當您進行原型設計時，大型語言模型 (LLM) 的使用非常簡單。然而，將法學碩士納入商業產品則完全是另一回事。 LLM開發生命週期由多個複雜的元件組成，包括資料取得、資料準備、工程、模型微調、模型部署、模型監控等。
這個過程還要求從資料工程到資料科學再到機器學習工程的團隊之間進行順暢的溝通和交接。為了保持所有這些流程同步並一起運行，強有力的操作實踐是關鍵。
這就是 LLMOps 的用武之地。
繼續閱讀以了解 LLMOps 的全部內容，了解它與 MLOps 有何不同，並了解一些順利交付由 LLM 支援的應用程式的最佳實踐。
什麼是大型語言模型操作 (LLMOps)？
LLMOps 代表大型語言模型操作，是指旨在加速模型整個生命週期的創建、部署和管理的專門方法和流程。
這些過程包括資料準備、語言模型
訓練、監控、微調和部署。 LLMOps 與機器學習操作維 (MLOps) 一樣，基於資料科學家、DevOps 工程師和其他 IT 團隊之間的合作。
目前的 LLMOps 格局包括：
大型語言模型－如果 LLM 沒有先出現，我們就不會談論 LLMOps。
LLM 即服務－透過其基礎設施將 LLM 作為 API 提供，這是交付封閉式模型最常見的方式。
客製化 LLM 堆疊——用於微調和實施
基於開源原則的專有解決方案的更多工具。
快速的工程技術－它們支援上下文學習而不是微調，成本更低，並且不需要使用敏感資料。
向量資料庫－向量資料庫為某些指令提取上下文適當的資料。
提示執行工具－它們透過管 英國 WhatsApp 號碼數據 理提示範本和建立相關提示的鏈狀序列來最佳化和改進模型輸出。
LLMOps 與 MLOps
LLMOps 可以解釋為透過滿足 LLM 獨特要求的流程和技術進行升級的 MLOps。主要考慮因素包括：
成本
LLMOps 會產生推理成本而標準 MLOps 會產
生資料收集和模型訓練成本。儘管實驗期間昂貴的 API 可能會產生成本，但長時間的提示會產生推理成本。
計算資源
訓練和微調大語言模型通常需要對海量資料集進行大量計算。為了加速這一過程，您需要專門的硬件，例如 GPU，這對於訓練和部署大語言模型至關重要。
遷移學習
與許多從頭開始建立或訓練的
標準 ML 模型不同，許多 LLM 模型從基礎模型開始，並使用新資料進行微調，以提高給定領域的效能。微調可以用更少的資料和運算資源為特定應用程式提供尖端的效能。
人類回饋
來自人類回饋的強化學習 (RLHF) 帶來了大語言模型訓練的重大進步。由於 LLM 操作通常是開放式的，因此經常需要最終 轉換的銷售頁面：這裡有 5 個違反直覺的技巧 使用者的人工回饋來評估 LLM 績效。將此類回饋循環整合到您的 LLMOps 管道中可以促進評估，同時也為您的 LLM 未來的微調提供數據。
超參數調整
在傳統的機器學習中，超參數調整通常著重於提高準確性或其他指標。調優對於法學碩士尤其重要，因為它可以降低訓練和推理所需的成本和運算資源。
例如，改變批量大小和學習率可以顯 香港新聞 著改變訓練的速度和成本。因此，傳統的機器學習模型和法學碩士都可以從追蹤和優化調整過程中受益。
績效指標傳統的機器學
習模型具有明確定義的效能指標，例如準確性、AUC 和 F1 分數。這些指標都比較容易計算。然而，在評估法學碩士時，適用一整套獨立的標準指標和評分。
例子包括雙語評估替補 (BLEU) 和回憶導向的 Gisting 評估替補 (ROUGE)，這需要額外的關注
及時工程
指令遵循模型可以管理更複雜
的提示或指令集。工程提示對於從法學碩士那裡收到正確且一致的答案至關重要。及時工程可以降低模型幻覺的風險，並及時進行駭客攻擊，例如注入、資料外洩、越獄。
LLM鍊或管道
使用LangChain或LlamaIndex等工具創建的 LLM 管道結合了多個 LLM 呼叫和/或對向量資料庫或網路搜尋等其他系統的呼叫。這些管道使法學碩士能夠進行複雜的活動，例如知識庫問答或基於文件集合解決使用者查詢。事實上，法學碩士申請開發通常集中於創建管道，而不是創建新的法學碩士。