مقایسه MLOps سنتی با LLMOps – بخش سوم

حوزه هوش مصنوعی به طور قابل‌توجهی تکامل یافته و منجر به تخصصی شدن برخی فناوری‌ها شده است که ما را از MLOps به LLMOps هدایت کرده است. MLOps بر مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارد و بر ادغام، استقرار و نظارت تاکید می‌کند و چالش‌هایی مانند نسخه‌بندی مدل، کیفیت داده‌ها و هماهنگی پایپ‌لاین‌ها را برطرف می‌کند. اما LLMOps به طور خاص به پیچیدگی‌های مدل‌های زبانی بزرگ، مانند نیازهای گسترده داده‌ای و محاسباتی و ملاحظات اخلاقی در آموزش و خروجی‌ها، می‌پردازد. در حالی که MLOps به طور کلی برای مدل‌های مختلف یادگیری ماشین اعمال می‌شود، LLMOps به طور خاص برای ظرافت‌های مدل‌های زبانی بزرگ طراحی شده است. در ادامه، چرخه عمر MLOps و ملاحظات اضافی مورد نیاز برای LLMOps را بررسی خواهیم کرد.

مراحل چرخه عمر MLOps

MLOps در تبدیل مدل‌های نظری یادگیری ماشین به کاربردهای عملی و واقعی نقش کلیدی دارد. MLOps سنتی شامل استقرار، نظارت و نگهداری مدل‌ها در محیط‌های تولیدی است و اطمینان می‌دهد که آن‌ها از چارچوب‌های مفهومی به ابزارهای کاربردی و ارزشمند تبدیل شوند. به طور کلی، چرخه عمر MLOps را می‌توان به چند مرحله کلیدی تقسیم کرد:

• توسعه مدل: این مرحله اولیه شامل ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است. دانشمندان داده و مهندسان با همکاری یکدیگر الگوریتم‌های مناسب را انتخاب می‌کنند، مدل‌ها را روی مجموعه داده‌ها آموزش می‌دهند و پارامترهای آن‌ها را برای اطمینان از عملکرد بهینه تنظیم می‌کنند.
• آزمایش: پیش از استقرار مدل، آزمایش‌های دقیقی برای تایید دقت، کارایی و قابلیت اطمینان آن انجام می‌شود. این مرحله برای اطمینان از عملکرد مورد انتظار مدل در مواجهه با داده‌های جدید و در سناریوهای مختلف حیاتی است.
• استقرار: پس از آزمایش، مدل در محیط تولیدی مستقر می‌شود. این مرحله چالش‌برانگیز است زیرا نیازمند ادغام مدل در سیستم‌های موجود و اطمینان از توانایی آن در مدیریت داده‌های بلادرنگ در مقیاس بزرگ است.
• نظارت و نگهداری: پس از استقرار، نظارت مداوم برای اطمینان از عدم کاهش عملکرد مدل در طول زمان ضروری است. این فرآیند شامل بررسی‌های منظم برای دقت، انحرافات در داده‌ها و سایر مسائل عملیاتی است. نگهداری برای به‌روزرسانی مدل‌ها، آموزش مجدد آن‌ها با داده‌های جدید و اطمینان از اثربخشی و به‌روز ماندن آن‌ها حیاتی است.

چالش‌ها و روش‌های خاص در LLMOps

LLMOps به دلیل پیچیدگی خود از جریان‌های کاری سنتی یادگیری ماشین متمایز است. مدیریت و عملیات مدل‌های زبانی بزرگ شامل تکنیک‌ها و روش‌های پیشرفته‌ای است که برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل آن‌ها ضروری هستند. مراحل کلی مربوط به چرخه عمر LLMOps به شرح زیر هستند:

• جمع‌آوری پیکره آموزشی: این مرحله اولیه شامل ایجاد پیکره‌ای (بیش از یک تریلیون) از توکن‌های زبانی است. این توکن‌ها دنباله‌های کاراکتری هستند که از داده‌های متنی خام، از جمله کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها، مقالات و رسانه‌های اجتماعی استخراج می‌شوند. دانشمندان و مهندسان یادگیری ماشین با همکاری یکدیگر اطمینان می‌دهند که گستردگی، عمق و فرمت مناسب در این پیکره نمایان باشد.
• پیش‌آموزش مدل پایه: مدلی آموزش‌ندیده مانند GPT انتخاب می‌شود تا توکن‌های آموزشی به آن اعمال شوند. این فرآیند شامل اختصاص شناسه‌هایی به هر توکن منحصربه‌فرد و آموزش مدل GPT خودبازگشتی برای پیش‌بینی شناسه‌های توکن بعدی بر اساس دنباله‌های توکن‌های دیده‌شده قبلی است. مجموعه آزمایشی جداگانه‌ای برای تنظیم دقیق هایپرپارامترهای مدل به کار می‌رود تا عملکرد بهینه و همگرایی مدل تضمین شود. این فرآیند ممکن است میلیون‌ها دلار هزینه محاسباتی داشته باشد، به همین دلیل بسیاری از مدل‌های منبع باز قبلا این فرآیند آموزشی را طی کرده‌اند.
• تنظیم دقیق مدل پایه: پس از آموزش، مدل نیاز به آموزش بیشتر روی مثال‌هایی دارد که به طور خاص برای یک مورد استفاده خاص اعمال می‌شوند. برای مثال، فرض کنید نیاز به یک مدل GPT برای تبدیل متن بدون ساختار به فرمت JSON داریم، باید مجموعه داده‌ای شامل چند هزار جفت از متن بدون ساختار و فرمت JSON مربوطه ایجاد کنیم. این مثال‌ها برای آموزش بیشتر مدل پایه استفاده خواهند شد.

روندهای ادغام مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نوآوری‌های فناورانه به اجزای ضروری در صنایع مختلف تبدیل شده‌اند و استانداردهای موجود را بازسازی کرده و معیارهای جدیدی برای کارایی و نوآوری تعیین کرده‌اند. اکنون وقت آن رسیده تا به بررسی نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در بخش‌های مختلف بپردازیم، با تمرکز بر روندهای کنونی و کاربردها، و تامل در پیامدها و امکانات آینده آن‌ها.

ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در صنایع مختلف

ادغام مدل‌های زبانی بزرگ در صنایع مختلف، کارایی عملیاتی و نوآوری را بهبود بخشیده است. این بخش‌ها از قابلیت‌های این مدل‌ها برای رفع چالش‌های خاص بهره می‌برند.

سلامت: مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت، حجم عظیمی از متون پزشکی، مقالات پژوهشی و داده‌های بیماران را تجزیه و تحلیل می‌کنند. آن‌ها به متخصصان پزشکی در تشخیص بیماری‌ها با تحلیل علائم و سوابق پزشکی کمک می‌کنند و به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر یاری می‌رسانند. علاوه بر این، مدل‌های مذکور از توسعه پزشکی شخصی‌سازی‌شده پشتیبانی می‌کنند و برنامه‌های درمانی را بر اساس داده‌های فردی بیماران تنظیم می‌کنند.

مالی: مدل‌های زبانی بزرگ گزارش‌های مالی، روندهای بازار و داده‌های مصرف‌کنندگان را بررسی می‌کنند و به ارزیابی ریسک و تشخیص تقلب کمک می‌کنند. آن‌ها داده‌های تراکنش‌ها را تحلیل می‌کنند تا الگوهایی که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های تقلبی باشند را شناسایی کنند و بدین ترتیب کاهش ریسک را بهبود می‌بخشند. همچنین، این مدل‌ها تعاملات با مشتریان را خودکار کرده و آن‌ها را به مشاوران مالی مناسب برای دریافت راهنمایی‌های شخصی‌سازی‌شده هدایت می‌کنند.

آموزش: مدل‌های زبانی بزرگ آموزش را با ارائه رابط‌های تعاملی پرسش و پاسخ متحول می‌کنند و به دانش‌آموزان امکان می‌دهند موضوعات را با سرعت و علاقه خود کاوش کنند. همچنین، این مدل‌ها با ارزیابی تکالیف و ارائه بازخورد به مربیان کمک می‌کنند و بار کاری آن‌ها را کاهش می‌دهند.

حقوق: مدل‌های زبانی بزرگ تحلیل اسناد حقوقی، قوانین قضایی و قراردادها را تسریع می‌کنند. آن‌ها با پردازش سریع متون حقوقی گسترده، تحقیقات حقوقی را تسهیل کرده و به وکلا در آماده‌سازی پرونده‌ها کمک می‌کنند. این مدل‌ها همچنین در نگارش اسناد حقوقی، اطمینان از انطباق و کاهش تلاش دستی یاری می‌رسانند.

خدمات مشتریان: خدمات مشتریان با ظهور چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ تکامل یافته است. این ابزارها پرس‌وجوهای مشتریان را به طور مؤثر مدیریت می‌کنند و در اکثر موارد نیاز به دخالت انسانی را کاهش می‌دهند. این امر نه تنها عملیات خدمات مشتریان را ساده‌تر می‌کند، بلکه هزینه‌های مرتبط را نیز کاهش می‌دهد.

تولید محتوا: مدل‌های زبانی بزرگ، از جمله انواع چندوجهی، در تولید محتوا برای مقالات، وبلاگ‌ها و بازاریابی به کار می‌روند. آن‌ها امکان نمونه‌سازی و خلق سریع محتوا را فراهم می‌کنند و زمان و منابع مورد نیاز برای توسعه محتوا را به طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهند.

روندهای کنونی و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در دنیای واقعی

مدل‌های زبانی بزرگ به طور گسترده در صنایع مختلف به کار گرفته شده‌اند و به عنصری فراگیر در کاربردهای متعدد تبدیل شده‌اند. به طوری که، برنامه‌های هوش مصنوعی را در زمینه‌های گسترده‌ای، از جمله تولید محتوا و هوش مصنوعی مکالمه‌ای، متحول می‌کنند.

کاربردهای متن به متن

مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف متن به متن در پردازش زبان طبیعی، به‌ویژه در خلاصه‌سازی، ترجمه و پرسش و پاسخ، نقش کلیدی دارند. در خلاصه‌سازی، این مدل‌ها از روش‌های ارزیابی مانند امتیاز ROUGE و معیارهای BLEU استفاده می‌کنند و به کسب‌وکارها امکان می‌دهند اسناد طولانی را به طور موثر فشرده کنند و تصمیم‌گیری سریع‌تر را تسهیل کنند. در ترجمه، مدل‌های زبانی بزرگ که روی پیکره‌های موازی جامع آموزش دیده‌اند و با استفاده از معیارهای METEOR ارزیابی می‌شوند، موانع زبانی را به طور مؤثر برطرف می‌کنند که برای عملیات تجاری بین‌المللی ضروری است. در پرسش و پاسخ، الگوریتم‌های آگاه از زمینه این مدل‌ها پاسخ‌های دقیق و بلادرنگ ارائه می‌دهند و سیستم‌های پشتیبانی کسب‌وکار را بهبود می‌بخشند.

تولید کد و رفع اشکال

مدل‌های زبانی بزرگ که روی پایگاه‌های داده کدنویسی گسترده آموزش دیده‌اند، در پیش‌بینی قطعات کد نقش مهمی دارند و توسعه نرم‌افزار را به طور قابل‌توجهی تسریع می‌کنند. استفاده از ساختارهایی مانند درخت‌های نحوی انتزاعی دقت را تضمین می‌کند و برای رفع اشکال، ادغام با ابزارهای تحلیل کد ایستا به شناسایی و اصلاح آسیب‌پذیری‌های کد کمک می‌کند. این امر کارایی و امنیت راه‌حل‌های نرم‌افزاری کسب‌وکارها را بهبود می‌بخشد.

تحلیل احساسات

در تحلیل احساسات، مدل‌های زبانی بزرگ، که بخشی از زیرمجموعه درک زبان طبیعی (NLU) هستند، به‌طور ماهرانه شاخص‌های احساسی را در متن شناسایی می‌کنند. با استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرفته و ابزارهایی مانند TextBlob و VADER، این مدل‌ها امکان ادغام تحلیل احساسات بلادرنگ را در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) فراهم می‌کنند و تعاملات ظریف‌تری با مشتریان را امکان‌پذیر می‌سازند.

ساختاردهی داده‌ها

مدل‌های زبانی بزرگ داده‌های متنی خام را تحلیل و تفسیر می‌کنند، اطلاعات کلیدی را استخراج کرده و آن‌ها را در قالب‌های ساختاریافته مانند JSON یا XML سازمان‌دهی می‌کنند. این قابلیت به‌ویژه برای پردازش داده‌ها از منابع متنوع مانند رسانه‌های اجتماعی، بازخورد مشتریان یا اسناد بدون ساختار مفید است. این مدل‌ها نقاط داده مرتبط مانند نام‌ها، تاریخ‌ها و سایر جزئیات را تشخیص داده و این عناصر را به فرمت‌های ساختاریافته و قابل‌خوانش برای ماشین دسته‌بندی می‌کنند.

چشم‌انداز آینده و پیشرفت‌های بالقوه

چشم‌انداز آینده و پیشرفت‌های بالقوه برای مدل‌های زبانی بزرگ نشان‌دهنده پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه‌هایی مانند مدل‌های چندوجهی بزرگ، استقرار در محاسبات لبه‌ای و ظهور جایگزین‌های منبع باز برای مدل‌های تجاری است.

مدل‌های چندوجهی بزرگ: پیشرفت‌های آینده در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ باعث خواهد شد تا به شکل فزاینده‌ای به سمت مدل‌های چندوجهی متمرکز متمایل شویم که قادر به پردازش و ادغام انواع مختلف داده‌ها، مانند متن، تصاویر و صدا هستند. این مدل‌ها قصد دارند اطلاعات را به گونه‌ای درک و تولید کنند که توانایی‌های شناختی انسانی را دقیق‌تر شبیه‌سازی کند. با ادغام انواع مختلف داده‌ها، مدل‌های چندوجهی می‌توانند پاسخ‌های جامع‌تر و ظریف‌تری ارائه دهند و کاربردها را در زمینه‌هایی مانند دستیارهای هوش مصنوعی، خلق محتوا و سیستم‌های تحلیل خودکار بهبود ببخشند.

مدل‌های زبانی بزرگ در محاسبات لبه‌ای: استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در پلتفرم‌های محاسبات لبه‌ای نشان‌دهنده تغییری مهم است. به طور سنتی، نیازهای محاسباتی این مدل‌ها زیرساخت‌های مبتنی بر ابر را ضروری می‌کند. با این حال، پیشرفت‌ها در فناوری محاسبات لبه‌ای انتظار می‌رود که پردازش بیشتری را به صورت محلی روی دستگاه‌ها امکان‌پذیر کند. این تغییر می‌تواند به کاهش تاخیر، افزایش حریم خصوصی و کاهش مصرف پهنای باند منجر شود و مدل‌های زبانی بزرگ را برای کاربردهای بلادرنگ در محیط‌های دورافتاده یا با محدودیت شبکه عملی‌تر و قابل‌دسترس‌تر کند.

معادل‌های منبع باز برای پیشنهادهای تجاری: این مدل‌های منبع باز مزایای متعددی از جمله شفافیت بیشتر، قابلیت سفارشی‌سازی و دسترسی گسترده‌تر برای محققان و شرکت‌های کوچک‌تر ارائه می‌دهند. با رشد جامعه منبع باز، این مدل‌ها به احتمال زیاد به سطحی برابر با پیشنهادهای تجاری در زمینه قابلیت‌ها خواهند رسید و دسترسی به فناوری پیشرفته پردازش زبان طبیعی را دموکراتیک‌تر می‌کنند. این امر می‌تواند نوآوری و توسعه کاربردها را تحریک کند، زیرا کاربران بیشتری بدون محدودیت‌های مجوزهای تجاری به مدل‌های زبانی بزرگ باکیفیت دسترسی پیدا می‌کنند.

مفاهیم اصلی LLMOps

LLMOps اصول بنیادی MLOps سنتی را به عاریت گرفته و آن‌ها را با زمینه منحصربه‌فرد مدیریت و استقرار مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ تطبیق می‌دهد. اکنون، زمان آن رسیده تا مفاهیم اصلی و اصطلاحات خاص LLMOps را مورد بررسی قرار دهیم تا ببنیم چگونه این مفاهیم از روش‌های سنتی MLOps متمایز شده و بر آن‌ها بنا می‌شوند.

اصطلاحات خاص LLMOps

درک LLMOps نیازمند آشنایی با اصطلاحات و مفاهیم خاصی است که در این حوزه به کار می‌روند:

• GPT: نوعی خاص از مدل ترنسفورمر که به دلیل اثربخشی در تولید متن شبیه به انسان شناخته شده و قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ مدرن را به نمایش می‌گذارد.
• معماری‌های ترانسفورمر: ساختارهای مدل پیشرفته‌ای که کلید مدل‌های زبانی بزرگ مدرن هستند و به دلیل مکانیزم‌های خود-توجه و قابلیت‌های پردازش موازی شناخته می‌شوند.
• مکانیزم‌های توجه: بخشی از معماری‌های ترنسفورمر هستند که به مدل‌های زبانی بزرگ کمک می‌کنند تا روی بخش‌های مرتبط با داده‌های ورودی برای پردازش بهتر زبان تمرکز کنند.
• توکن‌سازی: فرآیند تجزیه متن به واحدهای کوچک‌تر (توکن‌ها) برای پردازش شبکه عصبی، که در درک ظرافت‌های زبان در مدل‌های زبانی بزرگ حیاتی است.
• پنجره‌های زمینه‌ای: محدوده متنی که یک مدل زبانی بزرگ در هر زمان در نظر می‌گیرد و بر توانایی آن در تولید زبان منسجم و مرتبط با زمینه تأثیر می‌گذارد.
• پیش‌آموزش: مرحله اولیه آموزش یک مدل زبانی بزرگ روی مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع برای توسعه درک گسترده‌ای از زبان پیش از تنظیم دقیق.
• تنظیم دقیق: فرآیند تطبیق یک مدل زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده با وظایف یا حوزه‌های خاص با آموزش روی مجموعه داده‌های خاص آن وظیفه.
• معیارهای ارزیابی مدل زبانی: معیارهای خاصی که برای ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ استفاده می‌شوند، مانند BLEU برای ترجمه یا ROUGE برای خلاصه‌سازی متن.