مقیاس‌بندی مدل‌های زبان با LLMOps

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به عنوان یک کاتالیزور محرک در پردازش زبان طبیعی و تکامل درک پدیدار شده‌اند. موارد استفاده LLM از چت بات‌ها و دستیاران مجازی تا تولید محتوا و خدمات ترجمه را شامل می‌شود. با افزایش نیاز به مدل‌های زبانی قوی‌تر، نیاز به تکنیک‌های مقیاس‌بندی مؤثر نیز افزایش می‌یابد.

این مقاله به بررسی مفهوم مدل‌های زبان بزرگ، اهمیت و نقش حیاتی آن‌ها در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی می‌پردازد.

من هیچ کدوم از اینا رو درست نکردم اگر به شما بگویم که مدل‌های زبانی نحوه تعامل ما با فناوری را متحول کرده‌اند، چه می‌شود، و شما می‌توانید بخشی از این انقلاب بزرگ باشید؟

مدل‌های زبان بزرگ چیست؟

مدل‌های زبانی بزرگ پایه‌ای هستند و بر اساس یادگیری عمیق و هوش‌مصنوعی (AI) هستند و معمولاً بر روی مجموعه‌های داده عظیمی آموزش می‌بینند که پایه دانش و توانایی‌های آنها را ایجاد می‌کند.

https://medium.com/@hmohamedhussain2004/what-is-an-llm-a0086882e585

همانطور که در تصویر بالا نشان داده شده است، LLMها متون را به عنوان ورودی می‌گیرند. مدل زبان بر روی مجموعه داده‌های متنی بزرگ آموزش داده شده است و کلمات را به ترتیب پیش‌بینی می‌کند. به عنوان مثال، هر زمان که یک متن جدید را برای پردازش وارد می‌کنید، از این دانش برای پیش‌بینی کلمه بعدی به ترتیب استفاده می‌کند.

عملیات مدل زبان بزرگ، همچنین به عنوان عملیات LLM یا LLMOps شناخته می‌شود، به مجموعه ابزارها و رویه‌هایی اطلاق می‌شود که برای بهینه‌سازی مؤثر، مدیریت کارآمد و مقیاس‌بندی مدل‌های زبان برای کاربردهای عملی استفاده می‌شوند.

LLMOps مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و بهترین روش‌ها است که برای استقرار راه‌حل‌های مبتنی بر LLM در مقیاس طراحی شده‌اند و حداکثر کارایی و امنیت را تضمین می‌کنند. این رویه‌ها نمونه‌هایی از مدل پایه هستند که برای فعالیت‌هایی مانند آموزش (مجموعه داده‌های بزرگ)، استقرار، آزمایش و نظارت اعمال می‌شوند. هر یک از این عوامل برای مدیریت طول عمر مدل‌های زبان ضروری است.

LLMOps با کل چرخه عمر LLMها، از مدیریت داده تا توسعه مدل، استقرار و اخلاقیات سر و کار دارد. این شامل ایجاد یک گردش کار استاندارد برای آموزش LLMها، تنظیم دقیق پارامترها (هیپر)، استقرار آنها، و جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها (معروف به نظارت بر پاسخ) است. مانند عملیات یادگیری ماشین، LLMOps شامل تلاش‌هایی از سوی چندین مشارکت کننده، مانند مهندسان سریع، دانشمندان داده، مهندسان DevOps، تحلیلگران تجاری و عملیات IT است. این در واقع یک خط پایه است و گردش کار واقعی LLMOps معمولاً شامل سهامداران بیشتری مانند مهندسان سریع، محققان و غیره می‌شود. اگرچه LLMOs اصول MLOps را اعمال می‌کند، اما بر عملکرد، قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری بسیار تأکید دارد.

در مرحله بعد، به نحوه استفاده شرکت‌ها از LLMO برای بهبود عملکرد LLM خود خواهیم پرداخت.

مطالعات موردی: شرکت‌ها چگونه از LLMOps استفاده می‌کنند

مدل‌های زبان بزرگ را می‌توان در طیف گسترده‌ای از سناریوهای دنیای واقعی اعمال کرد. ابتدا، باید موارد یا موقعیت‌های خاصی را درک کنید که در آن‌ها می‌توان از این شیوه‌ها و ابزارها برای دستیابی به اهدافتان استفاده کرد. سپس، می‌توانید به سمت جلو حرکت کنید تا آنها را در تجارت خود بگنجانید.

مدل‌های زبانی بزرگ، نوآوری را در سراسر دنیای فناوری هدایت می‌کنند. برای مثال، شرکت‌هایی مانند Meta از LLMOps برای طراحی و استقرار مدل‌های خود استفاده می‌کنند، مانند Code Llama، که ویژگی‌های مختلف محصول را تقویت می‌کند. به طور مشابه، Google از LLMOps برای نسل بعدی LLM خود یعنی PaLM2 استفاده می‌کند. PalM2 در کارهای پیچیده‌ای مانند تولید کد، پاسخ به سؤال و پردازش زبان طبیعی برتری دارد و آن را برای برنامه‌های مختلف ارزشمند می‌کند.

کاربردهای عملی LLMOps در سناریوهای دنیای واقعی

·         بازاریابی: می‌توانید کمپین‌های بازاریابی خود را با استفاده از LLM مطابق با نیازهای هر مشتری تنظیم کنید. این می تواند به فروش بیشتر و ارائه خدمات بهتر به مشتریان کمک کند. با این حال، باید مراقب باشید که با جلب رضایت آنها از رسوایی حریم خصوصی داده‌ها جلوگیری کنید.

·         تولید محتوا: مدل‌های زبان بزرگ (LLM) که با پردازش زبان طبیعی (NLP) پشتیبانی می‌شوند، می‌توانند به شما در ایجاد مطالب آموزنده مانند مقالات وبلاگ، محتوای وب‌سایت، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و اینفوگرافیک کمک کنند. LLMها فرآیند توسعه محتوا را ساده می‌کنند و به شما امکان می‌دهند در حالی که نسل اولیه را انجام می‌دهند، روی کارهای دیگر تمرکز کنید.

·         ربات‌های چت: تیم پشتیبانی مشتری شما می‌تواند از قدرت LLM برای افزایش ربات‌های چت و دستیاران مجازی استفاده کند. آنها می‌توانند به هر سؤالی که کاربران ممکن است داشته باشند پاسخ دهند. شما به سادگی می‌توانید اسناد، خط مشی‌ها و سوالات متداول را ارائه دهید.

·         ترجمه و محلی‌سازی فوری: LLM می‌تواند به تیم بومی‌سازی شما کمک کند تا محتوای کاربران شما را به سرعت و به زبان‌های دلخواهشان ارائه دهد. کیفیت ترجمه متن با LLM در مقایسه با تکنیک‌های مبتنی بر قانون به طور قابل توجهی بهبود یافته است.

·         Web Scraping: LLMها را می‌توان برای جمع‌آوری اطلاعات از اینترنت با سرعت‌های بسیار سریع آموزش داد. این مدل‌ها می‌توانند یک وب‌سایت را خزیده و اطلاعات آن را برای باز کردن سطح کاملاً جدیدی از تعامل دریافت کنند - بر خلاف ارتباط مستقیم با وب‌سایت!

LLMهایی مانند Falcon40B و GPT-3 برای انجام وظایف مختلف، از دسته‌بندی متن گرفته تا تجزیه و تحلیل احساسات و تولید محتوا، به خوبی مجهز هستند.

چگونه LLMOps LLMها را عملی و مقیاس‌پذیر می‌کند؟

۱) آموزش موفق: آموزش کارآمد مستلزم بهبود فرآیند آموزش برای ایجاد بهترین نتایج و در عین حال به حداقل رساندن مصرف منابع، زمان آموزش و هرگونه هزینه اضافی است. برای مثال از پردازش موازی برای سرعت بخشیدن به آموزش این مدل‌ها استفاده می‌شود.

۲) سفارشی‌سازی برای وظایف خاص: هنگام کار با مدل‌های زبان بزرگ، سفارشی‌سازی برای یک کار خاص اجتناب‌ناپذیر است. این مستلزم اتخاذ یک مدل زبان از پیش آموزش دیده و سفارشی کردن آن برای اجرای یک کار تخصصی‌تر یا مجموعه‌ای از فعالیت‌ها است.

۳) بهینه‌سازی استقرار: LLMOps از ادغام های API برای تعامل بدون درز با برنامه های کاربردی بلادرنگ استفاده می کند و الگوریتم های متعادل کننده بار پیشرفته را برای کارایی و عملکرد بهینه پیاده سازی می کند. این الگوریتم‌ها تضمین می‌کنند که درخواست‌های دریافتی به طور عادلانه در بین نمونه‌های مدل متعدد پخش می‌شوند و اضافه بار سرور را کاهش می‌دهند.

۴) مقیاس‌پذیری: مقیاس‌پذیری بخش اصلی LLMOps است، زیرا به مدل‌های زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا با افزایش تقاضا سازگار و گسترش پیدا کنند، نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی‌های روان را به طور مؤثر مدیریت می‌کند، و تضمین می‌کند که مدل‌های جدیدتر و بهبودیافته‌تر می‌توانند بدون ایجاد اختلال در سرویس‌های جاری مستقر شوند.

بیایید به چهار نکته برای مقیاس‌بندی گردش‌های کاری LLM با LLMOps نگاه کنیم.

مقیاس‌بندی LLM با LLMOps: تکنیک‌ها و بهترین روش‌هایی که باید بدانید

در ساخت برنامه‌های LLM-powered، در اینجا چند نکته کلیدی وجود دارد که باید برای تضمین عملکرد بهینه در فرآیندهای LLMOps خود به آنها توجه کنید.

تصمیم بگیرید که کدام LLM را انتخاب کنید

بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ با ادامه تحقیقات فعال در فضای ML وجود دارند. LLMهای معروف شامل Falcon40B، GPT-4، LLaMa2 و BERT هستند. این LLMها وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) را انجام می‌دهند و در زمینه‌های مختلف کاربردی مرتبط استفاده می‌شوند.

انتخاب یک (های) مناسب برای دستیابی به یک گردش کار LLMOps سرتاسر کارآمد ضروری است. با این حال، انتخاب LLM که به بهترین وجه برای پروژه شما مناسب است، پیاده روی در پارک نیست. عوامل متعددی که باید در نظر گرفته شوند عبارتند از کیفیت خروجی مدل، سرعت پاسخگویی، سطح یکپارچگی داده‌ها و محدودیت‌های منابع و هزینه.

اکثر کارشناسان GPT-4 را نقطه ورود عالی برای مشاغلی می‌دانند که از هوش‌مصنوعی برای فرآیندهای خود استفاده می‌کنند. این خروجی با کیفیت بالا و استقرار یکپارچه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM را ارائه می‌دهد. با این حال، انحصاری است (در ادامه در این مورد بیشتر خواهد شد)، و ممکن است با اضافه کردن کاربران بیشتر، به سرعت هزینه‌های استفاده زیادی را افزایش دهید.

در نهایت، بهتر است ابتدا نیازها و مشخصات برنامه خود را تجزیه و تحلیل کنید. فرض کنید برای استقرار راه‌حل‌های ساده به گزینه ارزان‌تری نیاز دارید. سپس، ممکن است مدل‌هایی مانند LLaMa یا حتی GPT-3 را در نظر بگیرید.

مهندسی سریع

مهندسی سریع یک جزء حیاتی از LLM است. این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های متنوعی آموزش دیده‌اند و معمولاً کاربردهای عمومی دارند. به این ترتیب، آنها ممکن است در انجام وظایف خاصی که برنامه شما نیاز دارد، تخصص نداشته باشند. این مرحله‌ای است که در آن مهندسی سریع بسیار مهم است.

https://medium.com/@talukder9712/what-is-prompt-engineering-what-are-the-benefits-of-using-prompt-engineering-ce0dcc8fb981

مهندسی سریع[1] به شما این امکان را می‌دهد که درخواست‌های ورودی خود را برای تولید خروجی‌های خاص سفارشی کنید. این فرآیند شامل کاوش[2] (و اغتشاش[3])، آزمایش[4]، تکرار[5] و نظارت[6] است.

در طول کاوش، وظیفه LLM و هدف خود را به وضوح مشخص می‌کنید. تست سریع شامل تولید اعلان‌های اولیه، وارد کردن آنها به مدل و تجزیه و تحلیل خروجی‌ها می‌شود. تکرار بر اساس بازخورد است که برای تنظیم دقیق اعلان و اعتبارسنجی تغییرات استفاده می‌شود. در نهایت، نظارت یک فرآیند مداوم برای حفظ عملکرد اعلان در طول زمان است. ابزارهای تجزیه و تحلیل سریع همچنین می‌توانند به تجسم عملکرد سریع کمک کنند - اعلان باید با بازخورد کاربر و الزامات در حال تحول سازگار شود.

"متن باز یا نه؟"

در حال حاضر دو دسته از LLM بر اساس مالکیت وجود دارد: منبع باز و اختصاصی. شرکت‌ها دارای LLM‌های اختصاصی هستند که بدون مجوز قابل استفاده نیستند، که معمولاً استفاده از LLM را محدود می‌کند.

LLMهای منبع باز کد منبع و طراحی خود را در دسترس همه قرار داده‌اند. این بدان معنی است که توسعه دهندگان، محققان و علاقه‌مندان می‌توانند آزادانه از کد استفاده، اصلاح و توزیع و نوآوری، همکاری کنند و تلاش‌های توسعه جامعه را ارتقا دهند.

LLMهای اختصاصی خروجی‌های باکیفیت را ارائه می‌دهند زیرا به طور گسترده بر روی مجموعه داده‌های متنوع آموزش دیده‌اند. آنها اغلب به عنوان معیاری برای سایر مدل‌ها استفاده می‌شوند زیرا عملکرد قابل توجهی بهتری دارند. با این حال، هزینه‌های استفاده یک دردسر واقعی است و LLMهای اختصاصی نیز از این قاعده مستثنی نیستند.

برعکس، LLMهای منبع باز شفاف‌تر و انعطاف‌پذیرتر هستند زیرا تیم هوش‌مصنوعی داخلی شما به راحتی می‌تواند مشخصات را سفارشی کند و الگوریتم‌ها را تجسم کند. این باعث انطباق و بهبود عملکرد می‌شود.

LLMهای منبع باز همچنین هزینه‌ها را کاهش می‌دهند زیرا هیچ مجوزی در کار نیست. چندین LLM با استفاده رایگان دارای کاربردهای مختلف برای همه منظوره، دامنه خاص، چند زبانه و کار خاص هستند.

تست کنید. مستقر کنید. نظارت کنید. تکرار کنید.

استقرار LLM در محیط‌های تولید برای اطمینان از عملکرد بهینه و مقیاس‌بندی برای برآورده کردن نیازهای برنامه شما بسیار مهم است.

در اینجا چیزی است که باید بدانید:

Deployment با ایجاد زیرساخت مورد نیاز برای اجرای مدل، راه‌اندازی API برای ادغام مدل با برنامه شما و اطمینان از اجرای کارآمد مدل سروکار دارد. یکی از بهترین روش‌ها برای استقرار LLM، استقرار مبتنی بر آزمایش (TDD) است.

از آنجایی که LLMها نیاز به توجه و تنظیم مداوم دارند، آزمایش مدل‌ها بین تکرار استقرار مهم است. TDD یک رویکرد چهار مرحله‌ای است که به شما امکان می‌دهد قبل از نوشتن یک خط کد، تست‌ها را پیاده‌سازی کنید.

ابتدا، با تعریف رفتار مورد انتظار LLM در یک مورد آزمایشی خاص، یک تست ایجاد می‌کنید. سپس، تست را اجرا می‌کنید. البته، تست اولیه به احتمال زیاد با شکست مواجه خواهد شد زیرا مدل برای قبولی در این مورد آموزش ندیده است. بنابراین، شما باید مدل را با در نظر گرفتن مورد آزمایشی (تنظیم دقیق پارامترها و درخواست‌ها یا تنظیم پردازش اضافی پاسخ مدل) تغییر دهید و روند را تکرار کنید.

نظارت شامل ردیابی عملکرد مدل بر اساس معیارهای کلیدی، مانند دقت، تأخیر، کالیبراسیون، Toxicity، ارزیابی Zero-shot، استفاده از منابع، انصاف و تعصب است. تجزیه و تحلیل پاسخ همچنین به شناسایی خطاها و پاسخ‌های نامناسب کمک می‌کند. نظارت به تغییر پارامترها و رفع خطاها برای بهبود کیفیت خروجی مدل کمک می‌کند.

بسته‌بندی

LLMOps مجموعه‌ای از روش‌ها برای مدیریت، بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی مدل‌های زبان بزرگ است. در طول این مقاله، اهمیت انتخاب مدل زبان بزرگ مناسب، تفاوت بین یک مدل منبع باز و اختصاصی، نقش مهندسی سریع در سفارشی‌سازی، و بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی و نظارت بر LLM را آموخته‌اید. من همچنین تکرار می‌کنم که چگونه LLMOها پتانسیل تغییر برنامه‌های مدل زبانی را دارند و برای افراد علاقه‌مندی که از این مدل‌ها برای پروژه‌های خاص استفاده می‌کنند، جهت می‌دهند.

---

[1] Prompt engineering

[2] exploration

[3] perturbation

[4] testing

[5] iteration

[6] monitoring