LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Hoe werken LLM’s en waarvoor worden ze gebruikt in bedrijven?

Voordat we LLMOps bespreken, laten we eerst uitleggen wat grote taalmodellen zijn. Het zijn machine learning-systemen die zijn getraind op enorme verzamelingen tekst – van boeken tot webartikelen tot broncode, maar ook afbeeldingen en zelfs video. Hierdoor leren ze de grammatica, semantiek en context van menselijke taal te begrijpen. Ze gebruiken de transformer-architectuur die voor het eerst werd beschreven door Google-onderzoekers in 2017 in het artikel “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Dit stelt hen in staat om de volgende woorden in een zin te voorspellen, waardoor vloeiende en natuurlijke taal ontstaat.

Als veelzijdige tools worden LLM’s in bedrijven op grote schaal gebruikt voor onder andere:

• het bouwen van interne vector databases voor efficiënte retrieval van relevante informatie op basis van het begrijpen van de query, niet alleen op basis van zoekwoorden – een voorbeeld kan een advocatenkantoor zijn dat LLM gebruikt om een vector database te creëren van alle relevante wetten en rechterlijke uitspraken. Dit maakt snelle retrieval van informatie die cruciaal is voor een bepaalde zaak mogelijk,
• het automatiseren van CI-processen/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) door scripts en documentatie te genereren – grote technologiebedrijven kunnen LLM’s gebruiken om automatisch code, unit tests en documentatie van nieuwe softwarefuncties te genereren, waardoor releasecycli worden versneld,
• de verzameling, voorbereiding en labeling van gegevens – LLM kan helpen bij het verwerken en categoriseren van enorme hoeveelheden tekst-, beeld- of audiogegevens, wat essentieel is voor het trainen van andere machine learning-modellen.

Bedrijven kunnen ook voorgetrainde LLM’s afstemmen op hun sectoren door ze gespecialiseerde taal en zakelijke context te leren (fine-tuning).

Echter, contentcreatie, taalvertaling en codeontwikkeling zijn de meest voorkomende toepassingen van LLM’s in de onderneming. In feite kunnen LLM’s consistente productbeschrijvingen, zakelijke rapporten creëren en zelfs programmeurs helpen bij het schrijven van broncode in verschillende programmeertalen.

Ondanks het enorme potentieel van LLM, moeten organisaties zich bewust zijn van de bijbehorende uitdagingen en beperkingen. Deze omvatten de computatiekosten, het risico van vooringenomenheid in trainingsgegevens, de noodzaak van regelmatige monitoring en afstemming van modellen, en beveiligings- en privacy-uitdagingen. Het is ook belangrijk om in gedachten te houden dat de resultaten die door modellen worden gegenereerd in de huidige ontwikkelingsfase menselijke supervisie vereisen vanwege fouten (hallucinaties) die daarin optreden.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Wat is LLMOps?

LLMOps, of Large Language Model Operations, is een set van praktijken voor het effectief implementeren en beheren van grote taalmodellen (LLM’s) in productieomgevingen. Met LLMOps kunnen AI-modellen snel en efficiënt vragen beantwoorden, samenvattingen geven en complexe instructies uitvoeren, wat resulteert in een betere gebruikerservaring en grotere zakelijke waarde. LLMOps verwijst naar een set van praktijken, procedures en workflows die de ontwikkeling, implementatie en het beheer van grote taalmodellen gedurende hun levenscyclus vergemakkelijken.

Ze kunnen worden gezien als een uitbreiding van het MLOps (Machine Learning Operations) concept, afgestemd op de specifieke vereisten van LLM’s. LLMOps-platforms zoals Vertex AI van Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) of IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) maken een efficiënter beheer van modellenbibliotheken mogelijk, waardoor operationele kosten worden verlaagd en minder technisch personeel LLM-gerelateerde taken kan uitvoeren.

In tegenstelling tot traditionele software-operaties, moet LLMOps omgaan met complexe uitdagingen, zoals:

• het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens,
• het trainen van computationeel veeleisende modellen,
• het implementeren van LLM’s in het bedrijf,
• hun monitoring en fine-tuning,
• het waarborgen van de beveiliging en privacy van gevoelige informatie.

LLMOps zijn van bijzonder belang in het huidige zakelijke landschap, waarin bedrijven steeds meer vertrouwen op geavanceerde en snel evoluerende AI-oplossingen. Het standaardiseren en automatiseren van de processen die gepaard gaan met deze modellen stelt organisaties in staat om innovaties op basis van natuurlijke taalverwerking efficiënter te implementeren.

Bron: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — overeenkomsten en verschillen

Hoewel LLMOps zijn geëvolueerd uit de goede praktijken van MLOps, vereisen ze een andere aanpak vanwege de aard van grote taalmodellen. Het begrijpen van deze verschillen is essentieel voor bedrijven die LLM’s effectief willen implementeren.

Net als MLOps vertrouwt LLMOps op de samenwerking van Data Scientists die met gegevens werken, DevOps-engineers en IT-professionals. Met LLMOps ligt de nadruk echter meer op:

• prestatie-evaluatiemetrics, zoals BLEU (dat de kwaliteit van vertalingen meet) en ROUGE (dat tekstsamenvattingen evalueert), in plaats van klassieke machine learning-metrics,
• de kwaliteit van prompt engineering – dat wil zeggen, het ontwikkelen van de juiste queries en contexten om de gewenste resultaten van LLM’s te krijgen,
• continue feedback van gebruikers – het gebruik van evaluaties om modellen iteratief te verbeteren,
• grotere nadruk op kwaliteitscontrole door mensen tijdens continue implementatie,
• onderhoud van vector databases.

Ondanks deze verschillen delen MLOps en LLMOps een gemeenschappelijk doel – het automatiseren van repetitieve taken en het bevorderen van continue integratie en implementatie om de efficiëntie te verhogen. Het is daarom cruciaal om de unieke uitdagingen van LLMOps te begrijpen en strategieën aan te passen aan de specificaties van grote taalmodellen.

LLMOps kernprincipes

Een succesvolle implementatie van LLMOps vereist naleving van verschillende kernprincipes. Toepassing hiervan zal ervoor zorgen dat het potentieel van LLM’s in een organisatie effectief en veilig wordt gerealiseerd. De volgende 11 principes van LLMOps zijn van toepassing op zowel het creëren, optimaliseren van de werking als het monitoren van de prestaties van LLM’s in de organisatie.

1. Beheer van computerbronnen. LLM-processen zoals training vereisen veel rekenkracht, dus het gebruik van gespecialiseerde processors zoals Neural Network Processing Unit (NPU) of Tensor Processing Unit (TPU) kan deze operaties aanzienlijk versnellen en de kosten verlagen. Het gebruik van middelen moet worden gemonitord en geoptimaliseerd voor maximale efficiëntie.
2. Constante monitoring en onderhoud van modellen. Monitoringtools kunnen dalingen in de modelprestaties in realtime detecteren, waardoor een snelle reactie mogelijk is. Feedback van gebruikers en experts verzamelen maakt iteratieve verfijning van het model mogelijk om de effectiviteit op lange termijn te waarborgen.
3. Juiste gegevensbeheer. Het kiezen van software die efficiënte opslag en retrieval van grote hoeveelheden gegevens gedurende de levenscyclus van LLM’s mogelijk maakt, is cruciaal. Het automatiseren van de processen van gegevensverzameling, -schoonmaak en -verwerking zal zorgen voor een constante aanvoer van hoogwaardige informatie voor modeltraining.
4. Gegevensvoorbereiding. Regelmatige transformatie, aggregatie en scheiding van gegevens is essentieel om kwaliteit te waarborgen. Gegevens moeten zichtbaar en deelbaar zijn tussen teams om samenwerking te vergemakkelijken en de efficiëntie te verhogen.
5. Prompt engineering. Prompt engineering houdt in dat de LLM duidelijke opdrachten krijgt die in natuurlijke taal zijn geformuleerd. De nauwkeurigheid en herhaalbaarheid van de antwoorden die door de taalmodellen worden gegeven, evenals het correcte en consistente gebruik van context, hangen grotendeels af van de precisie van de prompts.
6. Implementatie. Om kosten te optimaliseren, moeten voorgetrainde modellen worden afgestemd op specifieke taken en omgevingen. Platforms zoals NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) en ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) bieden tools voor deep learning-optimalisatie om de grootte van modellen te verkleinen en hun prestaties te versnellen.
7. Herstel na een ramp. Regelmatige back-ups van modellen, gegevens en configuraties zorgen voor continuïteit van de bedrijfsvoering in het geval van een systeemstoring. Het implementeren van redundantiemechanismen, zoals gegevensreplicatie en load balancing, verhoogt de betrouwbaarheid van de gehele oplossing.
8. Ethiek in modelontwikkeling. Vooringenomenheden in trainingsgegevens en modelresultaten die de resultaten kunnen vertekenen en leiden tot oneerlijke of schadelijke beslissingen, moeten worden voorzien, gedetecteerd en gecorrigeerd. Bedrijven moeten processen implementeren om een verantwoorde en ethische ontwikkeling van LLM-systemen te waarborgen.
9. Feedback van mensen. Het versterken van het model door gebruikersfeedback (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) kan de prestaties aanzienlijk verbeteren, aangezien LLM-taken vaak open-eindig zijn. Menselijke beoordeling stelt het model in staat om te worden afgestemd op gewenste gedragingen.
10. Chains en pipelines van LLM’s. Tools zoals LangChain (https://python.langchain.com/) en LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) stellen je in staat om meerdere LLM-aanroepen te koppelen en met externe systemen te interageren om complexe taken uit te voeren. Dit stelt je in staat om uitgebreide applicaties op basis van LLM’s te bouwen.
11. Modelafstemming. Open source bibliotheken zoals Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) of TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) helpen de modelprestaties te verbeteren door trainingsalgoritmen en het gebruik van middelen te optimaliseren. Het is ook cruciaal om de latentie van het model te verminderen om de responsiviteit van de applicatie te waarborgen.

Bron: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Samenvatting

LLMOps stelt bedrijven in staat om geavanceerde taalmodellen veilig en betrouwbaar te implementeren en te definiëren hoe organisaties gebruikmaken van technologieën voor natuurlijke taalverwerking. Door processen te automatiseren, continue monitoring en aanpassing aan specifieke zakelijke behoeften, kunnen organisaties het enorme potentieel van LLM’s in contentgeneratie, taakautomatisering, data-analyse en vele andere gebieden volledig benutten.

Hoewel LLMOps zijn geëvolueerd uit de beste praktijken van MLOps, vereisen ze verschillende tools en strategieën die zijn afgestemd op de uitdagingen van het beheren van grote taalmodellen. Alleen met een doordachte en consistente aanpak zullen bedrijven in staat zijn deze baanbrekende technologie effectief te gebruiken, terwijl ze beveiliging, schaalbaarheid en naleving van regelgeving waarborgen.

Naarmate LLM’s geavanceerder worden, groeit de rol van LLMOps, waardoor organisaties een solide basis krijgen om deze krachtige AI-systemen op een gecontroleerde en duurzame manier te implementeren. Bedrijven die investeren in het ontwikkelen van LLMOps-competenties zullen een strategisch voordeel hebben bij het benutten van innovaties op basis van natuurlijke taalverwerking, waardoor ze aan de voorhoede van digitale transformatie kunnen blijven.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.