LLMOps, oder wie man Sprachmodelle effektiv in einer Organisation verwaltet | KI im Geschäft #125

Wie funktionieren LLMs und wofür werden sie in Unternehmen eingesetzt?

Bevor wir über LLMOps sprechen, lassen Sie uns zunächst erklären, was große Sprachmodelle sind. Es handelt sich um maschinelles Lernen-Systeme, die auf riesigen Sammlungen von Texten trainiert wurden – von Büchern über Webartikel bis hin zu Quellcode, aber auch Bildern und sogar Videos. Infolgedessen lernen sie, die Grammatik, Semantik und den Kontext der menschlichen Sprache zu verstehen. Sie verwenden die Transformer-Architektur, die erstmals von Google-Forschern im Jahr 2017 in dem Artikel “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) beschrieben wurde. Dies ermöglicht es ihnen, die nächsten Wörter in einem Satz vorherzusagen und fließende und natürliche Sprache zu erzeugen.

Als vielseitige Werkzeuge werden LLMs in Unternehmen unter anderem für Folgendes eingesetzt:

• Aufbau interner Vektordatenbanken für die effiziente Abrufung relevanter Informationen basierend auf dem Verständnis der Anfrage, nicht nur auf Schlüsselwörtern – ein Beispiel könnte eine Anwaltskanzlei sein, die LLM verwendet, um eine Vektordatenbank aller relevanten Gesetze und Gerichtsurteile zu erstellen. Dies ermöglicht eine schnelle Abrufung von Informationen, die für einen bestimmten Fall entscheidend sind,
• Automatisierung von CI-Prozessen/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) durch die Generierung von Skripten und Dokumentationen – große Technologieunternehmen können LLMs nutzen, um automatisch Code, Unit-Tests und Dokumentationen neuer Softwarefunktionen zu erstellen, was die Release-Zyklen beschleunigt,
• Sammlung, Vorbereitung und Kennzeichnung von Daten – LLM kann helfen, massive Mengen an Text-, Bild- oder Audiodaten zu verarbeiten und zu kategorisieren, was für das Training anderer maschineller Lernmodelle unerlässlich ist.

Unternehmen können auch vortrainierte LLMs an ihre Branchen anpassen, indem sie ihnen spezialisierte Sprache und Geschäftskontext beibringen (Feinabstimmung).

Die häufigsten Anwendungen von LLMs im Unternehmen sind jedoch die Inhaltserstellung, Sprachübersetzung und die Entwicklung von Code. Tatsächlich können LLMs konsistente Produktbeschreibungen, Geschäftsberichte erstellen und sogar Programmierern helfen, Quellcode in verschiedenen Programmiersprachen zu schreiben.

Trotz des enormen Potenzials von LLM müssen Organisationen sich der damit verbundenen Herausforderungen und Einschränkungen bewusst sein. Dazu gehören die Rechenkosten, das Risiko von Vorurteilen in den Trainingsdaten, die Notwendigkeit einer regelmäßigen Überwachung und Feinabstimmung der Modelle sowie Sicherheits- und Datenschutzherausforderungen. Es ist auch wichtig, im Hinterkopf zu behalten, dass die Ergebnisse, die von Modellen in der aktuellen Entwicklungsphase generiert werden, aufgrund von Fehlern (Halluzinationen), die in ihnen auftreten, menschliche Aufsicht erfordern.

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

Was ist LLMOps?

LLMOps, oder Large Language Model Operations, ist eine Reihe von Praktiken zur effektiven Bereitstellung und Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) in Produktionsumgebungen. Mit LLMOps können KI-Modelle schnell und effizient Fragen beantworten, Zusammenfassungen bereitstellen und komplexe Anweisungen ausführen, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einem höheren Geschäftswert führt. LLMOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, Verfahren und Arbeitsabläufen, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung großer Sprachmodelle über ihren gesamten Lebenszyklus erleichtern.

Sie können als Erweiterung des MLOps (Machine Learning Operations)-Konzepts angesehen werden, das auf die spezifischen Anforderungen von LLMs zugeschnitten ist. LLMOps-Plattformen wie Vertex AI von Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) oder IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) ermöglichen eine effizientere Verwaltung von Modellbibliotheken, senken die Betriebskosten und ermöglichen es weniger technischen Mitarbeitern, LLM-bezogene Aufgaben zu erledigen.

Im Gegensatz zu traditionellen Softwareoperationen müssen sich LLMOps mit komplexen Herausforderungen auseinandersetzen, wie:

• Verarbeitung riesiger Datenmengen,
• Training rechenintensiver Modelle,
• Implementierung von LLMs im Unternehmen,
• deren Überwachung und Feinabstimmung,
• Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes sensibler Informationen.

LLMOps gewinnen in der aktuellen Geschäftswelt, in der Unternehmen zunehmend auf fortschrittliche und sich schnell entwickelnde KI-Lösungen setzen, besondere Bedeutung. Die Standardisierung und Automatisierung der mit diesen Modellen verbundenen Prozesse ermöglicht es Organisationen, Innovationen auf der Grundlage der Verarbeitung natürlicher Sprache effizienter umzusetzen.

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

MLOps vs. LLMOps – Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Während LLMOps aus den bewährten Praktiken von MLOps hervorgegangen sind, erfordern sie aufgrund der Natur großer Sprachmodelle einen anderen Ansatz. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für Unternehmen, die LLMs effektiv implementieren möchten.

Wie MLOps basiert LLMOps auf der Zusammenarbeit von Data Scientists, die sich mit Daten befassen, DevOps-Ingenieuren und IT-Fachleuten. Bei LLMOps wird jedoch mehr Wert gelegt auf:

• Leistungsbewertungsmetriken, wie BLEU (das die Qualität von Übersetzungen misst) und ROUGE (das Textzusammenfassungen bewertet), anstelle klassischer maschineller Lernmetriken,
• Qualität des Prompt-Engineerings – das heißt, die richtigen Abfragen und Kontexte zu entwickeln, um die gewünschten Ergebnisse von LLMs zu erhalten,
• kontinuierliches Feedback von Benutzern – die Nutzung von Bewertungen zur iterativen Verbesserung der Modelle,
• größeren Wert auf Qualitätstests durch Menschen während der kontinuierlichen Bereitstellung,
• Pflege von Vektordatenbanken.

Trotz dieser Unterschiede teilen MLOps und LLMOps ein gemeinsames Ziel – die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Förderung kontinuierlicher Integration und Bereitstellung zur Steigerung der Effizienz. Es ist daher entscheidend, die einzigartigen Herausforderungen von LLMOps zu verstehen und Strategien an die Besonderheiten großer Sprachmodelle anzupassen.

Schlüsselprinzipien von LLMOps

Die erfolgreiche Implementierung von LLMOps erfordert die Einhaltung mehrerer Schlüsselprinzipien. Ihre Anwendung wird sicherstellen, dass das Potenzial von LLMs in einer Organisation effektiv und sicher realisiert wird. Die folgenden 11 Prinzipien von LLMOps gelten sowohl für die Erstellung, Optimierung des Betriebs als auch für die Überwachung der Leistung von LLMs in der Organisation.

1. Verwaltung von Rechenressourcen. LLM-Prozesse wie das Training erfordern viel Rechenleistung, daher kann die Verwendung spezialisierter Prozessoren wie Neural Network Processing Unit (NPU) oder Tensor Processing Unit (TPU) diese Operationen erheblich beschleunigen und die Kosten senken. Die Nutzung der Ressourcen sollte überwacht und für maximale Effizienz optimiert werden.
2. Ständige Überwachung und Wartung von Modellen. Überwachungstools können Rückgänge der Modellleistung in Echtzeit erkennen und eine schnelle Reaktion ermöglichen. Das Sammeln von Feedback von Benutzern und Experten ermöglicht eine iterative Verfeinerung des Modells, um dessen langfristige Wirksamkeit sicherzustellen.
3. Ordnungsgemäße Datenverwaltung. Die Wahl von Software, die eine effiziente Speicherung und Abrufung großer Datenmengen über den Lebenszyklus von LLMs ermöglicht, ist entscheidend. Die Automatisierung der Prozesse der Datensammlung, -bereinigung und -verarbeitung wird eine ständige Versorgung mit hochwertigen Informationen für das Modelltraining gewährleisten.
4. Datenvorbereitung. Regelmäßige Transformation, Aggregation und Trennung von Daten sind entscheidend, um Qualität zu gewährleisten. Daten sollten zwischen Teams sichtbar und teilbar sein, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und die Effizienz zu steigern.
5. Prompt-Engineering. Prompt-Engineering umfasst das Geben klarer Befehle an das LLM, die in natürlicher Sprache ausgedrückt sind. Die Genauigkeit und Wiederholbarkeit der von den Sprachmodellen gegebenen Antworten sowie die korrekte und konsistente Verwendung des Kontexts hängen weitgehend von der Präzision der Eingabeaufforderungen ab.
6. Implementierung. Um die Kosten zu optimieren, müssen vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben und Umgebungen angepasst werden. Plattformen wie NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) und ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) bieten Werkzeuge zur Optimierung des Deep Learning, um die Größe der Modelle zu reduzieren und deren Leistung zu beschleunigen.
7. Notfallwiederherstellung. Regelmäßige Backups von Modellen, Daten und Konfigurationen gewährleisten die Geschäftskontinuität im Falle eines Systemausfalls. Die Implementierung von Redundanzmechanismen, wie Datenreplikation und Lastenausgleich, erhöht die Zuverlässigkeit der gesamten Lösung.
8. Ethical Model Development. Alle Vorurteile in den Trainingsdaten und Modellergebnissen, die Ergebnisse verzerren und zu unfairen oder schädlichen Entscheidungen führen können, sollten antizipiert, erkannt und korrigiert werden. Unternehmen sollten Prozesse implementieren, um eine verantwortungsvolle und ethische Entwicklung von LLM-Systemen sicherzustellen.
9. Feedback von Menschen. Die Verstärkung des Modells durch Benutzerfeedback (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) kann die Leistung erheblich verbessern, da LLM-Aufgaben oft offen sind. Menschliches Urteil ermöglicht es, das Modell auf bevorzugte Verhaltensweisen abzustimmen.
10. Chains and pipelines of LLMs. Werkzeuge wie LangChain (https://python.langchain.com/) und LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) ermöglichen es, mehrere LLM-Aufrufe zu verketten und mit externen Systemen zu interagieren, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. Dies ermöglicht den Aufbau umfassender Anwendungen auf der Grundlage von LLMs.
11. Modellabstimmung. Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) oder TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) helfen, die Modellleistung durch Optimierung von Trainingsalgorithmen und Ressourcennutzung zu verbessern. Es ist auch entscheidend, die Modelllatenz zu reduzieren, um die Reaktionsfähigkeit der Anwendung sicherzustellen.

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

Zusammenfassung

LLMOps ermöglichen es Unternehmen, fortschrittliche Sprachmodelle sicher und zuverlässig bereitzustellen und zu definieren, wie Organisationen Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. Durch die Automatisierung von Prozessen, kontinuierliche Überwachung und Anpassung an spezifische Geschäftsbedürfnisse können Organisationen das enorme Potenzial von LLMs in der Inhaltserstellung, Aufgabenautomatisierung, Datenanalyse und vielen anderen Bereichen voll ausschöpfen.

Obwohl LLMOps aus den besten Praktiken von MLOps hervorgegangen sind, erfordern sie unterschiedliche Werkzeuge und Strategien, die auf die Herausforderungen der Verwaltung großer Sprachmodelle zugeschnitten sind. Nur mit einem durchdachten und konsistenten Ansatz werden Unternehmen in der Lage sein, diese bahnbrechende Technologie effektiv zu nutzen und gleichzeitig Sicherheit, Skalierbarkeit und regulatorische Compliance zu gewährleisten.

Da LLMs immer fortschrittlicher werden, wächst die Rolle von LLMOps, was den Organisationen eine solide Grundlage bietet, um diese leistungsstarken KI-Systeme kontrolliert und nachhaltig einzusetzen. Unternehmen, die in die Entwicklung von LLMOps-Kompetenzen investieren, werden einen strategischen Vorteil bei der Nutzung von Innovationen auf der Grundlage der Verarbeitung natürlicher Sprache haben, was ihnen ermöglicht, an der Spitze der digitalen Transformation zu bleiben.

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