「LLMOps対MLOps 違いを理解する」

「LLMOps対MLOps：違いを理解する」

“`

大型言語モデルは現在非常に注目されており、それに伴ってより優れた管理、組織、計画が必要とされています。機械学習がMLOpsにつながったように、LLM（大規模言語モデル）もLLMOpsにつながっています。

LLMOpsとMLOpsは、データのクリーンさやデプロイメントの重大なバグのないことなど、多くの類似点を持っていますが、2つの分野にはいくつかの重要な違いもあります。ここでは、MLOpsとLLMOpsの類似点と相違点を探りながら、後者が今後数カ月間に探求する上で重要な役割を果たしている理由を考えます。

焦点

LLMOpsは、特にLLMの運用管理に焦点を当てています。一方、MLOpsはあらゆる機械学習モデルに焦点を当てています。つまり、データサイエンティストは言語モデルやテキストベースのデータセットの微妙なニュアンスに特に気を配る必要があります。これには言語学、文脈、ドメイン、計算コストなどの要素が含まれます。

• SynthIA（Synthetic Intelligent Agent）7B-v1.3に会ってください：オルカスタイルのデータセットで訓練されたミストラル-7B-v0.1モデルです
• ランダムフォレストの解釈
• 「より良いデータセットが新しいSOTAモデルを生み出す方法！」

結局のところ、MLOpsとLLMOpsは重なる点も多いですが、データサイエンスの完全に異なる分野です。それにより、異なるフレームワーク、ツール、スキルセット、プロセスが必要とされます。

課題

大型言語モデルに取り組むデータサイエンティストは、従来のMLOpsプロジェクトには存在しない独自の課題に直面しています。例えば、LLMは従来の機械学習に使用されるデータセットよりもはるかに大きく、トレーニングと評価に計算コストが高くかかります。そのため、チームはバイアス、幻覚などのさらなる潜在的な問題に対してモデルの監視と評価をより注意深く行う必要があります。

Iguazioのマーケティング担当VPであるSahar Dolev-Blitentalは「LLMをユーザー向けのアプリケーションに安全に展開することは、これまで以上に新たで複雑な課題です。そのため、MLOpsがますます重要になっています。」と述べています。彼は続けて、「これらのモデルはサイズが大きく、複数のGPUを必要とするため、最適化と量子化が重要です。単純なモデルと異なり、再トレーニングの必要がない間も一定期間稼働することができるモデルに比べ、LLMはリアルタイムの検証、応答のモニタリング、およびRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）のフィードバックループが必要です。」

イベント – ODSCウェスト2023

対面および仮想会議

10月30日から11月2日まで

LLMsからデータ分析まで、機械学習から責任あるAIまで、最新のデータサイエンスとAIのトレンド、ツール、技術について徹底的に探ります。

メリット

大型言語モデルの開発において、伝統的なMLOpsは何もないよりは良いかもしれませんが、言語モデルの微妙なニュアンスはこれらの独自の考慮事項に留意することで恩恵を受けることができます。特にLLMOpsは、パフォーマンス、信頼性、スケーラビリティの向上によって利益をもたらすことができます。MLOpsも同様です。ただし、LLMOpsでは、言語に基づく出力のパフォーマンスが向上し、言語の文脈の理解が向上し、計算コストが削減される可能性があります。

成熟度

LLMOpsはMLOpsよりも新しい分野であり、LLMOpsチームには成熟したツールやリソースが少なくありません。そのため、LLMOpsチームは独自のツールやプロセスを開発するか、オープンソースと商用ソリューションの組み合わせに頼る必要があります。これにはMLOpsに必要なスキルよりも確立されていないスキルセットが必要とされ、さらに多くの問題が解決される必要があります。例えば、プロンプトエンジニアリングはパイプライン内でどのように位置づけられるのかなどです。

結論

LLMOpsはまだ幼稚な段階ですが、MLOpsの既成のフィールドからヒントを得ることで、始めることができます。単一の方法ではなく、組織に適した方法を選択するだけの問題です。コスト、リソース、スタッフ、時間などの要素を考慮に入れます。今は言語モデルに対する世界の関心が高まっているため、LLMの進化する分野について常に最新の情報にアップデートすることが重要です。そのためにも、10月30日から11月2日に開催されるODSC West 2023が最適な場所です。NLPとLLMに特化したセッション、トーク、イベントなどを存分に楽しむことができます。

“`

確定セッションは次のとおりです：

• 特徴ストアを使用したLLMの個別化
• 大規模言語モデルの評価技術
• オープンソースツールとLLMを使用した専門質問/回答ボットの構築
• 大規模モデルのランドスケープの理解
• 統合システム最適化によるオープンソース大規模モデルの効率的な微調整の民主化
• LlamaIndexを使用してデータに基づく知識労働者を強化するLLM
• data2vecを用いた一般的で効率的な自己監督学習
• 解釈可能で言語に依存しないLLMに向けて
• Slackメッセージを対象としたLLMの微調整
• デモやプロトタイプを超えて：オープンソースLLMを使用して本番用のアプリケーションを構築する方法
• 言語モデルの採用にはリスクマネジメントが必要です- これが方法です
• 大規模言語モデルの接続- よくある落とし穴と課題
• LLMの概要とPaLM 2の紹介：より小型で高速かつ高機能なLLM
• Apache Spark™の英語SDK
• 機能エンジニアリングの自動化のための言語モデルの統合
• 文脈に即した正確なLLMの提供方法
• Retrieval Augmented Generation (RAG) 101：Llama 2、LangChain、およびPineconeを使用したオープンソースの「ChatGPT for Your Data」の構築
• Llama 2を使用したアプリケーションの構築
• LLMのベストプラクティス：トレーニング、微調整、および最新の研究からのトリック
• AIリスク管理の実践：NIST AI RMFとLLMの活用

何を待っていますか？今すぐパスを入手してください！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!