Cosa sono esattamente le operazioni di Large Language Model (LLMops)?

Cos'è esattamente l'operazione di un grande modello di linguaggio (LLMops)?

I modelli di linguaggio di grande dimensione (LLM) sono una potente nuova tecnologia con il potenziale per rivoluzionare molti settori. Tuttavia, i LLM sono anche complessi e sfidanti da gestire. LLMOps, o Large Language Model Operations, è un campo nuovo ed emergente che si concentra sulla gestione operativa dei LLM. Cosa comporta questa nuova tendenza, a quali componenti dobbiamo prestare attenzione e come ci beneficiano i LLMOps?

Perché abbiamo bisogno di LLMOps?

Così come abbiamo avuto bisogno di una struttura per sviluppare modelli di apprendimento automatico con MLOps, abbiamo anche bisogno di una struttura consolidata per i modelli di linguaggio di grande dimensione. Come afferma Sahar Dolev-Blitental, VP Marketing di Iguazio, “Costruire la propria applicazione Gen AI e utilizzarla nel proprio ambiente aziendale in tempo reale richiede capacità aggiuntive dalla soluzione MLOps, ed ecco l’importanza di LLMOps.”

Gestione dei dati

I dati sono l’ingrediente chiave per addestrare LLM efficaci. Le squadre di LLMOps devono assicurarsi di avere accesso a dati di alta qualità, diversificati e rappresentativi. Questi dati devono essere puliti ed etichettati in modo coerente con il compito desiderato del LLM. Questo è il momento migliore per esaminare i dati alla ricerca di eventuali anomalie, aree in cui potrebbe essere presente un determinato pregiudizio o eventuali valori anomali. Assicurati di pulire i tuoi dati prima di passarli alla fase di implementazione.

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Ad esempio, se un LLM verrà utilizzato per generare testi di marketing, i dati di addestramento dovrebbero includere una varietà di testi di marketing provenienti da diverse industrie. I dati dovrebbero anche essere etichettati con informazioni sul pubblico di riferimento e sull’obiettivo desiderato dei testi di marketing. Mentre molti LLM sono piuttosto ampi, ci sono anche esempi emergenti di LLM specifici per determinati settori che potrebbero essere più adatti per la tua industria.

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Sviluppo del modello

Una volta che hai raccolto e preparato i dati, il tuo team deve decidere quale architettura di modello vuoi utilizzare e addestrare il modello sui tuoi dataset. Non esiste una risposta corretta su quale architettura di modello utilizzare, dipenderà dalle esigenze individuali del tuo team, dai compiti che desideri assegnargli e dalle risorse del tuo team. Tuttavia, prima di passare alla fase di implementazione, è necessario testare le prestazioni del modello una volta addestrato e individuare eventuali aree in cui possono essere migliorate.

Implementazione

Ora che il modello è stato addestrato ed valutato, e tutti i bug principali sono stati risolti, è pronto per essere implementato in produzione per l’uso da parte degli altri. Ciò potrebbe comportare l’integrazione del modello direttamente con altri software e sistemi, se necessario. Questo processo potrebbe coinvolgere più squadre, dalla squadra che ha sviluppato il LLM inizialmente a chiunque lo utilizzerà, per garantire che il modello funzioni come previsto.

Monitoraggio

È importante monitorare le prestazioni dei LLM in produzione per identificare eventuali problemi potenziali. Questa fase include il monitoraggio di precisione, tempi di risposta, questioni etiche e pregiudizi, e assicurarsi che non ci siano allucinazioni.

Le squadre di LLMOps possono utilizzare una varietà di strumenti e tecniche per monitorare i LLM in produzione. Ad esempio, possono utilizzare strumenti di logging e monitoraggio per tracciare le prestazioni del modello. Possono anche utilizzare valutazioni dell’utente per valutare la qualità dell’output del modello.

Governo

Infine, una volta che i risultati sembrano accurati, tempestivi e privi di allucinazioni, è il momento di assicurarsi che i risultati rispettino gli standard etici e responsabili stabiliti dalla tua organizzazione. Il tuo team dovrebbe aver stabilito linee guida chiare fin dall’inizio del processo, ed è qui che devi assicurarti che tutto sia allineato correttamente. Nessun team vuole essere responsabile del rilascio di un modello con un pregiudizio razziale o inesatto! Puoi anche utilizzare questo momento per correggere eventuali errori nel dataset che potresti aver trascurato, o per perfezionare il tuo modello tenendo conto di eventuali discrepanze nei dati.

Conclusioni su LLMOps

Sappiamo che è ancora un po’ presto per definire LLMOps dato che sembra essere un campo appena nato da un anno. MLOps ha impiegato anni per essere definito, quindi sicuramente LLMOps troverà la sua strada nei prossimi anni. Allo stesso tempo, diventa importante tenersi aggiornati su tutti i cambiamenti associati agli LLM. Il posto migliore per farlo è presso ODSC West 2023 questo 30 ottobre – 2 novembre. Con una sessione dedicata completamente a NLP e LLM, potrai goderti discorsi, sessioni, eventi e altro ancora che si concentrano interamente su questo settore in rapido movimento.

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• Per un LLM esplicativo e privo di linguaggio di riferimento
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