuttaa näitä operaatioita ja vähentää kustannuksia. Resurssien käyttöä tulisi seurata ja optimoida maksimaalisen tehokkuuden saavuttamiseksi.
2. Mallien jatkuva seuranta ja ylläpito. Seurantatyökalut voivat havaita mallin suorituskyvyn heikkenemisen reaaliajassa, mikä mahdollistaa nopean reagoinnin. Palautteen kerääminen käyttäjiltä ja asiantuntijoilta mahdollistaa mallin iteratiivisen hienosäädön sen pitkäaikaisen tehokkuuden varmistamiseksi.
3. Oikea tiedonhallinta. Ohjelmiston valinta, joka mahdollistaa suurten tietomäärien tehokkaan tallentamisen ja hakemisen LLM:ien koko elinkaaren ajan, on ratkaisevan tärkeää. Tiedon keruun, puhdistuksen ja käsittelyn prosessien automatisointi varmistaa jatkuvan korkealaatuisen tiedon saatavuuden mallin kouluttamiseen.
4. Tiedon valmistelu. Säännöllinen tiedon muuntaminen, aggregointi ja erottelu on olennaista laadun varmistamiseksi. Tiedon tulisi olla näkyvää ja jaettavissa tiimien välillä yhteistyön helpottamiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi.
5. Prompt-tekniikka. Prompt-tekniikka tarkoittaa LLM:lle selkeiden luonnollisen kielen komentoja antamista. Kieli mallien antamien vastausten tarkkuus ja toistettavuus sekä kontekstin oikea ja johdonmukainen käyttö riippuvat suurelta osin kehotteiden tarkkuudesta.
6. Toteutus. Kustannusten optimointia varten esikoulutettuja malleja on räätälöitävä erityistehtäviin ja ympäristöihin. Alustat, kuten NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) ja ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/), tarjoavat syväoppimisen optimointityökaluja mallien koon vähentämiseksi ja suorituskyvyn nopeuttamiseksi.
7. Katastrofipalautus. Mallien, tietojen ja kokoonpanojen säännölliset varmuuskopiot varmistavat liiketoiminnan jatkuvuuden järjestelmävian sattuessa. Redundanssimekanismien, kuten tietojen replikoimisen ja kuormantasaamisen, toteuttaminen lisää koko ratkaisun luotettavuutta.
8. Eettinen mallin kehittäminen. Kaikki koulutusdatassa ja mallin tuloksissa esiintyvät ennakkoluulot, jotka voivat vääristää tuloksia ja johtaa epäoikeudenmukaisiin tai haitallisiin päätöksiin, tulisi ennakoida, havaita ja korjata. Yritysten tulisi toteuttaa prosesseja, jotka varmistavat LLM-järjestelmien vastuullisen ja eettisen kehittämisen.
9. Palautteet ihmisiltä. Mallin vahvistaminen käyttäjäpalautteen (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) avulla voi merkittävästi parantaa sen suorituskykyä, sillä LLM-tehtävät ovat usein avoimia. Inhimillinen arviointi mahdollistaa mallin säätämisen toivottuihin käyttäytymisiin.
10. LLM:ien ketjut ja putket. Työkalut, kuten LangChain (https://python.langchain.com/) ja LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/), mahdollistavat useiden LLM-kutsujen ketjuttamisen ja vuorovaikutuksen ulkoisten järjestelmien kanssa monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi. Tämä mahdollistaa kattavien sovellusten rakentamisen LLM:ien pohjalta.
11. Mallin hienosäätö. Avoimen lähdekoodin kirjastot, kuten Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) tai TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), auttavat parantamaan mallin suorituskykyä optimoimalla koulutusalgoritmeja ja resurssien käyttöä. On myös ratkaisevan tärkeää vähentää mallin viivettä sovelluksen reagointikyvyn varmistamiseksi.

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

Yhteenveto

LLMOps mahdollistavat yrityksille edistyneiden kielimallien turvallisen ja luotettavan käyttöönoton ja määrittelevät, miten organisaatiot hyödyntävät luonnollisen kielen käsittelyteknologioita. Prosessien automatisoinnin, jatkuvan seurannan ja erityisten liiketoimintatarpeiden mukauttamisen avulla organisaatiot voivat täysin hyödyntää LLM:ien valtavaa potentiaalia sisällöntuotannossa, tehtävien automatisoinnissa, tietoanalyysissä ja monilla muilla alueilla.

Vaikka LLMOps kehittyi MLOps:n parhaista käytännöistä, ne vaativat erilaisia työkaluja ja strategioita, jotka on räätälöity suurten kielimallien hallinnan haasteisiin. Vain harkitulla ja johdonmukaisella lähestymistavalla yritykset voivat tehokkaasti hyödyntää tätä läpimurto teknologiaa samalla kun varmistavat turvallisuuden, skaalautuvuuden ja sääntelyvaatimusten noudattamisen.

Kun LLM:t kehittyvät yhä edistyneemmiksi, LLMOps:n rooli kasvaa, antaen organisaatioille vankan perustan näiden voimakkaiden tekoälyjärjestelmien käyttöönotolle hallitusti ja kestävästi. Yritykset, jotka investoivat LLMOps-osaamisen kehittämiseen, saavat strategisen edun hyödyntäessään luonnollisen kielen käsittelyyn perustuvia innovaatioita, mikä mahdollistaa niiden pysymisen digitaalisen transformaation eturintamassa.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.