By w pełni wykorzystać potencjał wielkich modeli językowych (Large Language Models, LLMs), firmy muszą wdrożyć skuteczne podejście do zarządzania tymi zaawansowanymi systemami. Potrafią one generować naturalnie brzmiące teksty, tworzyć kod, tłumaczyć języki naturalne i odnajdywać kluczowe informacje w ogromnych zbiorach danych. LLM-y mają ogromny potencjał w zakresie poprawy wykonywania firmowych zadań, ale wymagają również specjalistycznego zarządzania całym cyklem ich życia — od treningu, przez techniki promptowania, po wdrożenie produkcyjne. Rozwiązaniem jest LLMOps, czyli zestaw najlepszych praktyk operacyjnych dla wielkich modeli językowych.
Zanim przejdziemy do omówienia LLMOps, wyjaśnijmy najpierw, czym są duże modele językowe LLM. To systemy uczenia maszynowego przeszkolone na gigantycznych zbiorach tekstów — od książek, przez artykuły internetowe, po kody źródłowe, ale też obrazy, a nawet materiały wideo. Dzięki temu uczą się zrozumieć gramatykę, semantykę i kontekst ludzkiego języka. Wykorzystują one architekturę transformerów opisaną po raz pierwszy w 2017 roku przez naukowców Google w artykule „Attention Is All You Need”. Mogą dzięki niej przewidywać kolejne słowa w zdaniu, tworząc w ten sposób płynne i naturalne wypowiedzi.
Jako uniwersalne narzędzia, LLM-y w firmach znajdują szerokie zastosowanie, między innymi do:
Firmy mogą także dopasowywać wcześniej przeszkolone LLM-y do swoich branż, ucząc je języka specjalistycznego i kontekstu biznesowego (fine-tuning).
Najczęściej jednak wykorzystywanie możliwości LLM-ów w firmach polega na generowaniu treści, tłumaczeniu języków i tworzeniu kodu. LLM-y potrafią bowiem tworzyć spójne opisy produktów, raporty biznesowe, a nawet pomagać programistom w pisaniu kodu źródłowego w różnych językach programowania.
Mimo ogromnego potencjału LLM-ów, firmy muszą mieć świadomość towarzyszących im wyzwań i ograniczeń. Obejmują one koszty obliczeniowe, ryzyko uprzedzeń w danych treningowych, potrzebę regularnego monitorowania i dostrajania modeli oraz wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością. Należy też pamiętać, że rezultaty generowane przez modele na obecnym etapie rozwoju wymagają ludzkiego nadzoru z powodu pojawiających się w nich błędów (halucynacji).
Źródło: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
LLMOps, czyli Large Language Model Operations to zestaw praktyk służących do efektywnego wdrażania i zarządzania dużymi modelami języka naturalnego (LLM) w środowisku produkcyjnym. Dzięki LLMOps modele AI mogą szybko i skutecznie odpowiadać na pytania, dostarczać podsumowań i wykonywać skomplikowane instrukcje, co przekłada się na lepsze doświadczenia użytkowników i większą wartość biznesową. LLMOps odnosi się zatem do zbioru praktyk, procedur i przepływów pracy ułatwiających rozwój, wdrażanie i zarządzanie dużymi modelami językowymi przez cały cykl ich życia.
Można je postrzegać jako rozszerzenie koncepcji MLOps (Machine Learning Operations) dostosowane do specyficznych wymagań LLM-ów. Platformy LLMOps, takie jak Vertex AI od Google, Databricks Data Intelligence Platform czy IBM Watson Studio umożliwiają efektywniejsze zarządzanie bibliotekami modeli, obniżając koszty operacyjne i pozwalając mniej technicznym pracownikom na wykonywanie zadań związanych z LLM-ami.
W przeciwieństwie do tradycyjnych operacji software’owych LLMOps muszą radzić sobie ze złożonymi wyzwaniami, takimi jak:
LLMOps nabiera szczególnego znaczenia w obecnym krajobrazie biznesowym, w którym firmy coraz częściej polegają na zaawansowanych i szybko rozwijających się rozwiązaniach AI. Standaryzacja i automatyzacja procesów związanych z tymi modelami pozwala organizacjom na sprawniejsze wdrażanie innowacji opartych na przetwarzaniu języka naturalnego.
Źródło: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)
Chociaż LLMOps wyrosły z dobrych praktyk MLOps, to wymagają odmiennego podejścia ze względu na specyfikę dużych modeli językowych. Zrozumienie tych różnic jest kluczowe dla firm, które chcą efektywnie wdrażać LLM-y.
Podobnie jak w przypadku MLOps, LLMOps opiera się na współpracy Data Scientists zajmujących się danymi, inżynierów DevOps i specjalistów IT. W przypadku LLMOps większy nacisk kładzie się jednak na:
Pomimo tych różnic, MLOps i LLMOps mają wspólny cel — zautomatyzowanie powtarzalnych zadań oraz promowanie ciągłej integracji i wdrażania w celu zwiększenia wydajności. Kluczowe jest więc zrozumienie unikalnych wyzwań LLMOps i dostosowanie strategii do specyfiki dużych modeli językowych.
Skuteczne wdrożenie LLMOps wymaga przestrzegania kilku kluczowych zasad. Ich stosowanie zapewni efektywne i bezpieczne wykorzystanie potencjału LLMów w organizacji. Poniższych 11 zasad LLMOps dotyczy zarówno tworzenia, optymalizacji działania, jak i monitorowania działania LLM-ów w organizacji.
Źródło: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)
LLMOps umożliwiają firmom bezpieczne i niezawodne wdrażanie zaawansowanych modeli językowych, a zarazem definiują sposób, w jaki organizacje wykorzystują technologie przetwarzania języka naturalnego. Poprzez automatyzowanie procesów, ciągłe monitorowanie i dostosowywanie do specyficznych potrzeb biznesowych organizacje mogą w pełni wykorzystać ogromny potencjał LLM-ów w generowaniu treści, automatyzacji zadań, analizie danych i wielu innych obszarach.
Choć LLMOps wyrosły z dobrych praktyk MLOps, to wymagają odmiennych narzędzi i strategii dostosowanych do wyzwań związanych z zarządzaniem dużymi modelami językowymi. Tylko dzięki przemyślanemu i spójnemu podejściu firmy będą w stanie efektywnie wykorzystywać tę przełomową technologię, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo, skalowalność i zgodność z przepisami.
W miarę jak LLM-y stają się coraz bardziej zaawansowane, rola LLMOps rośnie, dając organizacjom solidne podstawy do wdrażania tych potężnych systemów AI w sposób kontrolowany i zrównoważony. Firmy, które zainwestują w rozwój kompetencji w zakresie LLMOps, będą miały strategiczną przewagę w wykorzystywaniu innowacji opartych na przetwarzaniu języka naturalnego, co pozwoli im pozostać na czele transformacji cyfrowej.
Zachęcamy do komentowania naszych artykułów. Wyraź swoje zdanie i włącz się w dyskusje z innymi czytelnikami. Na indywidualne pytania (z zakresu podatków i księgowości) użytkowników ifirma.pl odpowiadamy przez e-mail, czat lub telefon – skontaktuj się z nami.
Administratorem Twoich danych osobowych jest IFIRMA S.A. z siedzibą we Wrocławiu. Dodając komentarz na blogu, przekazujesz nam swoje dane: imię i nazwisko, adres e-mail oraz treść komentarza. W systemie odnotowywany jest także adres IP, z wykorzystaniem którego dodałeś komentarz. Dane zostają zapisane w bazie systemu WordPress. Twoje dane są przetwarzane na podstawie Twojej zgody, wynikającej z dodania komentarza. Dane są przetwarzane w celu opublikowania komentarza na blogu, jak również w celu obrony lub dochodzenia roszczeń. Dane w bazie systemu WordPress są w niej przechowywane przez okres funkcjonowania bloga. O szczegółach przetwarzania danych przez IFIRMA S.A dowiesz się ze strony polityki prywatności serwisu ifirma.pl.
Zrób to za darmo z programem IFIRMA!