Resumo
Este artigo apresenta o LLMOps, um ramo especializado que combina DevOps e MLOps para gerenciar os desafios impostos pelos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Os LLMs, como o GPT da OpenAI, utilizam vastos data de texto data tarefas como geração de texto e tradução. O LLMOps aborda questões como personalização, alterações de API, data , avaliação de modelos e monitoramento por meio de ferramentas como LangSmith, TruLens e W&B Prompts. Ele garante a adaptabilidade, a avaliação e o monitoramento dos LLMs em cenários do mundo real, oferecendo uma solução abrangente para organizações que utilizam esses modelos de linguagem avançados.
Para orientá-lo nesta discussão, começaremos revisitando os princípios fundamentais do DevOps e do MLOps; em seguida, nos concentraremos no LLMOps, começando com uma breve introdução aos LLMs e à sua utilização pelas organizações. Depois, vamos nos aprofundar nos principais desafios operacionais impostos pela tecnologia LLM e em como o LLMOps os resolve de forma eficaz.
Princípios fundamentais para LLMOps: DevOps e MLOps
DevOps, abreviação de Desenvolvimento e Operações, é um conjunto de práticas que visa automatizar o processo de entrega de software, tornando-o mais eficiente, confiável e escalável. Os princípios fundamentais do DevOps incluem: colaboração, automação, testes contínuos, monitoramento e orquestração de implantação.
MLOps, abreviação de Machine Learning Operations, é uma extensão das práticas de DevOps especificamente adaptada para o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina. Aborda os desafios específicos decorrentes da natureza iterativa e experimental do desenvolvimento de aprendizado de máquina, introduzindo tarefas adicionais como data e gerenciamento data , bem como experimentação e treinamento de modelos.
LLMOps: Gerenciamento da implantação e manutenção de grandes modelos de linguagem
LLMOps, abreviação de Large Language Model Operations, é um ramo especializado do MLOps projetado especificamente para lidar com os desafios e requisitos únicos da gestão de grandes modelos de linguagem (LLMs).
Mas, antes de mais nada, o que são exatamente os LLMs?
Os LLMs são um tipo de modelo de aprendizado profundo que utiliza enormes quantidades de data de texto data estimar bilhões de parâmetros. Esses parâmetros permitem que os LLMs compreendam e gerem textos com qualidade humana, traduzam idiomas, resumam informações complexas e realizem diversas tarefas de processamento de linguagem natural.
Como as organizações utilizam os LLMs
Como treinar LLMs do zero é extremamente caro e demorado, as organizações optam por modelos de base pré-treinados, como o GPT da OpenAI ou o LaMDA AIGoogle AI, como ponto de partida. Esses modelos, por já terem sido treinados com grandes quantidades de data, possuem um vasto conhecimento e podem realizar diversas tarefas, incluindo a geração de texto, a tradução de idiomas e a redação de diferentes tipos de conteúdo criativo. Para personalizar ainda mais a saída do LLM para tarefas ou domínios específicos, as organizações empregam técnicas como engenharia de prompts, geração aumentada por recuperação (RAG) e ajuste fino. A engenharia de prompts envolve a elaboração de instruções claras e concisas que orientam o LLM em direção ao resultado desejado, enquanto o RAG fundamenta o modelo em informações adicionais de data externas, aprimorando seu desempenho e relevância. O ajuste fino, por outro lado, envolve ajustar os parâmetros do LLM usando data adicionais data às necessidades da organização. O esquema abaixo fornece uma visão geral do fluxo de trabalho do LLMOps, ilustrando como essas técnicas se integram ao processo geral.
Por que precisamos do LLMOps
Os rápidos avanços na tecnologia de modelos de linguagem de grande escala (LLM) trouxeram à tona vários desafios operacionais que exigem abordagens especializadas.
Alguns desses desafios incluem:
A necessidade de personalização: Embora os LLMs sejam pré-treinados com enormes quantidades de data, a personalização é essencial para um desempenho ideal em tarefas específicas. Isso levou ao desenvolvimento de novas técnicas de personalização, como a engenharia de prompts, a geração aumentada por recuperação (RAG) e o ajuste fino. A RAG ajuda a fundamentar o modelo nas informações mais precisas, fornecendo-lhe uma base de conhecimento externa, enquanto o ajuste fino é mais adequado quando queremos que o modelo execute tarefas específicas ou siga um formato de resposta específico, como JSON ou SQL. A escolha entre RAG e ajuste fino depende se nosso objetivo é ampliar o conhecimento do modelo ou melhorar seu desempenho em uma tarefa específica.
Alterações nas APIs: Ao contrário dos modelos tradicionais de aprendizado de máquina, os LLMs são frequentemente acessados por meio de APIs de terceiros, que podem ser modificadas ou até mesmo descontinuadas, exigindo monitoramento e adaptação contínuos. Por exemplo, a documentação AI menciona explicitamente que seus modelos estão sujeitos a atualizações regulares, o que pode exigir que os usuários atualizem seu software ou migrem para modelos ou pontos de extremidade mais recentes.
Data refere-se a uma alteração nas propriedades estatísticas dos data de entrada, ocorrendo frequentemente em ambiente de produção quando os data encontrados data data LLMs foram treinados. Isso pode levar à geração de informações imprecisas ou desatualizadas. Por exemplo, no caso do modelo GPT-3.5, suas informações estavam limitadas até setembro de 2021, antes que a data de corte fosse estendida para janeiro de 2022. Consequentemente, ele não conseguia responder a perguntas sobre eventos mais recentes, o que causava frustração nos usuários.
Avaliação de modelos: No aprendizado de máquina tradicional, recorremos a métricas como exatidão, precisão e recall para avaliar nossos modelos. No entanto, a avaliação de LLMs é significativamente mais complexa, especialmente na ausência de data de referência data quando se lida com resultados em linguagem natural, em vez de valores numéricos.
Monitoramento: O monitoramento contínuo dos LLMs e das aplicações baseadas em LLMs é fundamental. Trata-se também de uma tarefa mais complexa, pois envolve diversos aspectos que precisam ser considerados para garantir a eficácia e a confiabilidade gerais desses modelos de linguagem. Abordaremos esses aspectos com mais detalhes na próxima seção.
Como o LLMOps lida com esses desafios
O LLMOps se baseia nos fundamentos do MLOps, ao mesmo tempo em que introduz componentes especializados, adaptados para os LLMs:
Engenharia de prompts e gerenciamento de ajuste fino: o LLMOps oferece ferramentas como sistemas de controle de versão de prompts para rastrear e gerenciar diferentes versões de prompts. Ele também se integra a estruturas de ajuste fino para automatizar e otimizar o processo de ajuste fino. Um exemplo de destaque dessas ferramentas é o LangSmith, uma estrutura projetada especificamente para gerenciar fluxos de trabalho de LLM. Seus recursos abrangentes incluem o controle de versões de prompts, permitindo experimentação controlada e reprodutibilidade. Além disso, o LangSmith facilita o ajuste fino de LLMs usandodata eventual filtragem e enriquecimento para melhorar o desempenho do modelo.
Gerenciamento de alterações na API: o LLMOps estabelece processos para monitorar alterações na API, alertar os operadores sobre possíveis interrupções e permitir reversões, se necessário.
Adaptação de modelos a data em constante mudança: O LLMOps facilita a adaptação dos LLMs a data em evolução, garantindo que os modelos permaneçam relevantes e com bom desempenho à medida que data mudam. Isso pode ser alcançado monitorando-se data e acionando processos de adaptação quando forem detectadas mudanças significativas. Esses processos podem incluir:
-> Re-treinamento ou ajuste fino: Dependendo da extensão da data e dos recursos disponíveis, pode-se empregar re-treinamento ou ajuste fino para mitigar seu impacto.
-> Adaptação de domínio: Ajustar o LLM em um conjunto de dados do domínio de destino.
-> Destilação de conhecimento: Treinar um modelo menor aproveitando o conhecimento e a expertise de um modelo maior, mais poderoso e atualizado.
Avaliação específica para LLMs: O LLMOps utiliza novas ferramentas de avaliação adaptadas aos LLMs. Entre elas estão:
-> Métricas baseadas em texto, como a perplexidade; uma medida estatística que indica a capacidade do modelo de prever a próxima palavra em uma sequência. Além disso, as métricas BLEU e ROUGE, que comparam textos gerados por máquinas com um ou mais textos de referência criados por humanos. Elas são comumente utilizadas em tarefas de tradução e resumo.
-> Análise de embeddings (representações vetoriais de palavras ou frases), para avaliar a capacidade do modelo de compreender palavras específicas do contexto e captar semelhanças semânticas. Técnicas de visualização e agrupamento também podem nos ajudar na detecção de viés.
-> LLMs avaliadores: Utilização de outros LLMs para avaliar nosso modelo. Por exemplo, isso pode ser feito atribuindo uma pontuação à saída do modelo avaliado com base em métricas predefinidas, como fluência, coerência, relevância e precisão factual.
-> Integração de feedback humano: O LLMOps incorpora mecanismos para coletar e incorporar feedback humano no ciclo de vida do ML, melhorando o desempenho do LLM e corrigindo vieses.
O TruLens é uma ferramenta que permite a integração dessas avaliações em aplicações de LLM por meio de uma abordagem programática conhecida como Funções de Feedback.
Monitoramento específico para LLM: O LLMOps integra monitoramento contínuo para acompanhar métricas de desempenho de LLM, identificar possíveis problemas e detectar desvios de conceito ou viés. Isso inclui:
-> Monitoramento funcional; por meio do acompanhamento do número de solicitações, tempo de resposta, uso de tokens, taxas de erro e custo.
-> Monitoramento de prompts; para garantir a legibilidade e detectar toxicidade e outras formas de abuso. O W&B Prompts é um conjunto de ferramentas projetado para monitorar aplicações baseadas em LLM. Ele pode ser usado para analisar as entradas e saídas de seus LLMs, visualizar os resultados intermediários e armazenar e gerenciar seus prompts com segurança.
-> Monitoramento de respostas; para garantir a relevância e a consistência do modelo. Isso inclui impedir a geração de conteúdo alucinatório ou ficcional, bem como garantir a exclusão de material prejudicial ou inadequado. A transparência pode nos ajudar a compreender melhor a resposta do modelo. Ela pode ser estabelecida revelando as fontes das respostas (em RAG) ou solicitando que o modelo justifique seu raciocínio (cadeia de pensamento).
Esses data de monitoramento data ser utilizados para aumentar a eficiência operacional. Podemos melhorar a gestão de custos implementando alertas sobre o uso de tokens e empregando estratégias como o armazenamento em cache de respostas anteriores. Isso nos permite reutilizá-las para consultas semelhantes sem precisar invocar o LLM novamente. Além disso, podemos minimizar a latência optando por modelos menores sempre que possível e limitando o número de tokens gerados.
Conclusão
Neste artigo, exploramos o surgimento do LLMOps, um derivado do DevOps e do MLOps, projetado especificamente para lidar com os desafios operacionais impostos pelos grandes modelos de linguagem. Vamos concluir com uma comparação visual dessas três metodologias, ilustrando seu escopo no contexto das empresas usuárias de LLM, que utilizam esses modelos para criar produtos e resolver problemas de negócios.
Embora as três metodologias compartilhem práticas comuns, como CI/CD, controle de versões e avaliação, cada uma delas tem áreas de foco distintas. O DevOps abrange todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, desde o desenvolvimento até a implantação e a manutenção. O MLOps amplia o DevOps para lidar com os desafios específicos dos modelos de aprendizado de máquina, incluindo a automação do treinamento, da implantação e do monitoramento dos modelos. O LLMOps, a mais recente iteração dessas metodologias, concentra-se especificamente em LLMs. Embora as empresas usuárias de LLMs não precisem desenvolver seus próprios modelos, elas ainda enfrentam desafios operacionais, incluindo o gerenciamento de alterações na API e a personalização de modelos por meio de técnicas como engenharia de prompts e ajuste fino.
