Kurz gesagt
Dieser Artikel stellt LLMOps vor, einen spezialisierten Zweig, der DevOps und MLOps miteinander verbindet, um die Herausforderungen zu bewältigen, die sich aus großen Sprachmodellen (LLMs) ergeben. LLMs wie OpenAIs GPT nutzen umfangreiche data Aufgaben wie Textgenerierung und Sprachübersetzung. LLMOps befasst sich mit Themen wie Anpassung, API-Änderungen, data , Modellbewertung und Überwachung mithilfe von Tools wie LangSmith, TruLens und W&B Prompts. Es gewährleistet die Anpassungsfähigkeit, Bewertung und Überwachung von LLMs in realen Szenarien und bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen, die diese fortschrittlichen Sprachmodelle nutzen.
Um Ihnen einen Überblick über dieses Thema zu verschaffen, werden wir zunächst die Grundprinzipien von DevOps und MLOps noch einmal beleuchten und uns anschließend auf LLMOps konzentrieren, wobei wir mit einer kurzen Einführung in LLMs und deren Einsatz in Unternehmen beginnen. Anschließend werden wir uns eingehend mit den wichtigsten betrieblichen Herausforderungen befassen, die die LLM-Technologie mit sich bringt, und erläutern, wie LLMOps diese effektiv bewältigt.
Grundprinzipien für LLMOps: DevOps und MLOps
DevOps, kurz für „Development and Operations“, ist eine Reihe von Methoden, die darauf abzielen, den Softwarebereitstellungsprozess zu automatisieren und ihn dadurch effizienter, zuverlässiger und skalierbarer zu machen. Zu den Kernprinzipien von DevOps gehören: Zusammenarbeit, Automatisierung, kontinuierliches Testen, Überwachung und die Orchestrierung der Bereitstellung.
MLOps, kurz für „Machine Learning Operations“, ist eine Erweiterung der DevOps-Praktiken, die speziell auf das Lebenszyklusmanagement von Machine-Learning-Modellen zugeschnitten ist. Es befasst sich mit den besonderen Herausforderungen, die sich aus dem iterativen und experimentellen Charakter der Machine-Learning-Entwicklung ergeben. Dazu gehören zusätzliche Aufgaben wie data und Verwaltung data sowie Experimente und das Trainieren von Modellen.
LLMOps: Verwaltung der Bereitstellung und Wartung großer Sprachmodelle
LLMOps, kurz für „Large Language Model Operations“, ist ein spezialisierter Zweig von MLOps, der speziell darauf ausgelegt ist, die besonderen Herausforderungen und Anforderungen bei der Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) zu bewältigen.
Aber zunächst einmal: Was genau sind LLMs?
Großskalige Sprachmodelle (LLMs) sind eine Art von Deep-Learning-Modellen, die riesige Mengen an data nutzen, data Milliarden von Parametern data schätzen. Diese Parameter ermöglichen es LLMs, Texte in menschlicher Qualität zu verstehen und zu generieren, Sprachen zu übersetzen, komplexe Informationen zusammenzufassen und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung auszuführen.
Wie Unternehmen große Sprachmodelle einsetzen
Da das Training von LLMs von Grund auf äußerst kostspielig und zeitaufwendig ist, entscheiden sich Unternehmen für vortrainierte Basismodelle wie OpenAIs GPT oder Google AILaMDA als Ausgangspunkt. Da diese Modelle bereits auf großen data trainiert wurden, verfügen sie über umfangreiches Wissen und können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter die Generierung von Texten, das Übersetzen von Sprachen und das Verfassen verschiedener Arten kreativer Inhalte. Um die Ausgabe des LLM weiter an bestimmte Aufgaben oder Bereiche anzupassen, setzen Unternehmen Techniken wie Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning ein. Beim Prompt Engineering werden klare und prägnante Anweisungen erstellt, die das LLM zum gewünschten Ergebnis führen, während RAG das Modell auf zusätzliche Informationen aus externen data stützt und so dessen Leistung und Relevanz verbessert. Beim Fine-Tuning hingegen werden die Parameter des LLM anhand zusätzlicher data angepasst, die auf die data Anforderungen der Organisation data sind. Das folgende Schema bietet einen Überblick über den LLMOps-Workflow und veranschaulicht, wie diese Techniken in den Gesamtprozess integriert werden.
Warum wir LLMOps brauchen
Die rasanten Fortschritte in der LLM-Technologie haben eine Reihe von betrieblichen Herausforderungen zutage gebracht, die spezielle Lösungsansätze erfordern.
Zu diesen Herausforderungen gehören unter anderem:
Der Bedarf an Anpassung: Obwohl LLMs anhand riesiger data vortrainiert sind, ist eine Anpassung für eine optimale Leistung bei bestimmten Aufgaben unerlässlich. Dies hat zur Entwicklung neuer Anpassungstechniken geführt, wie beispielsweise Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning. RAG hilft dabei, das Modell auf den genauesten Informationen abzustützen, indem es ihm eine externe Wissensbasis zur Verfügung stellt, während Fine-Tuning besser geeignet ist, wenn das Modell bestimmte Aufgaben ausführen oder ein bestimmtes Antwortformat wie JSON oder SQL einhalten soll. Die Wahl zwischen RAG und Fine-Tuning hängt davon ab, ob wir das Wissen des Modells erweitern oder seine Leistung bei einer bestimmten Aufgabe verbessern wollen.
Änderungen an APIs: Im Gegensatz zu herkömmlichen ML-Modellen wird der Zugriff auf LLMs häufig über APIs von Drittanbietern erfolgen, die geändert oder sogar eingestellt werden können, was eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung erforderlich macht. So wird beispielsweise in der Dokumentation AI ausdrücklich darauf hingewiesen, dass ihre Modelle regelmäßig aktualisiert werden, was für die Nutzer bedeuten kann, dass sie ihre Software aktualisieren oder auf neuere Modelle oder Endpunkte umsteigen müssen.
Data versteht man eine Veränderung der statistischen Eigenschaften von data, die in der Praxis häufig auftritt, wenn die tatsächlich vorliegenden data von den data data , auf data großen Sprachmodelle (LLMs) trainiert wurden. Dies kann zur Generierung ungenauer oder veralteter Informationen führen. Beim Modell GPT-3.5 beispielsweise waren die Informationen bis September 2021 begrenzt, bevor der Stichtag auf Januar 2022 ausgeweitet wurde. Folglich konnte es keine Fragen zu aktuelleren Ereignissen beantworten, was zu Frustration bei den Nutzern führte.
Modellbewertung: Beim herkömmlichen maschinellen Lernen stützen wir uns bei der Bewertung unserer Modelle auf Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Recall. Die Bewertung von LLMs ist jedoch wesentlich komplexer, insbesondere wenn keine data vorliegen data es sich um Ausgaben in natürlicher Sprache statt um numerische Werte handelt.
Überwachung: Die kontinuierliche Überwachung von LLMs und LLM-basierten Anwendungen ist von entscheidender Bedeutung. Sie ist zudem komplexer, da sie zahlreiche Aspekte umfasst, die berücksichtigt werden müssen, um die allgemeine Wirksamkeit und Zuverlässigkeit dieser Sprachmodelle sicherzustellen. Auf diese Aspekte werden wir im nächsten Abschnitt näher eingehen.
Wie LLMOps diese Herausforderungen bewältigt
LLMOps baut auf den Grundlagen von MLOps auf und führt gleichzeitig spezielle Komponenten ein, die speziell auf große Sprachmodelle zugeschnitten sind:
Prompt-Engineering und Verwaltung der Feinabstimmung: LLMOps bietet Tools wie Versionskontrollsysteme für Prompts, um verschiedene Versionen von Prompts zu verfolgen und zu verwalten. Es lässt sich zudem in Frameworks für die Feinabstimmung integrieren, um den Feinabstimmungsprozess zu automatisieren und zu optimieren. Ein prominentes Beispiel für diese Tools ist LangSmith, ein Framework, das speziell für die Verwaltung von LLM-Workflows entwickelt wurde. Seine umfassenden Funktionen umfassen die Versionierung von Prompts und ermöglichen so kontrollierte Experimente und Reproduzierbarkeit. Darüber hinaus erleichtert LangSmith das Fine-Tuning von LLMs unter Verwendungdata gefiltert und angereichertdata , um die Modellleistung zu verbessern.
API-Änderungsmanagement: LLMOps richtet Prozesse ein, um API-Änderungen zu überwachen, die Betreiber auf mögliche Störungen hinzuweisen und bei Bedarf Rollbacks zu ermöglichen.
Modellanpassung an sich verändernde data: LLMOps erleichtert die Anpassung von LLMs an sich wandelnde data und stellt sicher, dass Modelle auch bei sich verändernden data relevant und leistungsfähig bleiben. Dies könnte durch die Überwachung data und das Auslösen von Anpassungsprozessen bei Feststellung signifikanter Veränderungen erreicht werden. Zu diesen Prozessen können gehören:
-> Neu-Training oder Feinabstimmung: Je nach Ausmaß der data und den verfügbaren Ressourcen kann entweder ein Neu-Training oder eine Feinabstimmung eingesetzt werden, um deren Auswirkungen zu mindern.
-> Domänenanpassung: Feinabstimmung des LLM anhand eines Datensatzes aus der Zieldomäne.
-> Wissensdestillation: Training eines kleineren Modells unter Nutzung des Wissens und der Expertise eines größeren, leistungsfähigeren und aktuelleren Modells.
LLM-spezifische Bewertung: LLMOps nutzt neue, auf LLMs zugeschnittene Bewertungswerkzeuge. Dazu gehören:
-> Textbasierte Metriken wie die Perplexity; ein statistisches Maß dafür, wie gut das Modell das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagen kann. Ebenso wie BLEU- und ROUGE-Metriken, die maschinell generierten Text mit einem oder mehreren von Menschen verfassten Referenztexten vergleichen. Sie werden häufig für Übersetzungs- und Zusammenfassungsaufgaben verwendet.
-> Analyse von Embeddings (Vektordarstellungen für Wörter oder Phrasen), um die Fähigkeit des Modells zu bewerten, kontextspezifische Wörter zu verstehen und semantische Ähnlichkeiten zu erfassen. Visualisierungs- und Clustering-Techniken können uns ebenfalls bei der Erkennung von Verzerrungen helfen.
-> Evaluator-LLMs: Einsatz anderer LLMs zur Bewertung unseres Modells. Dies kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass der Ausgabe des bewerteten Modells auf der Grundlage vordefinierter Metriken wie Sprachfluss, Kohärenz, Relevanz und sachliche Genauigkeit eine Punktzahl zugewiesen wird.
-> Integration von menschlichem Feedback: LLMOps umfasst Mechanismen zur Erfassung und Einbindung von menschlichem Feedback in den ML-Lebenszyklus, wodurch die LLM-Leistung verbessert und Verzerrungen behoben werden.
TruLens ist ein Tool, das die Integration dieser Bewertungen in LLM-Anwendungen durch einen programmatischen Ansatz ermöglicht, der als „Feedback-Funktionen“ bekannt ist.
LLM-spezifische Überwachung: LLMOps integriert eine kontinuierliche Überwachung, um die Leistungskennzahlen von LLMs zu verfolgen, potenzielle Probleme zu identifizieren und Konzeptabweichungen oder Verzerrungen zu erkennen. Dazu gehören:
-> Funktionale Überwachung: durch Verfolgung der Anzahl der Anfragen, der Antwortzeit, der Token-Nutzung, der Fehlerraten und der Kosten.
-> Prompt-Überwachung; zur Gewährleistung der Lesbarkeit und zur Erkennung von toxischem Inhalt und anderen Formen des Missbrauchs. W&B Prompts ist eine Reihe von Tools, die für die Überwachung von LLM-basierten Anwendungen entwickelt wurden. Sie können damit die Ein- und Ausgänge Ihrer LLMs analysieren, die Zwischenergebnisse einsehen und Ihre Prompts sicher speichern und verwalten.
-> Überwachung der Antworten; um die Relevanz und Konsistenz des Modells zu gewährleisten. Dazu gehört die Verhinderung der Generierung halluzinatorischer oder fiktiver Inhalte sowie die Sicherstellung, dass schädliches oder unangemessenes Material ausgeschlossen wird. Transparenz kann uns helfen, die Antwort des Modells besser zu verstehen. Sie kann hergestellt werden, indem Antwortquellen offengelegt werden (in RAG) oder das Modell aufgefordert wird, seine Argumentation zu begründen (Gedankengang).
Diese data zur Steigerung der betrieblichen Effizienz genutzt werden. Wir können das Kostenmanagement verbessern, indem wir Warnmeldungen zur Token-Nutzung einrichten und Strategien wie das Zwischenspeichern früherer Antworten anwenden. So können wir diese für ähnliche Abfragen wiederverwenden, ohne das LLM erneut aufrufen zu müssen. Darüber hinaus können wir die Latenz minimieren, indem wir, wann immer möglich, kleinere Modelle wählen und die Anzahl der generierten Token begrenzen.
Fazit
In diesem Artikel haben wir uns mit der Entstehung von LLMOps befasst, einem Ableger von DevOps und MLOps, der speziell darauf ausgelegt ist, die betrieblichen Herausforderungen zu bewältigen, die sich aus großen Sprachmodellen ergeben. Lassen Sie uns zum Abschluss einen visuellen Vergleich dieser drei Methoden anstellen, der ihren Anwendungsbereich im Kontext von Unternehmen veranschaulicht, die diese Modelle nutzen, um Produkte zu entwickeln und geschäftliche Probleme zu lösen.
Obwohl die drei Methoden gemeinsame Praktiken wie CI/CD, Versionierung und Evaluierung aufweisen, haben sie jeweils unterschiedliche Schwerpunkte. DevOps umfasst den gesamten Softwareentwicklungszyklus, von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Wartung. MLOps erweitert DevOps, um die spezifischen Herausforderungen von Machine-Learning-Modellen anzugehen, darunter die Automatisierung von Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung. LLMOps, die neueste Weiterentwicklung dieser Methoden, konzentriert sich speziell auf LLMs. Auch wenn Unternehmen, die LLMs nutzen, keine eigenen Modelle entwickeln müssen, stehen sie dennoch vor betrieblichen Herausforderungen, darunter die Verwaltung von API-Änderungen und die Anpassung von Modellen durch Techniken wie Prompt Engineering und Fine-Tuning.
