Vaiheittainen LLM-tuotekehitys yritysjohtajille

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

LLMOps-teknologiapino

Luotu Midjourneyn kanssa

Yritykset kaikilla toimialoilla ja eri puolilla maailmaa ryntäävät integroimaan suurten kielimallien (LLM) tehon, kuten OpenAI:n ChatGPT:n, Anthropicin Clauden ja AI12Labin Jurassicin tehostaakseen suorituskykyä monissa yrityssovelluksissa, kuten markkinatutkimuksessa ja asiakaspalvelussa. ja sisällöntuotanto.

LLM-sovelluksen rakentaminen yritystasolla vaatii kuitenkin erilaisen työkalusarjan ja ymmärryksen kuin perinteisten koneoppimissovellusten (ML) rakentaminen. Yritysjohtajien ja johtajien, jotka haluavat säilyttää brändiäänen ja luotettavan palvelun laadun, on kehitettävä syvempi ymmärrys siitä, miten LLM:t toimivat ja eri työkalujen edut ja haitat LLM-sovelluspinossa.

Tässä artikkelissa annamme sinulle olennaisen johdannon korkean tason strategiaan ja työkaluihin, joita tarvitset LLM-sovelluksen rakentamiseen ja käyttämiseen yrityksellesi.

Perinteinen ML-kehitys vs. LLM-sovellukset

Perinteiset koneoppimismallit olivat tehtäväkohtaisia, mikä tarkoittaa, että jokaiselle eri tehtävälle piti rakentaa erillinen malli. Jos esimerkiksi haluat analysoida asiakkaiden mielipidettä, sinun on rakennettava yksi malli, ja jos haluat rakentaa asiakastuen chatbotin, sinun on rakennettava toinen malli.

Tämä tehtäväkohtaisten ML-mallien rakentamis- ja koulutusprosessi on aikaa vievä ja vaatii paljon dataa. Näiden erilaisten ML-mallien kouluttamiseen tarvittavat tietojoukot vaihtelevat myös tehtävän mukaan. Jotta voit kouluttaa mallin analysoimaan asiakkaiden mielipiteitä, tarvitset tietojoukon asiakasarvosteluja, jotka on merkitty vastaavalla tunteella (positiivinen, negatiivinen, neutraali). Jotta voit kouluttaa mallin asiakastuen chatbotin rakentamiseen, tarvitset tietojoukon asiakkaiden ja teknisen tuen välisistä keskusteluista.

Suuret kielimallit ovat muuttaneet tämän. LLM:t ovat valmiiksi koulutettuja valtavaan teksti- ja kooditietosarjaan, minkä ansiosta he voivat suorittaa hyvin monenlaisia tehtäviä heti valmiina, mukaan lukien:

Tekstin yhteenveto
Sisällön luominen
Kääntäminen
Tietojen keruu
Kysymykseen vastaaminen
Sentiment-analyysi
ASIAKASPALVELU
Myyntituki

LLM-sovellusten kehitysprosessi voidaan jakaa neljään olennaiseen vaiheeseen:

Valitse sopiva pohjamalli. Se on keskeinen osa, joka määrittää LLM-sovelluksesi suorituskyvyn.
Mukauta mallia tarvittaessa. Saatat joutua hienosäätämään mallia tai täydentämään sitä lisätietokannassa vastaamaan erityistarpeitasi.
Asenna ML-infrastruktuuri. Tämä sisältää sovelluksesi suorittamiseen tarvittavat laitteistot ja ohjelmistot (eli puolijohteet, sirut, pilvipalvelu, päättely ja käyttöönotto).
Laajenna sovellustasi lisätyökaluilla. Nämä työkalut voivat auttaa parantamaan sovelluksesi tehokkuutta, suorituskykyä ja turvallisuutta.

Katsotaanpa nyt vastaavaa teknologiapinoa.

Jos tästä perusteellisesta opetussisällöstä on hyötyä sinulle, tilaa AI-postituslistamme hälytys, kun julkaisemme uutta materiaalia.

Korkean tason LLM-sovelluspino

LLM-sovellukset on rakennettu useiden avainkomponenttien päälle, mukaan lukien:

Perusmalli, joka saattaa vaatia mukauttamista tietyissä käyttötapauksissa.
ML-infrastruktuuri riittävästi laskentaresursseja pilvialustojen tai yrityksen oman laitteiston kautta.
Lisätyökalut, kuten dataputket, vektoritietokannat, orkestrointityökalut, hienosäätöiset ML-alustat, mallien suorituskyvyn seurantatyökalut jne.

Esittelemme sinut lyhyesti näiden komponenttien läpi, jotta ymmärrät paremmin LLM-sovelluksen rakentamiseen ja käyttöönottoon tarvittavan työkalupaketin.

Mitä ovat säätiömallit?

Yhden esikoulutetun LLM:n käyttäminen voi säästää paljon aikaa ja resursseja. Tällaisen mallin kouluttaminen alusta alkaen on kuitenkin oikea-aikainen ja kallis prosessi, joka on useimpien yritysten kykyjen ulkopuolella harvoja teknologiajohtajia lukuun ottamatta.

Useat yritykset ja tutkimusryhmät ovat kouluttaneet näitä malleja ja sallineet muiden yritysten käyttää niitä. Johtavia esimerkkejä ovat ChatGPT, Claude, Llama, Jurassic ja T5. Näitä yleisölle suunnattuja malleja kutsutaan perusmalleiksi. Jotkut niistä ovat omistamia, ja niihin pääsee maksua vastaan API-kutsujen kautta. Toiset ovat avoimen lähdekoodin, ja niitä voidaan käyttää ilmaiseksi. Nämä mallit ovat valmiiksi koulutettuja käyttämään valtavaa nimeämätöntä tekstidataa, minkä ansiosta ne voivat suorittaa monenlaisia tehtäviä luovien mainoskopioiden luomisesta asiakkaiden kanssa kommunikointiin heidän äidinkielellään yrityksen puolesta.

Perustusmalleja on kahta päätyyppiä: patentoitu ja avoimen lähdekoodin malli.

Omistusoikeudelliset mallit ovat yhden yrityksen tai organisaation omistamia, ja ne ovat yleensä saatavilla vain maksua vastaan. Suosituimpia esimerkkejä patentoiduista malleista ovat OpenAI:n GPT-mallit, Anthropicin Claude-mallit ja AI21 Labsin Jurassic-mallit.

Avoimen lähdekoodin mallit ovat yleensä ilmaisia kaikille, jotka haluavat niitä käyttää. Joillakin avoimen lähdekoodin malleilla on kuitenkin rajoituksia niiden käyttöön, kuten: (1) ne ovat saatavilla vain tutkimustarkoituksiin, (2) ne ovat vain tietyn kokoisten yritysten kaupalliseen käyttöön. Avoimen lähdekoodin yhteisö väittää, että tällaisten rajoitusten asettaminen ei salli mallin olevan "avoimen lähdekoodin". Silti näkyvimpiä esimerkkejä maksutta käytettävistä kielimalleista ovat Metan Llama-mallit, Abu Dhabin Technology Innovation Instituten Falcon-mallit ja Stability AI:n StableLM-mallit. Lue lisää avoimen lähdekoodin malleista ja niihin liittyvistä riskeistä tätä.

Keskustellaan nyt useista tekijöistä, jotka on otettava huomioon valittaessa perusmallia LLM-sovelluksellesi.

Valitse pohjamalli

Parhaan perusmallin valitseminen LLM-sovelluksellesi voi olla haastava prosessi, mutta voimme periaatteessa jakaa sen kolmeen vaiheeseen:

Valitse patentoitujen ja avoimen lähdekoodin mallien välillä. Omat mallit ovat yleensä suurempia ja tehokkaampia kuin avoimen lähdekoodin mallit, mutta ne voivat olla kalliimpia käyttää ja vähemmän joustavia. Lisäksi koodi ei ole niin läpinäkyvä, mikä vaikeuttaa omien mallien suorituskykyyn liittyvien ongelmien vianmääritystä tai vianetsintää. Toisaalta avoimen lähdekoodin mallit saavat yleensä vähemmän päivityksiä ja vähemmän tukea kehittäjiltä.
Valitse mallin koko. Suuremmat mallit pystyvät yleensä paremmin suorittamaan paljon tietoa vaativia tehtäviä, kuten vastaamaan kysymyksiin tai luomaan luovaa tekstiä. Suuremmat mallit ovat kuitenkin myös laskennallisesti kalliimpia käyttää. Voit aloittaa kokeilemalla suuremmilla malleilla ja siirtyä sitten pienempiin, kunhan mallin suorituskyky on käyttötarkoitukseesi sopiva.
Valitse tietty malli. Voit aloittaa tarkastelemalla yleisiä vertailuarvoja, jotta voit valita testattavat mallit. Jatka sitten eri mallien testaamista sovelluskohtaisia tehtäviä varten. Harkitse laskemista, jos haluat mukautettua vertailua BLEU ja ROUGE tulokset, mittarit, jotka auttavat kvantifioimaan tekoälyn luomaan tekstiin tarvittavien korjausten määrän ennen tulosteen julkaisemista ihmissilmukassa oleville sovelluksille.

Jos haluat ymmärtää paremmin eri kielimallien välisiä eroja, tutustu yleiskatsaus tehokkaimmista kielistä (LLM) ja visuaalisista kielimalleista (VLM).

Kun olet valinnut sovelluksellesi perusmallin, voit harkita, tarvitseeko sinun mukauttaa mallia entistä paremman suorituskyvyn saavuttamiseksi.

Mukauta pohjamalli

Joissakin tapauksissa saatat haluta mukauttaa peruskielimallia parantaaksesi suorituskykyä tietyssä käyttötapauksessa. Saatat esimerkiksi haluta optimoida tietyn:

Domain. Jos toimit tietyillä aloilla, kuten laki-, talous- tai terveydenhuolto, saatat haluta rikastaa mallin sanastoa tällä toimialueella, jotta se voi paremmin ymmärtää loppukäyttäjien kyselyitä ja vastata niihin.
Tehtävä. Jos esimerkiksi haluat mallin luovan markkinointikampanjoita, voit tarjota sille erityisiä esimerkkejä brändätystä markkinointisisällöstä. Tämä auttaa mallia oppimaan malleja ja tyylejä, jotka sopivat yrityksellesi ja yleisöllesi.
Äänensävy. Jos tarvitset mallin käyttämään tiettyä äänensävyä, voit mukauttaa mallia tietojoukossa, joka sisältää esimerkkejä kohdekielinäytteistäsi.

Peruskielimallin mukauttamiseen on kolme mahdollista tapaa:

Hienosäätö: tarjoaa mallille toimialuekohtaisen nimetyn tietojoukon, jossa on noin 100–500 tietuetta. Mallin painot päivitetään, minkä pitäisi johtaa parempaan suorituskykyyn tämän tietojoukon edustamissa tehtävissä.
Verkkotunnuksen mukauttaminen: tarjoaa mallille verkkotunnuskohtaisen nimeämättömän tietojoukon, joka sisältää suuren tietojoukon vastaavasta toimialueesta. Myös mallin painot päivitetään tässä tapauksessa.
Tiedonhaku: täydentää perusmallia suljetun verkkotunnuksen tiedolla. Mallia ei kouluteta uudelleen, ja mallin painot pysyvät samoina. Malli voi kuitenkin hakea tietoa vektoritietokannasta, joka sisältää relevantteja tietoja.

Kaksi ensimmäistä lähestymistapaa vaativat merkittäviä laskentaresursseja mallin uudelleenkouluttamiseen, mikä on yleensä mahdollista vain suurille yrityksille, joilla on tarvittava tekninen kyky hallita räätälöintiä. Pienemmät yritykset käyttävät tyypillisesti yleisempää lähestymistapaa, jossa mallia täydennetään verkkotunnuksen tiedolla vektoritietokannan avulla, jota kerromme myöhemmin tässä artikkelissa LLM-työkaluja käsittelevässä osiossa.

Määritä ML-infrastruktuuri

LLMOps-ympäristön ML-infrastruktuurikomponentti sisältää pilvialustoja, laskentalaitteistoja ja muita resursseja, joita tarvitaan LLM:ien käyttöönottoon ja suorittamiseen. Tämä komponentti on erityisen tärkeä, jos päätät käyttää avoimen lähdekoodin mallia tai mukauttaa mallia sovelluksellesi. Tässä tapauksessa saatat tarvita merkittäviä laskentaresursseja mallin tarvittaessa hienosäätämiseen ja sen suorittamiseen.

On olemassa useita pilvialustoja, jotka tarjoavat palveluita LLM:ien käyttöönottoon, mukaan lukien Google Cloud Platform, Amazon Web Services ja Microsoft Azure. Nämä alustat tarjoavat useita ominaisuuksia, jotka helpottavat LLM:ien käyttöönottoa ja käyttöä, mukaan lukien:

Valmiiksi koulutetut mallit, jotka voidaan hienosäätää tiettyyn käyttötarkoitukseen
Hallittu infrastruktuuri, joka huolehtii taustalla olevista laitteistoista ja ohjelmistoista
Työkalut ja palvelut LLM:ien seurantaan ja virheenkorjaukseen

Tarvitsemasi laskentaresurssien määrä riippuu mallisi koosta ja monimutkaisuudesta, tehtävistä, jotka haluat sen suorittavan, ja sen liiketoiminnan laajuudesta, jossa haluat käyttää tätä mallia.

Lisää työkaluilla

Muita LLM:n viereisiä työkaluja voidaan käyttää parantamaan LLM-sovelluksesi suorituskykyä entisestään.

Dataputket

Jos sinun on käytettävä tietojasi LLM-tuotteessasi, tietojen esikäsittelyputki on uuden teknologiapinon peruspilari, aivan kuten perinteisessä yritystekoälypinossa. Näihin työkaluihin kuuluvat liittimet tietojen keräämiseen mistä tahansa lähteestä, datan muunnoskerros ja alavirran liittimet. Johtavat tietoputkien toimittajat, kuten Databricks ja Snowflake, ja uudet pelaajat, kuten Unstructured, tekevät kehittäjien helpoksi osoittaa suuria ja erittäin heterogeenisia luonnollisen kielen datan (esim. tuhansia PDF-tiedostoja, PowerPoint-esityksiä, chat-lokeja, kaavittua HTML-koodia, jne.) yhteen yhteyspisteeseen tai jopa yhteen asiakirjaan, jota LLM-sovellukset voivat edelleen käyttää.

Vektoritietokannat

Suuret kielimallit rajoittuvat muutaman tuhannen sanan käsittelyyn kerrallaan, joten ne eivät voi käsitellä tehokkaasti suuria asiakirjoja yksinään. Valjastaakseen suurten asiakirjojen tehon yritysten on käytettävä vektoritietokantoja.

Vektoritietokannat ovat tallennusjärjestelmiä, jotka muuttavat dataputkien kautta vastaanottamansa suuret asiakirjat hallittaviksi vektoreiksi tai upotuksiksi. LLM-sovellukset voivat sitten tehdä kyselyitä näistä tietokannoista paikantaakseen oikeat vektorit ja poimimalla vain tarvittavat tietohiput.

Jotkut näkyvimmistä tällä hetkellä saatavilla olevista vektoritietokannoista ovat Pinecone, Chroma ja Weaviate.

Orkesterityökalut

Kun käyttäjä lähettää kyselyn LLM-sovelluksellesi, kuten kysymyksen asiakaspalvelulle, sovelluksen on luotava sarja kehotteita ennen tämän kyselyn lähettämistä kielimalliin. Lopullinen kielimallin pyyntö koostuu tyypillisesti kehittäjän kovakoodaamasta kehotemallista, kelvollisista tulosteista, joita kutsutaan muutaman laukauksen esimerkeiksi, kaikista tarvittavista tiedoista, jotka on haettu ulkoisista API-liittymistä, ja joukosta asiaankuuluvia asiakirjoja, jotka on haettu vektoritietokannasta. . LangChainin tai LlamaIndexin kaltaisten yritysten orkestrointityökalut voivat auttaa virtaviivaistamaan tätä prosessia tarjoamalla käyttövalmiita kehyksiä kehotteiden hallintaan ja suorittamiseen.

Hienosäätö

Suuret kielimallit, jotka on koulutettu valtaviin tietokokonaisuuksiin, voivat tuottaa kieliopillisesti oikeaa ja sujuvaa tekstiä. Niistä saattaa kuitenkin puuttua tarkkuutta tietyillä aloilla, kuten lääketieteessä tai laissa. Hienosäätämällä näitä malleja verkkotunnuskohtaisissa tietojoukoissa ne voivat sisäistää näiden alueiden ainutlaatuiset ominaisuudet, mikä parantaa niiden kykyä luoda merkityksellistä tekstiä.

LLM:n hienosäätö voi olla pienille yrityksille kallis prosessi. Yritysten, kuten Weights & Biases ja OctoML, ratkaisut voivat kuitenkin auttaa virtaviivaistetussa ja tehokkaassa hienosäädössä. Nämä ratkaisut tarjoavat yrityksille alustan LLM-yritysten hienosäätämiseen ilman, että heidän tarvitsee investoida omaan infrastruktuuriinsa.

Muut työkalut

On monia muita työkaluja, joista voi olla hyötyä LLM-sovellusten rakentamisessa ja käyttämisessä. Saatat esimerkiksi tarvita merkintätyökaluja, jos haluat hienosäätää mallia tietyillä tietonäytteilläsi. Saatat myös haluta ottaa käyttöön erityisiä työkaluja sovelluksesi suorituskyvyn valvontaan, sillä pienetkin muutokset perusmalliin tai asiakkaiden pyynnöt voivat vaikuttaa merkittävästi kehotteiden suorituskykyyn. Lopuksi on olemassa työkaluja, jotka valvovat mallien turvallisuutta, jotta voit välttää vihamielisen sisällön, vaarallisten suositusten tai ennakkoluulojen mainostamisen. Näiden erilaisten työkalujen tarpeellisuus ja tärkeys riippuu käyttötarkoituksestasi.

Mitä seuraavaksi LLM-sovelluskehityksessä?

Tässä käsitellyt LLM-tuotekehityksen neljä vaihetta ovat olennainen perusta minkä tahansa yrityksen generatiiviselle tekoälystrategialle, joka hyödyntää suuria kielimalleja. Ei-teknisten yritysjohtajien on tärkeää ymmärtää ne, vaikka sinulla olisi tekninen tiimi, joka toteuttaa yksityiskohdat. Julkaisemme tulevaisuudessa yksityiskohtaisempia opetusohjelmia siitä, kuinka hyödyntää laajaa valikoimaa generatiivisia tekoälytyökaluja markkinoilla. Toistaiseksi voit tilaa uutiskirjeemme saadaksesi uusimmat päivitykset.

Ilmoitamme sinulle, kun julkaisemme lisää tämänkaltaisia yhteenvetoartikkeleita.