Tác giả: Tiến Sĩ Assad Abbas
Ngày 7 tháng 2 năm 2024
Học máy (ML) là một công nghệ mạnh mẽ có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và mang lại giá trị cho khách hàng. Tuy nhiên, mô hình học máy thường khó phát triển và triển khai. Chúng cần rất nhiều chuyên môn, tài nguyên và sự phối hợp. Đó là lý do tại sao Biên Phòng Học Máy (MLOps) đã xuất hiện như một mô hình để cung cấp các giá trị có thể mở rộng và có thể đo được cho các doanh nghiệp dựa trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI).
MLOps là các thực tiễn giúp tự động hóa và đơn giản hóa các luồng công việc và triển khai ML. MLOps làm cho các mô hình ML nhanh hơn, an toàn hơn và đáng tin cậy hơn khi triển khai. MLOps cũng cải thiện sự hợp tác và giao tiếp giữa các bên liên quan. Nhưng ngoài MLOps, cần có nhiều hơn cho một loại mới của mô hình ML được gọi là Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs).
LLMs là mạng thần kinh sâu có thể tạo ra các văn bản ngôn ngữ tự nhiên cho các mục đích khác nhau, như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu hoặc viết mã. LLMs, như GPT-4, BERT và T5, rất mạnh mẽ và linh hoạt trong Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP). LLMs có thể hiểu được sự phức tạp của ngôn ngữ con người tốt hơn so với các mô hình khác. Tuy nhiên, LLMs cũng rất khác biệt so với các mô hình khác. Chúng lớn, phức tạp và đòi hỏi dữ liệu lớn. Chúng cũng cần rất nhiều tính toán và bộ nhớ để huấn luyện và triển khai. Chúng cũng cần rất nhiều dữ liệu để học từ, điều này có thể gây ra các vấn đề về chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và đạo đức.
Hơn nữa, LLMs có thể tạo ra các đầu ra không chính xác, thiên vị hoặc có hại, cần đánh giá và kiểm soát cẩn thận. Một mô hình mới gọi là Biên Phòng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMOps) trở nên càng quan trọng hơn để xử lý những thách thức và cơ hội của LLMs. LLMOps là một dạng đặc biệt của MLOps tập trung vào LLMs trong quá trình triển khai. LLMOps bao gồm các thực tiễn, kỹ thuật và công cụ giúp LLMs hiệu quả, hiệu lực và đạo đức khi triển khai. LLMOps cũng giúp giảm thiểu các rủi ro và tối đa hóa các lợi ích của LLMs.
Các Lợi Ích của LLMOps Đối Với Tổ Chức
LLMOps có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức muốn tận dụng toàn bộ tiềm năng của LLMs.
Một trong những lợi ích là tăng cường hiệu quả, khi LLMOps cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để tối ưu hóa quá trình phát triển, triển khai và bảo trì của LLMs.
Một lợi ích khác là giảm chi phí, khi LLMOps cung cấp các kỹ thuật để giảm thiểu công suất tính toán và lưu trữ cần thiết cho LLMs mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng.
Ngoài ra, LLMOps cung cấp các kỹ thuật để cải thiện chất lượng dữ liệu, đa dạng và liên quan cũng như đạo đức dữ liệu, công bằng và trách nhiệm của LLMs.
Hơn nữa, LLMOps cung cấp các phương pháp để tạo ra và triển khai các ứng dụng LLM phức tạp và đa dạng bằng cách hướng dẫn và tăng cường việc huấn luyện và đánh giá của LLMs.
Nguyên Tắc Cơ Bản và Thực Tiễn Tốt Nhất của LLMOps
Dưới đây là các nguyên tắc cơ bản và thực tiễn tốt nhất của LLMOps được trình bày một cách ngắn gọn:
Các Nguyên Tắc Cơ Bản của LLMOPs
LLMOPs bao gồm bảy nguyên tắc cơ bản hướng dẫn toàn bộ vòng đời của LLMs, từ việc thu thập dữ liệu đến sản xuất và bảo trì.
- Nguyên tắc đầu tiên là thu thập và chuẩn bị dữ liệu văn bản đa dạng có thể đại diện cho lĩnh vực và nhiệm vụ của LLM.
- Nguyên tắc thứ hai là đảm bảo chất lượng, đa dạng và liên quan của dữ liệu, vì chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của LLM.
- Nguyên tắc thứ ba là tạo ra các gợi ý đầu vào hiệu quả để gây ra đầu ra mong muốn từ LLM bằng sự sáng tạo và thử nghiệm.
- Nguyên tắc thứ tư là điều chỉnh các LLM được huấn luyện trước cho các lĩnh vực cụ thể bằng cách lựa chọn dữ liệu, siêu tham số và đánh giá phù hợp và tránh việc quá mức hoặc thiếu mức.
- Nguyên tắc thứ năm là triển khai các LLM đã được điều chỉnh vào sản xuất, đảm bảo khả năng mở rộng, bảo mật và tương thích với môi trường thực tế.
- Nguyên tắc thứ sáu là theo dõi hiệu suất của các LLM và cập nhật chúng với dữ liệu mới khi lĩnh vực và nhiệm vụ có thể phát triển.
- Nguyên tắc thứ bảy là thiết lập các chính sách đạo đức cho việc sử dụng LLM, tuân thủ các quy định pháp lý và xã hội, và xây dựng niềm tin với người dùng và các bên liên quan.
Thực Tiễn Tốt Nhất của LLMOps
LLMOps hiệu quả phụ thuộc vào một tập hợp các thực tiễn tốt nhất mạnh mẽ. Các thực tiễn này bao gồm kiểm soát phiên bản, thử nghiệm, tự động hóa, giám sát, cảnh báo và quản trị. Các thực tiễn này phục vụ như các hướng dẫn cần thiết, đảm bảo quản lý hiệu quả và có trách nhiệm của LLMs trong suốt vòng đời của chúng. Mỗi thực tiễn được thảo luận ngắn gọn như sau:
- Kiểm soát phiên bản— thực tiễn của việc theo dõi và quản lý các thay đổi trong dữ liệu, mã nguồn và mô hình trong suốt vòng đời của LLMs.
- Thử nghiệm— ám chỉ việc thử nghiệm và đánh giá các phiên bản khác nhau của dữ liệu, mã nguồn và mô hình để tìm ra cấu hình và hiệu suất tối ưu của LLMs.
- Tự động hóa— thực tiễn của việc tự động hóa và điều phối các nhiệm vụ và luồng công việc khác nhau trong vòng đời của LLMs.
- Giám sát— thu thập và phân tích các chỉ số và phản hồi liên quan đến hiệu suất, hành vi và tác động của LLMs.
- Cảnh báo— thiết lập và gửi cảnh báo và thông báo dựa trên các chỉ số và phản hồi được thu thập từ quá trình giám sát.
- Quản trị— thiết lập và áp dụng các chính sách, tiêu chuẩn và hướng dẫn cho việc sử dụng LLMs một cách đạo đức và có trách nhiệm.
Công Cụ và Nền Tảng cho LLMOps
Các tổ chức cần sử dụng các công cụ và nền tảng khác nhau có thể hỗ trợ và làm dễ dàng cho LLMOps để tận dụng toàn bộ tiềm năng của LLMs. Một số ví dụ là OpenAI, Hugging Face và Weights & Biases.
OpenAI, một công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, cung cấp các dịch vụ và mô hình khác nhau, bao gồm GPT-4, DALL-E, CLIP và DINOv2. Trong khi GPT-4 và DALL-E là các ví dụ về LLMs, CLIP và DINOv2 là các mô hình dựa trên thị giác được thiết kế cho các nhiệm vụ như hiểu ảnh và học biểu diễn. OpenAI API, do OpenAI cung cấp, hỗ trợ Khung Làm việc Trí Tuệ Nhân Tạo Có Trách Nhiệm, nhấn mạnh việc sử dụng Trí Tuệ Nhân Tạo đạo đức và có trách nhiệm.
Tương tự, Hugging Face là một công ty trí tuệ nhân tạo cung cấp một nền tảng Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên, bao gồm một thư viện và một trung tâm các LLMs được huấn luyện trước, như BERT, GPT-3 và T5. Nền tảng Hugging Face hỗ trợ tích hợp với TensorFlow, PyTorch hoặc Amazon SageMaker.
Weights & Biases là một nền tảng MLOps cung cấp các công cụ cho việc theo dõi thí nghiệm, hiển thị mô hình, phiên bản tập dữ liệu và triển khai mô hình. Nền tảng Weights & Biases hỗ trợ các tích hợp khác nhau, như Hugging Face, PyTorch hoặc Google Cloud.
Đây chỉ là một số công cụ và nền tảng có thể hỗ trợ với LLMOps, nhưng còn nhiều công cụ khác được cung cấp trên thị trường.
Các Ứng Dụng của LLMs
LLMs có thể được áp dụng vào nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực khác nhau, phụ thuộc vào nhu cầu và mục tiêu của tổ chức. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, LLMs có thể giúp trong việc chẩn đoán bệnh, khám phá thuốc, chăm sóc bệnh nhân và giáo dục sức khỏe bằng cách dự đoán cấu trúc 3D của protein từ chuỗi axit amin của chúng, giúp hiểu và điều trị các bệnh như COVID-19, Alzheimer hoặc ung thư.
Tương tự, trong lĩnh vực giáo dục, LLMs có thể tăng cường quá trình dạy và học thông qua nội dung cá nhân hóa, phản hồi và đánh giá bằng cách tùy chỉnh trải nghiệm học ngôn ngữ cho mỗi người dùng dựa trên kiến thức và tiến độ của họ.
Trong thương mại điện tử, LLMs có thể tạo ra và đề xuất các sản phẩm và dịch vụ dựa trên sở thích và hành vi của khách hàng bằng cách cung cấp các đề xuất phù hợp với ý kiến riêng và mô hình dựa trên thực tế bằng cách sử dụng gương thông minh với thực tế tăng cường, mang lại trải nghiệm mua sắm tốt hơn.
Thách Thức và Rủi Ro của LLMs
Mặc dù có nhiều ưu điểm, LLMs cũng đối mặt với một số thách thức đòi hỏi sự cân nhắc cẩn thận. Đầu tiên, nhu cầu về tài nguyên tính toán lớn gây ra lo ngại về chi phí và môi trường. Các kỹ thuật như nén và cắt tỉa mô hình giúp tối ưu hóa kích thước và tốc độ.
Thứ hai, sự mong muốn mạnh mẽ về các bộ dữ liệu lớn, đa dạng đưa ra thách thức về chất lượng dữ liệu, bao gồm nhiễu và thiên vị. Các giải pháp như kiểm tra và bổ sung dữ liệu giúp tăng cường tính ổn định của dữ liệu.
Thứ ba, LLMs đe dọa quyền riêng tư dữ liệu, gây nguy cơ tiết lộ thông tin nhạy cảm. Các kỹ thuật như quyền riêng tư khác biệt và mã hóa giúp bảo vệ trước các vi phạm.
Cuối cùng, các vấn đề đạo đức nảy sinh từ khả năng tạo ra các đầu ra thiên vị hoặc có hại. Các kỹ thuật liên quan đến phát hiện thiên vị, giám sát và can thiệp của con người đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
Những thách thức này đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện, bao gồm toàn bộ vòng đời của LLMs, từ việc thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình và tạo ra đầu ra.
Kết Luận
LLMOps là một mô hình mới tập trung vào quản lý vận hành của LLMs trong môi trường sản xuất. LLMOps bao gồm các thực tiễn, kỹ thuật và công cụ giúp phát triển, triển khai và bảo trì hiệu quả của LLMs, cũng như giảm thiểu các rủi ro và tối đa hóa các lợi ích của chúng. LLMOps là yếu tố quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của LLMs và tận dụng chúng cho các ứng dụng và lĩnh vực thực tế khác nhau.
Tuy nhiên, LLMOps là một thách thức, đòi hỏi nhiều chuyên môn, tài nguyên và sự phối hợp qua các nhóm và giai đoạn khác nhau. LLMOps cũng đòi hỏi một đánh giá cẩn thận về nhu cầu, mục tiêu và thách thức của mỗi tổ chức và dự án, cũng như việc lựa chọn các công cụ và nền tảng phù hợp có thể hỗ trợ và làm dễ dàng cho LLMOps.
