Область LLM (языковая модель) в последнее время приобрела значительную известность. В моем предыдущем посте я представил руководство по созданию базового чат-бота вопросов и ответов, адаптированного к конкретным предметным областям. Тем не менее, когда дело доходит до развертывания такого приложения LLM в производственной среде, тщательного рассмотрения требуют многочисленные факторы. В этой статье я стремлюсь представить схему планирования развертывания приложения LLM. Хотя важно отметить, что окончательного решения для каждого аспекта может не существовать, следующие моменты служат ценной отправной точкой для дальнейшего обсуждения.

Цель

На начальных этапах крайне важно установить четкую цель приложения. Это предполагает выявление

  1. конкретные варианты использования и необходимые функциональные возможности,
  2. основная выгода, которую стремится достичь приложение. Основное внимание уделяется экономии затрат, автоматизации процессов или получению дохода?

В идеале количественная оценка выгод была бы выгодной, поскольку она позволяет всесторонне оценить, перевешивают ли потенциальные выгоды связанные с ними риски.

Управление рисками

С точки зрения применения модель LLM можно сравнить с черным ящиком, поскольку ее внутренние компоненты находятся вне нашего прямого контроля. Поэтому важно расставить приоритеты в управлении рисками при развертывании любой модели. Несмотря на потенциальные недостатки, признание и устранение присущих модели неопределенностей жизненно важно для обеспечения успешного процесса внедрения.

  1. Важным начальным соображением является то, предназначено ли приложение для взаимодействия с клиентами или исключительно для внутреннего использования. Из-за присущей LLM недетерминированной природы его использование для непосредственного ответа на запросы клиентов влечет за собой высокий уровень риска. Чтобы снизить этот риск, включение процесса проверки человеком в качестве последнего шага может помочь предотвратить нежелательные реакции. В сценариях, связанных с автоматизацией агентов LLM, вмешательство человека на заключительном этапе может служить защитой от катастрофических действий. Однако важно отметить, что вмешательство человека также накладывает ограничения на масштабируемость приложения.
  2. Анализ воздействия. Оценка потенциальных финансовых или репутационных потерь в случае сбоя модели и разработка эффективных стратегий смягчения последствий имеют первостепенное значение. Крайне важно учитывать различные случаи сбоев, с которыми может столкнуться LLM, в том числе:

(i) Предоставление нерелевантной или неточной информации,

(ii) Порождение предвзятых, дискриминационных или оскорбительных ответов,

(iii) Непреднамеренная утечка конфиденциальной информации.

3. Риск тестирования модели:

(i) Из-за присущей ответам LLM вариативности проверка результатов тестирования может представлять собой проблему. Один из подходов к решению этой проблемы включает проведение нескольких итераций каждого тестового примера для получения выборочного среднего значения точности, а также доверительного интервала. Хотя эта методология помогает смягчить неопределенности, важно признать, что абсолютная уверенность не может быть гарантирована. В конечном счете, как владелец приложения, вы должны принять остаточный уровень риска. Тем не менее, можно приложить все усилия, чтобы минимизировать этот риск в максимально возможной степени.

(ii) Учитывая свободную форму и неструктурированный характер входных и выходных данных в приложениях LLM, для установления правильности и ожидаемости результатов может потребоваться человеческое суждение. Следовательно, такая зависимость от человеческого суждения накладывает ограничения на масштабируемость тестовых случаев, а также на возможность охвата всех возможных сценариев в рамках тестирования. В таких ситуациях использование общедоступных наборов эталонных данных может оказаться полезным при построении комплексных тестовых примеров. Используя эти наборы данных, можно расширить процесс тестирования, обеспечивая более широкий охват сценариев и способствуя более надежной оценке приложения LLM.

Источник данных

Когда дело доходит до моделей машинного обучения, данные служат основой, на которой они строятся. Следовательно, тщательное рассмотрение источника данных для приложения LLM имеет первостепенное значение. Качество, актуальность и надежность данных напрямую влияют на производительность и эффективность модели. Крайне важно определить и выбрать подходящие источники данных, которые соответствуют конкретным целям и требованиям приложения LLM.

  1. Классификация данных: важно оценить, содержит ли набор данных чувствительную или конфиденциальную информацию. В таких случаях определение необходимости использования методов маскировки данных становится решающим для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения протоколов безопасности.
  2. Конвейер данных. Для облегчения получения данных необходим четко определенный конвейер данных. Соображения включают определение источника данных, интеграцию с системой, в которой хранятся данные, и создание надежного процесса очистки и предварительной обработки данных. Это предполагает устранение шума, дубликатов и ненужной информации для повышения качества и актуальности набора данных.
  3. Частота: понимание частоты получения данных имеет жизненно важное значение. Данные можно получать либо в режиме реального времени, либо в пакетной форме, и это различие влияет на проектирование и реализацию конвейера обработки данных.
  4. Размер данных. Очень важно оценить размер набора данных и его физическое местоположение. Эта оценка помогает оценить необходимую пропускную способность сети и время передачи, необходимое для эффективной обработки и обработки данных.
  5. Маркировка данных. Для точной настройки предварительно обученной модели необходим маркированный набор данных. Поэтому необходимо тщательно продумать, как будет маркироваться каждый элемент данных. Создание эффективных и последовательных методологий маркировки имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности процесса обучения.

Дизайн

На этапе разработки заявки на получение LLM необходимо принять во внимание несколько важных факторов:

  1. Выбор подходящей предварительно обученной модели LLM. Учитывая многочисленные предварительно обученные модели LLM, доступные в открытом доступе, например, предлагаемые Hugging Face, задача состоит в том, чтобы тщательно выбрать наиболее подходящую модель, которая соответствует конкретным требованиям и целям приложение.
  2. Определение того, когда следует проводить тонкую настройку предварительно обученной модели или использовать оперативное проектирование. Важно оценить, даст ли точная настройка предварительно обученной модели или использование методов оперативного проектирования оптимальные результаты для данного контекста приложения.
  3. Настройка значений параметров. Решения относительно значений параметров, таких как температура модели, требуют тщательного рассмотрения, поскольку они напрямую влияют на поведение и выходные данные модели LLM.
  4. Выбор подходящей модели внедрения. Выбор модели внедрения играет жизненно важную роль в точном представлении базовой семантической информации данных. В процессе выбора следует руководствоваться тщательной оценкой и сравнением.
  5. Определение оптимальной базы данных векторов для хранения вложений документов. Выбор подходящей базы данных векторов для хранения вложений документов должен основываться на тестах производительности и таких соображениях, как масштабируемость, скорость поиска и совместимость с общей архитектурой системы.

Все вышеупомянутые решения должны быть основаны на тщательной оценке модели и тестировании производительности, чтобы гарантировать, что выбранные подходы соответствуют желаемым результатам и демонстрируют удовлетворительные уровни производительности.

Оценка модели

  1. Оценка моделей LLM или GAI с использованием традиционных показателей, таких как точность, точность или полнота, неадекватна. Оценка актуальности и правильности ответов часто требует субъективного человеческого суждения. Подобная зависимость от человеческой оценки существенно ограничивает масштаб тестовых примеров и повышает риски в процессе оценки.
  2. Должны быть включены дополнительные тестовые примеры, чтобы заранее снизить вероятность возникновения дискриминационных или оскорбительных ответов и непреднамеренного раскрытия конфиденциальной информации. Эти тестовые примеры должны быть направлены на выявление и устранение уязвимостей, связанных с этими чувствительными аспектами.
  3. Принятие подхода «красный-синий» может оказаться полезным в управлении рисками, связанными с моделями LLM или GAI. При таком подходе красная команда берет на себя ответственность за внедрение пограничных случаев и нежелательных запросов, чтобы бросить вызов системе и попытаться вызвать нежелательные ответы или утечку данных. И наоборот, перед синей командой стоит задача снизить эти риски путем внедрения надежных мер защиты и мер, обеспечивающих устойчивость и целостность системы. Такой совместный подход помогает выявлять и устранять уязвимости посредством тщательного тестирования и упреждающего управления рисками.

Развертывание производства

  1. Оценка затрат на инфраструктуру. Помимо ресурсов, необходимых для запуска API вывода модели и векторной базы данных, крайне важно учитывать потенциальную потребность в дополнительном оборудовании при проведении точной настройки модели. Это включает в себя учет сопутствующих затрат на приобретение и обслуживание необходимых аппаратных ресурсов.
  2. Отслеживание обучения и тестирования модели. Внедрение комплексной системы отслеживания необходимо для мониторинга и записи ключевой информации во время обучения и тестирования модели. Это включает в себя документирование гиперпараметров для каждого теста, а также сбор соответствующих показателей для оценки производительности и эффективности процессов обучения и тестирования.
  3. Репозиторий моделей. Настоятельно рекомендуется создать централизованное хранилище моделей. Этот репозиторий служит централизованным узлом для хранения и организации артефактов модели. Это облегчает отслеживание результатов обучения и тестирования конкретных моделей, а также позволяет при необходимости эффективно откатывать модели.
  4. Конвейер развертывания. Чтобы обеспечить улучшенный контроль и управление кодом вывода модели, рекомендуется разрабатывать его в рамках стандартизированной структуры и шаблона, такого как Mlflow. Развертывание кода с помощью диаграммы Helm в кластере Kubernetes в виде неизменяемого образа еще больше повышает стабильность и воспроизводимость. Такой подход к конвейеру развертывания способствует упрощению и надежности процессов развертывания, способствуя эффективному управлению системой вывода модели.

Мониторинг модели и обратная связь

После запуска производства непрерывный мониторинг модели необходим для обеспечения ее постоянной производительности и эффективности.

  1. Механизм обратной связи с пользователем. Внедрение механизма обратной связи с пользователем имеет решающее значение для быстрого выявления любых нежелательных результатов или проблем, с которыми сталкиваются пользователи. Это позволяет своевременно оповещать и способствует быстрому реагированию на любые проблемы.
  2. Регулярный анализ. Регистрация и анализ вводимых пользователем данных и соответствующих ответов модели должны стать обычной практикой. Из-за потенциально высоких объемов трафика для целей проверки могут быть взяты случайные выборки. Вычисляя точность как выборочное среднее с доверительным интервалом, любое ухудшение производительности можно быстро обнаружить и пометить.
  3. Автоматический мониторинг: использование дополнительной модели классификации НЛП может помочь автоматически обнаруживать ответы, содержащие дискриминационные или оскорбительные выражения. Кроме того, сканирование ответов на предмет утечки конфиденциальной информации помогает поддерживать конфиденциальность данных и защищать их от непреднамеренного раскрытия.
  4. Анализ ошибок. В случае обнаружения нежелательного поведения или проблем решающее значение приобретает проведение тщательного анализа ошибок. Это включает в себя анализ коренных причин и выявление закономерностей, которые способствуют наблюдаемым аномалиям. Этот процесс позволяет выявить области, требующие улучшения, и дает информацию для последующих действий.
  5. Управление версиями и A/B-тестирование. При крупных обновлениях модели LLM рекомендуется проводить A/B-тестирование. Этот сравнительный анализ позволяет оценить производительность и влияние различных версий или конфигураций модели. Тщательно оценивая результаты A/B-тестирования, можно принять обоснованные решения относительно выбора и развертывания версий или конфигураций модели, которые дают наилучшие результаты.