「大きな言語モデルの操作（LLMOps）とは具体的に何ですか？」
『LLMOps（大きな言語モデルの操作）とは具体的に何ですか？』
大規模言語モデル（LLM）は、多くの産業を革新する可能性を持つパワフルな新しいテクノロジーです。しかし、LLMは複雑で管理が難しいものでもあります。LLMOps、または大規模言語モデルオペレーションは、LLMのオペレーショナルな管理に焦点を当てた新興の分野です。この新しいトレンドにはどのような要素が含まれており、どのようにLLMOpsが私たちに利益をもたらすのでしょうか。
なぜLLMOpsが必要なのか？
機械学習モデルを開発するためにMLOpsを使用するフレームワークが必要であったように、大規模言語モデルのためにも確立されたフレームワークが必要です。IguazioのマーケティングVPであるSahar Dolev-Blitental氏は「独自のGen AIアプリケーションを構築し、ライブのビジネス環境で使用するためには、MLOpsソリューションから追加の機能が必要であり、それがLLMOpsの重要性です」と述べています。
データ管理
効果的なLLMのトレーニングにはデータが重要な要素です。LLMOpsチームは、高品質で多様かつ代表的なデータにアクセスできることを確保する必要があります。このデータは、LLMの所望のタスクと一貫した方法でクリーン化およびラベル付けする必要があります。この段階で、データを検索して潜在的な異常、バイアスの存在する可能性のある領域、および外れ値を確認する最良の時期です。デプロイメント前にデータをクリーンアップしてください。
例えば、LLMがマーケティングコピーの生成に使用される場合、トレーニングデータにはさまざまな産業のマーケティングコピーが含まれるべきです。データは、対象の観客とマーケティングコピーの望ましい結果に関する情報とともにラベル付けされるべきです。多くのLLMはかなり幅広いですが、業界により適応性の高いドメイン固有のLLMの新たな例も登場しています。
イベント – ODSC West 2023
対面およびオンラインカンファレンス
10月30日から11月2日まで
LLMsからデータ分析、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、テクニックについて詳しく学びましょう。
モデル開発
データを収集し準備した時点で、チームはデータセットを使用してどのようなモデルアーキテクチャを使用するかを決定し、モデルをトレーニングする必要があります。どのモデルアーキテクチャを使用するかには正解はありません。それはチームの個別のニーズ、与えられたタスク、およびチームのサポート能力に依存します。ただし、デプロイメントに進む前に、トレーニングが完了したモデルのパフォーマンスをテストし、改善が必要な箇所を確認する必要があります。
デプロイメント
モデルがトレーニングおよび評価され、主要なバグが修正された後、他のユーザーが使用するために本番環境にデプロイする準備が整いました。これは必要に応じてモデルを他のソフトウェアやシステムと直接統合することを含む場合もあります。このプロセスには、LLMを最初に開発したチームから使用するチームまで、複数のチームが関与することがあります。これにより、モデルが期待どおりに動作していることを確認します。
モニタリング
製品におけるLLMのパフォーマンスをモニタリングし、潜在的な問題を特定することは重要です。この段階では、精度、応答時間、倫理的な問題、バイアスなどのモニタリングが含まれます。また、幻覚がないことも確認する必要があります。
LLMOpsチームは、製品におけるLLMのモニタリングにさまざまなツールと技術を使用することができます。たとえば、ログやモニタリングツールを使用してモデルのパフォーマンスを追跡することができます。また、ヒューマンインループ評価を使用してモデルの出力の品質を評価することもできます。
ガバナンス
最後に、結果が正確でタイムリーであり、幻覚がないことを確認する時が来ました。組織が設定した倫理的かつ責任ある基準を結果が満たしているかを確認する必要があります。チームはプロセスの早い段階で明確なガイドラインを設定しているはずであり、この時にすべてが正しく整合していることを確認します。どのチームも、人種的または不正確なバイアスがあるモデルを展開する責任を負いたくないですよね！また、見落としたデータセットのミスを修正したり、データの不一致を考慮に入れるためにモデルを微調整するために、この時間を使用することもできます。
LLMOpsに関する結論
まだLLMOpsを定義するには早すぎるとわかっています。この分野はまだ始まったばかりのようで、MLOpsは何年もかかって定義されましたので、きっとLLMOpsも次の数年で自分の道を見つけるでしょう。そのため、LLMsに関連するすべての変更について追いつくことが重要になってきています。これを行う最良の場所は、10月30日から11月2日までのODSC West 2023です。NLPとLLMsに専念したトラックが完全に用意されていますので、この速い分野に焦点を当てたトーク、セッション、イベントなどを楽しむことができます。
確認されたLLMセッションは以下の通りです:
- フィーチャーストアを使用したLLMsのパーソナライズ
- 大規模言語モデルの評価技術
- オープンソースのツールとLLMs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
- ジョイントシステム最適化によるオープンソース大規模モデルのデモクラタイズされた微調整の構築
- LlamaIndexを使用したデータ上のLLMパワード知識労働者の構築
- data2vecを使用した汎用かつ効率的な自己教師あり学習
- 説明可能で言語に依存しないLLMsへの取り組み
- Slackメッセージ上でのLLMsの微調整
- デモやプロトタイプの先にあるもの：オープンソースLLMsを使用した本番用アプリケーションの構築方法
- 言語モデルを採用するにはリスク管理が必要です-こんな感じです
- 大規模言語モデルの接続-共通の落とし穴と課題
- LLMsの背景とPaLM 2の紹介：より小さく、高速で高機能なLLM
- Apache Spark™の英語SDK
- フィーチャーエンジニアリングのアイデアを自動化する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、および研究の最新技術
- AIリスク管理の実践的な手法：NIST AI RMFとLLMsの活用
何を待っているんですか？今すぐパスを手に入れてください！
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