بازبینی، پیش‌بینی و انطباق با مقررات در LLMOps

ارزیابی عملکرد یک مدل زبانی بزرگ شامل معیارهای مختلفی است که هر کدام برای سنجش جنبه‌های مختلف توانایی‌های زبانی و دقت زمینه‌ای مدل طراحی شده‌اند. معیارهایی که پوشش می‌دهیم شامل پیچیدگی (perplexity)، ارزیابی انسانی، ارزیابی دو زبانه زیر مطالعه (BLEU) و تنوع هستند. پیچیدگی، توانایی مدل در پیش‌بینی یک نمونه را اندازه‌گیری می‌کند. در این زمینه، امتیاز پیچیدگی پایین‌تر نشان‌دهنده عملکرد پیش‌بینی بهتر است، به این معنا که مدل می‌تواند کلمه یا دنباله بعدی در هر متن را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند:

زمینه: گربه روی

پیش‌بینی: زیرانداز

امتیاز پیچیدگی: ۵

مدل پیش‌بینی می‌کند که پس از «گربه روی»، «زیرانداز» می‌آید، که ادامه‌ای منطقی و رایج است. امتیاز پیچیدگی پایین ۵ نشان‌دهنده اطمینان و دقت بالای مدل در این پیش‌بینی است. این یک نمونه معمولی از یک زمینه قابل‌پیش‌بینی و ساده برای مدل است:

زمینه: به سوی بی‌نهایت و

پیش‌بینی: سیب

امتیاز پیچیدگی: ۱۵۰

پیش‌بینی مدل

پیش‌بینی مدل برای عبارت «به سوی بی‌نهایت و» به کلمه «سیب» غیرمنتظره و از نظر زمینه‌ای نادرست است. امتیاز بالای پیچیدگی ۱۵۰ نشان‌دهنده عدم اطمینان و خطای مدل در این پیش‌بینی است. این مثال نشان‌دهنده کمبود درک زمینه‌ای است که منجر به امتیاز بالای پیچیدگی می‌شود.

یکی دیگر از اجزای مهم ارزیابی، ارزیابی انسانی است که دیدگاهی ذهنی اما ضروری به ارزیابی مدل می‌افزاید. در اینجا، بازبین‌های انسانی خروجی‌های تولیدشده توسط LLM را با تمرکز بر ارتباط، انسجام و دقت کلی آن‌ها به‌طور انتقادی تحلیل می‌کنند. این روش کمک می‌کند تا مشخص شود پاسخ‌های مدل تا چه حد با انتظارات انسانی و استانداردهای زبانی هم‌راستا هستند.
برای مدل‌هایی که در ترجمه تخصص دارند، معیار BLEU معمولاً استفاده می‌شود. BLEU یک معیار کمی است که نشان می‌دهد خروجی ترجمه‌شده مدل تا چه حد با مجموعه‌ای از ترجمه‌های مرجع باکیفیت مطابقت دارد. این معیار شاخص کلیدی اثربخشی مدل در ثبت ظرافت‌های زبان‌های مختلف و انتقال دقیق معنای موردنظر است.

در نهایت، تنوع معیار مهم دیگری است، به‌ویژه برای مدل‌هایی که در زمینه‌های خلاقانه یا متنوع استفاده می‌شوند. این معیار دامنه و تنوع خروجی‌های مدل را ارزیابی می‌کند. مدلی که در تنوع امتیاز بالایی دارد، می‌تواند پاسخ‌ها یا راه‌حل‌های متعدد و متمایزی برای یک پرس‌وجوی مشخص تولید کند و انعطاف‌پذیری و خلاقیت خود را نشان دهد. این امر به‌ویژه در کاربردهایی که پاسخ‌های متنوع مطلوب هستند، مانند هوش مصنوعی مکالمه‌ای یا تولید محتوا، ارزشمند است:

زمینه: «هوا در»

پیش‌بینی‌ها:

1. نیویورک
2. پاریس
3. توکیو
4. سیدنی
5. تورنتو

امتیاز تنوع: بالا

با توجه به زمینه «هوا در»، مدل پیش‌بینی‌های متنوعی تولید می‌کند: نیویورک، پاریس، توکیو، سیدنی و تورنتو. این دامنه پیش‌بینی‌ها در شهرهای مختلف جهانی نشان‌دهنده امتیاز تنوع بالا است. مدل توانایی خود را در تولید پاسخ‌های متنوع و مرتبط با زمینه نشان می‌دهد، که نشان‌دهنده درک قوی از ماهیت باز پرس‌وجو است:

زمینه: «بهترین روش‌های پخت»

پیش‌بینی‌ها:

1. پاستا
2. پاستا
3. پاستا
4. پاستا
5. پاستا

امتیاز تنوع: پایین

برای زمینه «بهترین روش‌های پخت»، مدل به‌طور مکرر «پاستا» را پیش‌بینی می‌کند. نبود تنوع در پیش‌بینی‌ها منجر به امتیاز تنوع پایین می‌شود. این مثال نشان‌دهنده توانایی محدود مدل در تولید پاسخ‌های متنوع است و نیاز به بهبود در تنوع تولید پاسخ را نشان می‌دهد.
این معیارها با هم تصویر جامعی از عملکرد یک LLM ارائه می‌دهند و بینش‌هایی درباره نقاط قوت و زمینه‌های بهبود آن فراهم می‌کنند. با استفاده از ترکیبی از معیارهای کمی مانند پیچیدگی و BLEU، همراه با ارزیابی‌های کیفی از طریق ارزیابی انسانی و بررسی تنوع، توسعه‌دهندگان و پژوهشگران می‌توانند اطمینان حاصل کنند که LLMهایی که با آن‌ها کار می‌کنند قوی، دقیق و به‌طور مؤثر با کاربردهای موردنظرشان هم‌راستا هستند.

 انطباق با مقررات

اطمینان از انطباق با مقرراتی مانند GDPR جنبه‌ای حیاتی در مدیریت LLMOps است، به‌ویژه در مورد حریم خصوصی داده‌های کاربران و فراهم کردن حق توضیح. برای هم‌راستایی با الزامات GDPR، چندین استراتژی پیاده‌سازی ضروری هستند.
نخست، شفافیت در پردازش داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. LLMها باید در نحوه پردازش و استفاده از داده‌های کاربران شفافیت داشته باشند. این شامل اطلاع‌رسانی واضح به کاربران درباره نحوه استفاده از داده‌هایشان توسط مدل است، به‌گونه‌ای که هیچ فرآیند مخفی یا استفاده مبهمی از اطلاعات شخصی وجود نداشته باشد. شفافیت به ایجاد اعتماد کاربران کمک می‌کند و با تأکید GDPR بر پردازش شفاف و قانونی داده‌های شخصی هم‌راستا است.

علاوه بر این، حق حذف و قابلیت انتقال داده‌ها اجزای اساسی انطباق با GDPR هستند. کاربران باید بتوانند درخواست حذف داده‌هایشان را بدهند، که اغلب به‌عنوان حق فراموش شدن شناخته می‌شود. همچنین، آن‌ها باید بتوانند درخواست قابلیت انتقال داده‌هایشان را داشته باشند، به این معنا که بتوانند داده‌هایشان را برای اهداف خود در سرویس‌های مختلف دریافت و استفاده کنند. پیاده‌سازی این حقوق نیازمند مکانیزم‌هایی در LLMها است که به کاربران اجازه دهد به‌راحتی چنین درخواست‌هایی را مطرح کنند و این درخواست‌ها به‌سرعت اجرا شوند.

ممیزی‌های منظم نیز بخش مهمی از اطمینان از انطباق مداوم هستند. این ممیزی‌ها شامل بررسی و ارزیابی روش‌های پردازش داده‌های LLM است تا اطمینان حاصل شود که به‌طور مداوم با استانداردهای GDPR مطابقت دارند. ممیزی‌های منظم به شناسایی و اصلاح هرگونه مشکل انطباق کمک می‌کنند و هم‌راستایی LLM با الزامات GDPR را در طول زمان حفظ می‌کنند.
اکنون که تأیید کرده‌ایم LLM مراحل بازبینی و حاکمیت را گذرانده است، می‌توانیم به استنتاج، سرویس‌دهی و مقیاس‌پذیری برویم. این مرحله تضمین می‌کند که LLM می‌تواند پیش‌بینی‌هایی را در محیط تولید به‌طور قابل‌اعتماد تولید کند.

استنتاج، سرویس‌دهی و مقیاس‌پذیری

در حوزه LLMها، موضوعات استنتاج، سرویس‌دهی و مقیاس‌پذیری برای عملکرد کارآمد و تجربه کاربری بهینه حیاتی هستند. این جنبه‌ها شامل نحوه ارائه بینش‌های مدل (استنتاج)، نحوه سرویس‌دهی به کاربران نهایی (سرویس‌دهی) و نحوه سازگاری سیستم با بارهای مختلف (مقیاس‌پذیری) می‌شوند.

استنتاج آنلاین و دسته‌ای

استنتاج را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد: آنلاین و دسته‌ای. استنتاج آنلاین به پردازش بلادرنگ پرس‌وجوهای فردی اشاره دارد که در آن پاسخ‌ها به‌سرعت تولید می‌شوند. از سوی دیگر، استنتاج دسته‌ای با پردازش حجم زیادی از پرس‌وجوها به‌طور همزمان سروکار دارد، که برای وظایفی که نیاز به پاسخ فوری ندارند، کارآمدتر است.

برای مثال، برای یک چت‌بات هوش مصنوعی مکالمه‌ای که توسط یک شرکت خرده‌فروشی بزرگ استفاده می‌شود، استنتاج آنلاین نقش مهمی ایفا می‌کند. این چت‌بات وظیفه تعامل بلادرنگ با مشتریان، پاسخ به پرس‌وجوهای آن‌ها، حل مشکلات و ارائه اطلاعات محصول را دارد. ماهیت این تعامل نیازمند پاسخ فوری به هر پرس‌وجوی منحصربه‌فرد برای حفظ جریان مکالمه‌ای روان است. هنگامی که مشتری سؤالی مانند «گزینه‌های حمل‌ونقل برای موقعیت من چیست؟» می‌پرسد، چت‌بات از استنتاج آنلاین استفاده می‌کند تا این ورودی را فوراً پردازش کرده و پاسخ مرتبطی تولید کند. این قابلیت پردازش فوری برای اطمینان از تعامل مؤثر چت‌بات با مشتریان و بهبود تجربه کاربری کلی و کارایی خدمات مشتریان کلیدی است.

از سوی دیگر، استنتاج دسته‌ای برای تحلیل احساسات انجام‌شده روی نظرات مشتریان برای یک محصول جدید عرضه‌شده توسط یک شرکت فناوری مناسب‌تر است. در این مورد، هدف جمع‌آوری و تحلیل مجموعه‌های گسترده‌ای از نظرات مشتریان برای ارزیابی احساسات کلی و شناسایی موضوعات یا مشکلات رایج است. نظراتی که در یک دوره زمانی، مانند یک هفته، جمع‌آوری شده‌اند، در یک دسته واحد پردازش می‌شوند. این رویکرد امکان تحلیل جامع داده‌ها را فراهم می‌کند و بینش‌هایی درباره نظرات و روندهای مشتریان در آن دوره ارائه می‌دهد. در اینجا، کارایی در پردازش همزمان مجموعه داده‌های بزرگ است، برخلاف پاسخ بلادرنگ موردنیاز در سناریوی چت‌بات.