Kort gezegd
Dit artikel introduceert LLMOps, een gespecialiseerde tak die DevOps en MLOps combineert om de uitdagingen aan te gaan die grote taalmodellen (LLM’s) met zich meebrengen. LLM’s, zoals OpenAI’s GPT, maken gebruik van omvangrijke data taken zoals het genereren van tekst en het vertalen van taal. LLMOps pakt kwesties aan zoals aanpassing, API-wijzigingen, data , modelevaluatie en monitoring via tools zoals LangSmith, TruLens en W&B Prompts. Het zorgt voor aanpasbaarheid, evaluatie en monitoring van LLM's in praktijkomgevingen en biedt een uitgebreide oplossing voor organisaties die gebruikmaken van deze geavanceerde taalmodellen.
Om u door deze bespreking te leiden, beginnen we met een terugblik op de basisprincipes van DevOps en MLOps. Daarna richten we ons op LLMOps, te beginnen met een korte inleiding over LLM’s en hoe organisaties deze inzetten. Vervolgens gaan we dieper in op de belangrijkste operationele uitdagingen die LLM-technologie met zich meebrengt en hoe LLMOps deze effectief aanpakt.
Basisprincipes voor LLMOps: DevOps en MLOps
DevOps, een afkorting van Development en Operations, is een reeks werkwijzen die tot doel hebben het softwareontwikkelingsproces te automatiseren, waardoor het efficiënter, betrouwbaarder en schaalbaarder wordt. De kernprincipes van DevOps zijn onder meer: samenwerking, automatisering, continu testen, monitoring en coördinatie van de implementatie.
MLOps, een afkorting van Machine Learning Operations, is een uitbreiding van DevOps-werkwijzen die specifiek is afgestemd op het levenscyclusbeheer van machine learning-modellen. Het biedt een oplossing voor de unieke uitdagingen die voortvloeien uit het iteratieve en experimentele karakter van machine learning-ontwikkeling. Hierbij worden extra taken geïntroduceerd, zoals het beheren en data , evenals experimenteren en het trainen van modellen.
LLMOps: Beheer van de implementatie en het onderhoud van grote taalmodellen
LLMOps, een afkorting van Large Language Model Operations, is een gespecialiseerde tak van MLOps die specifiek is ontworpen om de unieke uitdagingen en vereisten van het beheer van grote taalmodellen (LLM’s) aan te pakken.
Maar eerst: wat zijn LLM’s precies?
LLM’s zijn een soort deep learning-modellen die gebruikmaken van enorme hoeveelheden data miljarden parameters te schatten. Dankzij deze parameters kunnen LLM’s tekst van menselijke kwaliteit begrijpen en genereren, talen vertalen, complexe informatie samenvatten en diverse taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking uitvoeren.
Hoe organisaties LLM’s gebruiken
Omdat het van nul af aan trainen van LLM’s buitengewoon duur en tijdrovend is, kiezen organisaties voor vooraf getrainde basismodellen, zoals OpenAI’s GPT of Google AILaMDA, als uitgangspunt. Deze modellen zijn al getraind op basis van grote hoeveelheden data, beschikken over uitgebreide kennis en kunnen diverse taken uitvoeren, waaronder het genereren van tekst, het vertalen van talen en het schrijven van verschillende soorten creatieve content. Om de output van de LLM verder aan te passen aan specifieke taken of domeinen, maken organisaties gebruik van technieken zoals prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) en fine-tuning. Prompt engineering houdt in dat er duidelijke en beknopte instructies worden opgesteld die de LLM naar het gewenste resultaat leiden, terwijl RAG het model baseert op aanvullende informatie uit externe data , waardoor de prestaties en relevantie worden verbeterd. Fine-tuning daarentegen houdt in dat de parameters van de LLM worden aangepast met behulp van aanvullende data voor de behoeften van de organisatie. Het onderstaande schema geeft een overzicht van de LLMOps-workflow en illustreert hoe deze technieken in het totale proces zijn geïntegreerd.
Waarom we LLMOps nodig hebben
De snelle ontwikkelingen op het gebied van LLM-technologie hebben verschillende operationele uitdagingen aan het licht gebracht die een gespecialiseerde aanpak vereisen.
Enkele van deze uitdagingen zijn:
De noodzaak van maatwerk: Hoewel LLM’s vooraf zijn getraind op basis van enorme hoeveelheden data, is maatwerk essentieel voor optimale prestaties bij specifieke taken. Dit heeft geleid tot de ontwikkeling van nieuwe technieken voor maatwerk, zoals prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) en fine-tuning. RAG helpt het model te baseren op de meest accurate informatie door het te voorzien van een externe kennisbank, terwijl fine-tuning geschikter is wanneer we willen dat het model specifieke taken uitvoert, of zich houdt aan een bepaald responsformaat zoals JSON of SQL. De keuze tussen RAG en fine-tuning hangt af van of we de kennis van het model willen uitbreiden of de prestaties ervan bij een specifieke taak willen verbeteren.
Wijzigingen in API’s: In tegenstelling tot traditionele ML-modellen worden LLM’s vaak benaderd via API’s van derden, die kunnen worden aangepast of zelfs buiten gebruik gesteld, waardoor voortdurende monitoring en aanpassing noodzakelijk zijn. Zo wordt in de documentatie AI expliciet vermeld dat hun modellen regelmatig worden bijgewerkt, waardoor gebruikers mogelijk hun software moeten updaten of moeten overstappen op nieuwere modellen of eindpunten.
Data wordt een verschuiving in de statistische eigenschappen van data verstaan; dit komt vaak voor in de productieomgeving wanneer de aangetroffen data van de data waarop data grote taalmodellen (LLM’s) zijn getraind. Dit kan leiden tot het genereren van onnauwkeurige of verouderde informatie. Bij het GPT-3.5-model bijvoorbeeld was de informatie beperkt tot september 2021, voordat de afsluitdatum werd verlengd tot januari 2022. Daardoor kon het model geen vragen over recentere gebeurtenissen beantwoorden, wat leidde tot frustratie bij gebruikers.
Modelevaluatie: Bij traditionele machine learning baseren we ons op maatstaven als nauwkeurigheid, precisie en recall om onze modellen te beoordelen. Het evalueren van grote taalmodellen (LLM’s) is echter aanzienlijk complexer, vooral wanneer er geen ‘ground data beschikbaar zijn data wanneer we te maken hebben met uitkomsten in natuurlijke taal in plaats van numerieke waarden.
Monitoring: Het continu monitoren van LLM’s en op LLM’s gebaseerde toepassingen is van cruciaal belang. Dit is bovendien complexer omdat er meerdere aspecten in het spel zijn waarmee rekening moet worden gehouden om de algehele effectiviteit en betrouwbaarheid van deze taalmodellen te waarborgen. In het volgende hoofdstuk gaan we dieper in op deze aspecten.
Hoe LLMOps deze uitdagingen aanpakt
LLMOps bouwt voort op de basis van MLOps en introduceert tegelijkertijd gespecialiseerde componenten die specifiek zijn afgestemd op grote taalmodellen (LLM’s):
Prompt-engineering en beheer van fine-tuning: LLMOps biedt tools zoals versiebeheersystemen voor prompts om verschillende versies van prompts bij te houden en te beheren. Het kan ook worden geïntegreerd met fine-tuning-frameworks om het fine-tuning-proces te automatiseren en te optimaliseren. Een prominent voorbeeld van deze tools is LangSmith, een framework dat specifiek is ontworpen voor het beheer van LLM-workflows. De uitgebreide functies omvatten versiebeheer van prompts, wat gecontroleerd experimenteren en reproduceerbaarheid mogelijk maakt. Daarnaast faciliteert LangSmith het finetunen van LLM's met behulp vandata eventuele filtering en verrijking om de modelprestaties te verbeteren.
Beheer van API-wijzigingen: LLMOps zet processen op om API-wijzigingen te monitoren, operators te waarschuwen voor mogelijke storingen en indien nodig terugdraaiingen mogelijk te maken.
Modelaanpassing aan veranderende data: LLMOps maakt het mogelijk om LLM’s aan te passen aan veranderende data , waardoor modellen relevant en performant blijven naarmate data verschuiven. Dit kan worden bereikt door data te monitoren en aanpassingsprocessen in gang te zetten wanneer er significante veranderingen worden gedetecteerd. Deze processen kunnen het volgende omvatten:
-> Hertraining of fine-tuning: Afhankelijk van de omvang van data en de beschikbare middelen kan hertraining of fine-tuning worden toegepast om de impact ervan te beperken.
-> Domeinaanpassing: het verfijnen van het LLM op een dataset uit het doeldomein.
-> Kennisdistillatie: het trainen van een kleiner model door gebruik te maken van de kennis en expertise van een groter, krachtiger en actueler model.
LLM-specifieke evaluatie: LLMOps maakt gebruik van nieuwe evaluatietools die zijn afgestemd op LLM’s. Deze omvatten:
-> Tekstgebaseerde statistieken, zoals perplexiteit; een statistische maatstaf voor hoe goed het model het volgende woord in een reeks kan voorspellen. Daarnaast zijn er BLEU- en ROUGE-statistieken, die door machines gegenereerde tekst vergelijken met een of meer door mensen geschreven referentieteksten. Deze worden vaak gebruikt voor vertaal- en samenvattingstaken.
-> Het analyseren van embeddings (vectorrepresentaties voor woorden of zinsdelen), om het vermogen van het model te beoordelen om contextspecifieke woorden te begrijpen en semantische overeenkomsten te herkennen. Visualisatie- en clusteringtechnieken kunnen ons ook helpen bij het opsporen van vooringenomenheid.
-> Evaluator-LLM's: het gebruik van andere LLM's om ons model te evalueren. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door een score toe te kennen aan de output van het geëvalueerde model op basis van vooraf gedefinieerde meetcriteria, zoals vloeiendheid, samenhang, relevantie en feitelijke nauwkeurigheid.
-> Integratie van menselijke feedback: LLMOps bevat mechanismen voor het verzamelen en integreren van menselijke feedback in de ML-levenscyclus, waardoor de prestaties van LLM's worden verbeterd en vooroordelen worden aangepakt.
TruLens is een tool die de integratie van deze evaluaties in LLM-toepassingen mogelijk maakt via een programmatische aanpak die bekend staat als Feedback Functions.
LLM-specifieke monitoring: LLMOps integreert continue monitoring om prestatiestatistieken van LLM’s bij te houden, mogelijke problemen te identificeren en conceptverschuivingen of vooringenomenheid op te sporen. Dit omvat:
-> Functionele monitoring; door het aantal verzoeken, de responstijd, het tokengebruik, de foutpercentages en de kosten bij te houden.
-> Promptmonitoring; om de leesbaarheid te waarborgen en toxiciteit en andere vormen van misbruik op te sporen. W&B Prompts is een set tools die is ontworpen voor het monitoren van op LLM gebaseerde applicaties. Het kan worden gebruikt om de inputs en outputs van uw LLM's te analyseren, de tussentijdse resultaten te bekijken en uw prompts veilig op te slaan en te beheren.
-> Responsmonitoring; om de relevantie en consistentie van het model te garanderen. Dit omvat het voorkomen van het genereren van hallucinerende of fictieve inhoud, evenals het uitsluiten van schadelijk of ongepast materiaal. Transparantie kan ons helpen de respons van het model beter te begrijpen. Dit kan worden bereikt door antwoordbronnen (in RAG) te onthullen of door het model te vragen zijn redenering te rechtvaardigen (denkgang).
Deze data worden gebruikt om de operationele efficiëntie te verbeteren. We kunnen het kostenbeheer verbeteren door waarschuwingen in te stellen voor het gebruik van tokens en door strategieën toe te passen zoals het opslaan van eerdere antwoorden in de cache. Hierdoor kunnen we deze hergebruiken voor vergelijkbare zoekopdrachten zonder het LLM opnieuw te hoeven aanroepen. Daarnaast kunnen we de latentie tot een minimum beperken door waar mogelijk voor kleinere modellen te kiezen en het aantal gegenereerde tokens te beperken.
Conclusie
In dit artikel hebben we gekeken naar de opkomst van LLMOps, een afgeleide van DevOps en MLOps, die specifiek is ontworpen om de operationele uitdagingen aan te pakken die grote taalmodellen met zich meebrengen. Laten we afsluiten met een visuele vergelijking van deze drie methodologieën, waarbij we hun toepassingsgebied illustreren in de context van bedrijven die gebruikmaken van LLM’s en deze modellen inzetten om producten te ontwikkelen en zakelijke problemen op te lossen.
Hoewel de drie methodologieën gemeenschappelijke werkwijzen delen, zoals CI/CD, versiebeheer en evaluatie, hebben ze elk hun eigen specifieke aandachtsgebieden. DevOps bestrijkt de volledige levenscyclus van softwareontwikkeling, van ontwikkeling tot implementatie en onderhoud. MLOps breidt DevOps uit om de specifieke uitdagingen van machine learning-modellen aan te pakken, waaronder het automatiseren van het trainen, implementeren en monitoren van modellen. LLMOps, de nieuwste versie van deze methodologieën, richt zich specifiek op LLM's. Hoewel bedrijven die LLM's gebruiken geen eigen modellen hoeven te ontwikkelen, staan ze toch voor operationele uitdagingen, waaronder het beheren van API-wijzigingen en het aanpassen van modellen door middel van technieken zoals prompt engineering en fine-tuning.
