大型語言模型 （LLM） 徹底改變了自然語言處理和理解領(lǐng)域，實現(xiàn)了跨各個領(lǐng)域的廣泛 AI 應(yīng)用。然而，在生產(chǎn)環(huán)境中部署 LLM 應(yīng)用程序會帶來一系列挑戰(zhàn)。從解決自然語言的歧義到管理成本和延遲，有幾個因素需要仔細(xì)考慮。
在使用 LLM 時，自然語言的模糊性帶來了重大挑戰(zhàn)。盡管 LLM 的功能令人印象深刻，但有時會產(chǎn)生不一致和意外的輸出，從而導(dǎo)致無聲故障。及時評估對于確保模型理解給定示例并且不會過度擬合它們至關(guān)重要。此外，及時的版本控制和優(yōu)化在保持性能和成本效益方面起著至關(guān)重要的作用。
在部署 LLM 應(yīng)用程序時，成本和延遲考慮因素至關(guān)重要。較長的提示會增加推理成本，而輸出的長度會直接影響延遲。然而，必須注意的是，由于該領(lǐng)域的快速發(fā)展，LLM 的成本和延遲分析很快就會過時。
在使用 LLM 時，可以采用不同的方法，例如提示、微調(diào)和提示調(diào)優(yōu)。提示是一種快速簡便的方法，只需要幾個示例，而微調(diào)可以提高模型性能，但需要更大的數(shù)據(jù)量。提示和微調(diào)的結(jié)合，稱為提示調(diào)整，提供了一種很有前途的方法來取得平衡。
LLM 在各個領(lǐng)域都發(fā)現(xiàn)了有前途的用例，包括 AI 助手、聊天機器人、編程和游戲、學(xué)習(xí)、與您的數(shù)據(jù)交談應(yīng)用程序、搜索和推薦系統(tǒng)、銷售和 SEO。這些應(yīng)用程序利用 LLM 的功能來提供個性化和交互式體驗，從而增強用戶參與度。
了解LLM的優(yōu)勢和局限性，并有效利用其能力，可以在不同領(lǐng)域開發(fā)創(chuàng)新和有影響力的應(yīng)用。在本文中，我們將深入探討部署 LLM 的最佳實踐，考慮數(shù)據(jù)的重要性、成本效益、快速工程、微調(diào)、任務(wù)可組合性和用戶體驗等因素。這些最佳實踐是在最近關(guān)于生產(chǎn)中的 LLM 的會議上提出的，由 LLM 領(lǐng)域的領(lǐng)先 MLOps 從業(yè)者和研究人員提出。通過采用這些實踐，開發(fā)人員和組織可以駕馭 LLM 部署的復(fù)雜性，并釋放這些強大語言模型的全部潛力。
在LLM時代，數(shù)據(jù)仍然是重要的資源
在語言模型領(lǐng)域，LLM（大型語言模型）已經(jīng)獲得了極大的關(guān)注和普及。但是，重要的是要記住，數(shù)據(jù)仍然是王道。無論LLM多么強大和復(fù)雜，如果沒有高質(zhì)量的干凈數(shù)據(jù)，它將無法發(fā)揮最佳性能。事實上，LLM 的成功很大程度上取決于它所接觸到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性。
在為生產(chǎn)目的訓(xùn)練 LLM 時，確保用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)干凈且結(jié)構(gòu)良好至關(guān)重要。這意味著消除數(shù)據(jù)集中可能存在的任何噪音、不一致或偏差。它還涉及仔細(xì)整理數(shù)據(jù)，以確保其與手頭的特定任務(wù)相關(guān)。通過在數(shù)據(jù)預(yù)處理和清理上投入時間和精力，您可以為您的 LLM 奠定堅實的基礎(chǔ)，使其能夠提供準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。
較小的 LLM 既高效又具有成本效益
與普遍的看法相反，當(dāng)涉及到 LLM 時，更大并不總是意味著更好。當(dāng)涉及到特定任務(wù)時，較小的模型可能同樣有效，甚至更有效。事實上，使用為特定任務(wù)量身定制的較小模型可以提供幾個優(yōu)勢。首先，較小的模型在訓(xùn)練和部署時通常更具成本效益。它們需要較少的計算資源，使其成為一個有吸引力的選擇，特別是對于資源受限的項目。
此外，較小的模型往往具有較短的推理時間，從而產(chǎn)生更快的響應(yīng)速率，這對于需要實時或近乎實時處理的應(yīng)用程序至關(guān)重要。通過利用較小的模型，您可以實現(xiàn)與較大的通用模型相當(dāng)?shù)男阅?，同時優(yōu)化成本和效率。
微調(diào) LLM 的成本正在下降
微調(diào)，即將預(yù)訓(xùn)練的語言模型適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域的過程，傳統(tǒng)上被認(rèn)為是一項昂貴的工作。然而，最近的進步使微調(diào)變得更加實惠和容易獲得。隨著預(yù)訓(xùn)練模型和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，微調(diào)所需的成本和工作量已大大降低。
通過利用預(yù)訓(xùn)練模型作為起點，并根據(jù)特定于任務(wù)的數(shù)據(jù)對其進行微調(diào)，您可以加快訓(xùn)練過程，并以更少的資源獲得良好的性能。這種方法不僅可以節(jié)省時間和金錢，還可以讓您從預(yù)訓(xùn)練模型中已經(jīng)嵌入的常識和語言理解中受益。
評估 LLM 表現(xiàn)具有挑戰(zhàn)性
評估LLM的性能是該領(lǐng)域的一個持續(xù)挑戰(zhàn)。盡管取得了進展，但LLM的評估指標(biāo)在某種程度上仍然是主觀的。機器學(xué)習(xí)中使用的傳統(tǒng)指標(biāo)，如精確率、召回率和 F1 分?jǐn)?shù)，可能無法完全捕捉到語言理解和生成的復(fù)雜性。
因此，必須謹(jǐn)慎對待評估過程并考慮多個角度。人工評估，即人工注釋者評估 LLM 的輸出，可以為模型響應(yīng)的質(zhì)量提供有價值的見解。此外，必須建立針對手頭任務(wù)的具體評估標(biāo)準(zhǔn)，同時考慮連貫性、相關(guān)性和上下文感知等因素。
像 OpenAI 這樣的托管服務(wù)在規(guī)模上成本高昂
托管 API 通過 OpenAI API 等 API 接口提供對預(yù)訓(xùn)練 LLM 的訪問，提供了一種將語言功能集成到應(yīng)用程序中的便捷方式。但是，需要注意的是，使用托管 API 可能會付出巨大的成本。這些服務(wù)通常具有基于使用情況的定價模型，這意味著您越依賴它們，您的費用就越高。
雖然托管 API 對于快速原型設(shè)計或小規(guī)模項目來說是一個方便的選擇，但考慮長期成本并評估依賴它們進行大規(guī)模生產(chǎn)部署是否具有經(jīng)濟意義至關(guān)重要。在某些情況下，構(gòu)建和微調(diào)自己的 LLM 可能是一種更具成本效益的選擇。
老派機器學(xué)習(xí)仍然很重要
盡管出現(xiàn)了強大的LLM，但“傳統(tǒng)”機器學(xué)習(xí)技術(shù)仍然在生產(chǎn)環(huán)境中占有一席之地。LLM 擅長需要語言生成、上下文理解和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的任務(wù)。然而，對于涉及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、特征工程和明確定義的問題空間的任務(wù)，傳統(tǒng)的 ML 方法仍然非常有效和高效。
在許多情況下，LLM 和傳統(tǒng) ML 技術(shù)的結(jié)合可以提供最佳結(jié)果。利用這兩種方法的優(yōu)勢可以產(chǎn)生更強大、更準(zhǔn)確的模型，尤其是在涉及需要深入了解語言和數(shù)據(jù)模式的復(fù)雜任務(wù)時。
LLM 內(nèi)存管理對于成功部署至關(guān)重要
內(nèi)存注意事項在部署和訓(xùn)練 LLM 中起著至關(guān)重要的作用。在生產(chǎn)環(huán)境中提供 LLM 時，內(nèi)存效率對于保持低延遲和確保流暢的用戶體驗至關(guān)重要。在推理過程中優(yōu)化內(nèi)存使用有助于縮短響應(yīng)時間并實現(xiàn)實時或近乎實時的交互。
同樣，在訓(xùn)練過程中，內(nèi)存管理對于高效的模型訓(xùn)練至關(guān)重要。由于 LLM 需要大量的計算資源，因此管理內(nèi)存使用對于避免資源限制和瓶頸變得至關(guān)重要。梯度檢查點和內(nèi)存優(yōu)化策略等技術(shù)可以幫助緩解與內(nèi)存相關(guān)的挑戰(zhàn)，并實現(xiàn)成功的 LLM 訓(xùn)練。
矢量數(shù)據(jù)庫正在成為開發(fā)數(shù)據(jù)感知 AI 應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)
信息檢索是許多利用 LLM 的應(yīng)用程序的一個基本方面。 傳統(tǒng)上，信息檢索是使用關(guān)鍵字匹配或 TF-IDF 評分等技術(shù)執(zhí)行的。然而，隨著LLM的興起，一種新的標(biāo)準(zhǔn)模式正在出現(xiàn)——使用向量數(shù)據(jù)庫進行信息檢索。
矢量數(shù)據(jù)庫，如 FAISS、ChromaDB 和 Pinecone，允許在大型文檔集合中進行高效且可擴展的相似性搜索。通過將文檔和查詢編碼為密集向量，您可以利用 LLM 的強大功能執(zhí)行信息檢索任務(wù)。這種方法可實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的搜索功能，使用戶能夠在大量數(shù)據(jù)中查找相關(guān)信息。
在進行特定于用例的微調(diào)之前，優(yōu)先考慮快速工程
在使用 LLM 時，提示工程在塑造模型的行為和輸出方面起著至關(guān)重要的作用。制定有效的提示，提供清晰的說明和背景，可以顯著影響LLM回答的質(zhì)量和相關(guān)性。必須花時間了解快速工程的細(xì)微差別，并嘗試不同的策略來實現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。
在對較小的模型進行微調(diào)之前，請窮盡快速工程的可能性，并探索不同的方法來最大限度地提高基本模型的性能。通過突破快速工程的極限，您通?？梢垣@得令人滿意的結(jié)果，而無需進行資源密集型微調(diào)。
使用代理和鏈時要謹(jǐn)慎
雖然代理和鏈可以增強 LLM 的能力，但應(yīng)謹(jǐn)慎使用它們。像 BabyAGI 和 AutoGPT 這樣的代理應(yīng)該是目標(biāo)驅(qū)動的自動執(zhí)行軟件，這些軟件使用 LLM 提供專門的功能，例如搜索 Web 和執(zhí)行 python 腳本。另一方面，鏈?zhǔn)嵌鄠€ LLM 協(xié)同工作以完成復(fù)雜任務(wù)的序列。一個眾所周知的鏈?zhǔn)娇蚣苁荓angChain。
雖然這些技術(shù)可能很強大，但它們也有自己的一系列挑戰(zhàn)。管理 LLM 和代理之間的交互或協(xié)調(diào)鏈中的多個 LLM 很快就會變得復(fù)雜且難以維護。因此，建議僅在必要時才使用代理和鏈，同時考慮復(fù)雜性、可靠性和可維護性方面的權(quán)衡。
低延遲是無縫用戶體驗的關(guān)鍵
在當(dāng)今快節(jié)奏的世界中，延遲在提供無縫用戶體驗方面起著至關(guān)重要的作用。無論是聊天機器人、語言翻譯服務(wù)還是推薦系統(tǒng)，用戶都希望得到實時或近乎實時的響應(yīng)。因此，在生產(chǎn)環(huán)境中部署 LLM 時，優(yōu)化延遲變得至關(guān)重要。
為了實現(xiàn)低延遲，有幾個因素在起作用，包括在自托管開源 LLM 的情況下選擇 LLM API 或硬件基礎(chǔ)設(shè)施、輸入和輸出長度、高效的內(nèi)存使用和優(yōu)化的算法。選擇正確的 LLM API 和硬件設(shè)置，利用分布式計算，并采用緩存和批處理等技術(shù)，可以顯著縮短響應(yīng)時間，并確保流暢且響應(yīng)迅速的用戶體驗。
數(shù)據(jù)隱私是每個人的頭等大事
在LLM時代，隱私問題變得越來越突出。這些模型可以訪問大量數(shù)據(jù)，并有可能捕獲敏感信息。優(yōu)先考慮用戶隱私并確保采取適當(dāng)措施來保護用戶數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
在使用 LLM 時，可以使用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)（例如差分隱私或安全多方計算）來保護敏感信息。此外，必須建立透明的數(shù)據(jù)使用政策并獲得用戶同意，以建立信任并尊重用戶隱私權(quán)。
歸根結(jié)底，將 LLM 納入生產(chǎn)工作流程需要仔細(xì)考慮并遵守最佳實踐。從數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型選擇到評估、內(nèi)存管理和隱私問題，每個方面在利用 LLM 的全部潛力同時提供可靠且以用戶為中心的應(yīng)用程序方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
請記住，數(shù)據(jù)仍然是王道，從干凈且相關(guān)的數(shù)據(jù)開始是成功的基礎(chǔ)。利用較小的模型，有效地進行微調(diào)，并在適當(dāng)?shù)臅r候采用傳統(tǒng)的ML技術(shù)，可以優(yōu)化成本和性能。評估仍然是主觀的，但利用人工注釋者和特定于任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)可以提供有價值的見解。雖然托管 API 提供了便利，但應(yīng)仔細(xì)評估長期成本。在微調(diào)之前平衡內(nèi)存使用、利用矢量數(shù)據(jù)庫和掌握提示工程可以產(chǎn)生更好的結(jié)果。明智地使用代理和鏈，專注于最大限度地減少延遲，以獲得無縫的用戶體驗。最后，通過采用數(shù)據(jù)匿名化和透明的數(shù)據(jù)使用政策等技術(shù)來優(yōu)先考慮隱私。
通過遵循這些最佳實踐，您可以駕馭生產(chǎn)環(huán)境中不斷發(fā)展的 LLM，并釋放它們的全部潛力，以構(gòu)建強大且負(fù)責(zé)任的 AI 驅(qū)動型應(yīng)用程序。
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