LLMOps, o come gestire efficacemente i modelli di linguaggio in un’organizzazione | AI nel business #125

Come funzionano i LLM e a cosa servono nelle aziende?

Prima di discutere di LLMOps, spieghiamo prima cosa sono i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Sono sistemi di apprendimento automatico che sono stati addestrati su enormi raccolte di testi – da libri ad articoli web a codice sorgente, ma anche immagini e persino video. Di conseguenza, imparano a comprendere la grammatica, la semantica e il contesto del linguaggio umano. Utilizzano l’architettura transformer descritta per la prima volta dai ricercatori di Google nel 2017 nell’articolo “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Questo consente loro di prevedere le parole successive in una frase, creando un linguaggio fluido e naturale.

Come strumenti versatili, i LLM nelle aziende sono ampiamente utilizzati per, tra le altre cose:

• costruire database interni di vettori per un recupero efficiente delle informazioni rilevanti basato sulla comprensione della query, non solo su parole chiave – un esempio potrebbe essere uno studio legale che utilizza LLM per creare un database vettoriale di tutte le leggi e le sentenze pertinenti. Questo consente un rapido recupero delle informazioni chiave per un particolare caso,
• automatizzare i processi CI/CD (Integrazione Continua/Distribuzione Continua) generando script e documentazione – grandi aziende tecnologiche possono utilizzare i LLM per generare automaticamente codice, test unitari e documentare nuove funzionalità software, accelerando i cicli di rilascio,
• raccolta, preparazione e etichettatura dei dati – i LLM possono aiutare a elaborare e categorizzare enormi quantità di dati testuali, immagini o audio, essenziali per addestrare altri modelli di apprendimento automatico.

Le aziende possono anche adattare i LLM pre-addestrati alle loro industrie insegnando loro un linguaggio specializzato e un contesto aziendale (fine-tuning).

Tuttavia, la creazione di contenuti, la traduzione linguistica e lo sviluppo di codice sono gli usi più comuni dei LLM nell’impresa. Infatti, i LLM possono creare descrizioni di prodotti coerenti, rapporti aziendali e persino aiutare i programmatori a scrivere codice sorgente in diversi linguaggi di programmazione.

Nonostante l’enorme potenziale dei LLM, le organizzazioni devono essere consapevoli delle sfide e delle limitazioni associate. Queste includono costi computazionali, il rischio di pregiudizi nei dati di addestramento, la necessità di monitoraggio e messa a punto regolari dei modelli, e sfide di sicurezza e privacy. È anche importante tenere presente che i risultati generati dai modelli nella fase attuale di sviluppo richiedono supervisione umana a causa di errori (allucinazioni) che si verificano in essi.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Che cos’è LLMOps?

LLMOps, o Operazioni di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, è un insieme di pratiche per implementare e gestire efficacemente i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) in ambienti di produzione. Con LLMOps, i modelli di intelligenza artificiale possono rispondere rapidamente ed efficientemente a domande, fornire riassunti ed eseguire istruzioni complesse, risultando in una migliore esperienza utente e un maggiore valore aziendale. LLMOps si riferisce a un insieme di pratiche, procedure e flussi di lavoro che facilitano lo sviluppo, l’implementazione e la gestione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni durante il loro ciclo di vita.

Possono essere visti come un’estensione del concetto di MLOps (Operazioni di Apprendimento Automatico) adattato ai requisiti specifici dei LLM. Le piattaforme LLMOps come Vertex AI di Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) o IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) consentono una gestione più efficiente delle librerie di modelli, riducendo i costi operativi e permettendo a personale meno tecnico di svolgere compiti legati ai LLM.

Rispetto alle operazioni software tradizionali, LLMOps deve affrontare sfide complesse, come:

• elaborare enormi quantità di dati,
• addestrare modelli computazionalmente esigenti,
• implementare i LLM nell’azienda,
• il loro monitoraggio e messa a punto,
• garantire la sicurezza e la privacy delle informazioni sensibili.

LLMOps assume particolare importanza nell’attuale panorama aziendale, in cui le aziende si affidano sempre più a soluzioni di intelligenza artificiale avanzate e in rapida evoluzione. Standardizzare e automatizzare i processi associati a questi modelli consente alle organizzazioni di implementare più efficientemente innovazioni basate sull’elaborazione del linguaggio naturale.

Fonte: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — somiglianze e differenze

Sebbene LLMOps sia evoluto dalle buone pratiche di MLOps, richiede un approccio diverso a causa della natura dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Comprendere queste differenze è fondamentale per le aziende che vogliono implementare efficacemente i LLM.

Come MLOps, LLMOps si basa sulla collaborazione di Data Scientist che si occupano di dati, ingegneri DevOps e professionisti IT. Con LLMOps, tuttavia, si pone maggiore enfasi su:

• metriche di valutazione delle prestazioni, come BLEU (che misura la qualità delle traduzioni) e ROUGE (che valuta i riassunti di testo), invece delle classiche metriche di apprendimento automatico,
• qualità dell’ingegneria dei prompt – cioè, sviluppare le giuste query e contesti per ottenere i risultati desiderati dai LLM,
• feedback continuo dagli utenti – utilizzare le valutazioni per migliorare iterativamente i modelli,
• maggiore enfasi sui test di qualità da parte delle persone durante la distribuzione continua,
• manutenzione dei database vettoriali.

Nonostante queste differenze, MLOps e LLMOps condividono un obiettivo comune: automatizzare compiti ripetitivi e promuovere l’integrazione e la distribuzione continua per aumentare l’efficienza. È quindi cruciale comprendere le sfide uniche di LLMOps e adattare le strategie alle specificità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Principi chiave di LLMOps

Un’implementazione di successo di LLMOps richiede l’adesione a diversi principi chiave. La loro applicazione garantirà che il potenziale dei LLM in un’organizzazione venga realizzato in modo efficace e sicuro. I seguenti 11 principi di LLMOps si applicano sia alla creazione, all’ottimizzazione del funzionamento e al monitoraggio delle prestazioni dei LLM nell’organizzazione.

1. Gestione delle risorse informatiche. I processi LLM come l’addestramento richiedono molta potenza di calcolo, quindi l’uso di processori specializzati come le Unità di Elaborazione delle Reti Neurali (NPU) o le Unità di Elaborazione Tensoriale (TPU) può accelerare significativamente queste operazioni e ridurre i costi. L’uso delle risorse dovrebbe essere monitorato e ottimizzato per massimizzare l’efficienza.
2. Monitoraggio e manutenzione costanti dei modelli. Gli strumenti di monitoraggio possono rilevare in tempo reale i cali delle prestazioni del modello, consentendo una risposta rapida. Raccogliere feedback da utenti ed esperti consente un affinamento iterativo del modello per garantire la sua efficacia a lungo termine.
3. Gestione adeguata dei dati. Scegliere software che consenta un’archiviazione e un recupero efficienti di grandi quantità di dati durante il ciclo di vita dei LLM è cruciale. Automatizzare i processi di raccolta, pulizia e elaborazione dei dati garantirà un costante approvvigionamento di informazioni di alta qualità per l’addestramento del modello.
4. Preparazione dei dati. La trasformazione, l’aggregazione e la separazione regolari dei dati sono essenziali per garantire la qualità. I dati dovrebbero essere visibili e condivisibili tra i team per facilitare la collaborazione e aumentare l’efficienza.
5. Ingegneria dei prompt. L’ingegneria dei prompt implica fornire al LLM comandi chiari espressi in linguaggio naturale. L’accuratezza e la ripetibilità delle risposte fornite dai modelli di linguaggio, così come l’uso corretto e coerente del contesto, dipendono in gran parte dalla precisione dei prompt.
6. Implementazione. Per ottimizzare i costi, i modelli pre-addestrati devono essere adattati a compiti e ambienti specifici. Piattaforme come NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) e ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) offrono strumenti di ottimizzazione per l’apprendimento profondo per ridurre le dimensioni dei modelli e accelerare le loro prestazioni.
7. Recupero da disastri. Backup regolari di modelli, dati e configurazioni garantiscono la continuità aziendale in caso di guasto del sistema. Implementare meccanismi di ridondanza, come la replicazione dei dati e il bilanciamento del carico, aumenta l’affidabilità dell’intera soluzione.
8. Sviluppo etico dei modelli. Qualsiasi pregiudizio nei dati di addestramento e nei risultati del modello che potrebbe distorcere i risultati e portare a decisioni ingiuste o dannose dovrebbe essere anticipato, rilevato e corretto. Le aziende dovrebbero implementare processi per garantire uno sviluppo responsabile ed etico dei sistemi LLM.
9. Feedback delle persone. Rafforzare il modello attraverso il feedback degli utenti (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) può migliorare significativamente le sue prestazioni, poiché i compiti LLM sono spesso aperti. Il giudizio umano consente di sintonizzare il modello sui comportamenti preferiti.
10. Catene e pipeline di LLM. Strumenti come LangChain (https://python.langchain.com/) e LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) consentono di concatenare più chiamate LLM e interagire con sistemi esterni per completare compiti complessi. Questo consente di costruire applicazioni complete basate sui LLM.
11. Affinamento del modello. Librerie open source come Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) o TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) aiutano a migliorare le prestazioni del modello ottimizzando gli algoritmi di addestramento e l’utilizzo delle risorse. È anche cruciale ridurre la latenza del modello per garantire la reattività dell’applicazione.

Fonte: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Riepilogo

LLMOps consente alle aziende di implementare in modo sicuro e affidabile modelli di linguaggio avanzati e definire come le organizzazioni sfruttano le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale. Automatizzando i processi, monitorando continuamente e adattandosi a esigenze aziendali specifiche, le organizzazioni possono sfruttare appieno l’enorme potenziale dei LLM nella generazione di contenuti, automazione dei compiti, analisi dei dati e in molte altre aree.

Sebbene LLMOps sia evoluto dalle migliori pratiche di MLOps, richiede strumenti e strategie diverse adattate alle sfide della gestione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Solo con un approccio ponderato e coerente le aziende saranno in grado di utilizzare efficacemente questa tecnologia innovativa garantendo sicurezza, scalabilità e conformità normativa.

Man mano che i LLM diventano più avanzati, il ruolo di LLMOps sta crescendo, fornendo alle organizzazioni una solida base per implementare questi potenti sistemi di intelligenza artificiale in modo controllato e sostenibile. Le aziende che investono nello sviluppo delle competenze LLMOps avranno un vantaggio strategico nello sfruttare le innovazioni basate sull’elaborazione del linguaggio naturale, consentendo loro di rimanere all’avanguardia nella trasformazione digitale.

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