LLMOps大模型應用開發(fā)平臺產(chǎn)品調(diào)研與分析
大語言模型的出現(xiàn)讓我們可以創(chuàng)造出更智能的應用,而這個過程中,LLMOps 這類應用開發(fā)平臺便可以為開發(fā)者提供相應的工具和服務(wù)。這篇文章里,作者就對LLMOps大模型應用開發(fā)平臺產(chǎn)品進行了分析,一起來看。
一、概述
在傳統(tǒng)機器學習模型的時代,機器學習運維(MLOps)主要聚焦于機器學習模型的部署、監(jiān)控和管理。這些任務(wù)通常需要人工手動進行特征工程,即從原始數(shù)據(jù)中篩選和提取相關(guān)特征,以供模型訓練和預測使用。然而,隨著大型語言模型(LLMs)如GPT-4的出現(xiàn),嵌入技術(shù)與數(shù)據(jù)集結(jié)合,讓我們可以充分發(fā)掘這些強大模型的潛力,創(chuàng)造出更加精準和智能的應用。
其中,一種備受廣泛關(guān)注的技術(shù)路徑是將大型語言模型與知識庫外掛和優(yōu)化、知識召回相結(jié)合(即大模型輔助向量召回),在私有領(lǐng)域的知識問答中填補了通用大型語言模型的一些不足之處。
這種方法可以有效解決通用大型語言模型在專業(yè)領(lǐng)域中回答問題時缺乏依據(jù)、存在不確定性等問題。
二、LLMOps
LLMOps 的主要目標是通過提供可視化、可運營和可改進的應用開發(fā)平臺,使開發(fā)者能夠使用直觀、易于操作的界面輕松快速構(gòu)建、配置和優(yōu)化大型模型應用。同時也能基于 API 開發(fā)獨立的 Web 前端、移動 App 等。開發(fā)者可以通過LLMOps持續(xù)關(guān)注和改進模型,確保應用準確性、邏輯和表述風格不斷優(yōu)化,以提高對話體驗和用戶的滿意度。
LLMOps是一系列卓越的工具和最佳實踐,旨在促進基于大語言模型(LLM)的應用程序的開發(fā)、部署和維護。這些工具具備多種功能,包括自動化、監(jiān)控、優(yōu)化和升級等,旨在提升應用程序的可靠性、可用性和性能。
除此之外,LLMOps還支持實時分析和反饋,幫助開發(fā)人員更快地發(fā)現(xiàn)和解決問題,從而提高應用程序的穩(wěn)定性和安全性。在自然語言處理領(lǐng)域的應用和發(fā)展中,LLMOps的意義和作用至關(guān)重要,為用戶帶來更優(yōu)秀的用戶體驗和商業(yè)價值。
1. LLMOps 與數(shù)據(jù)集嵌入
基于 LLMOps 的數(shù)據(jù)集(知識庫)嵌入管理功能簡化了將專有數(shù)據(jù)與LLM結(jié)合的過程,能夠幫助開發(fā)者快速構(gòu)建更智能、特定領(lǐng)域的AI解決方案。在開發(fā)過程中,開發(fā)者需要靈活應用平臺集成的多種技術(shù)和工具,如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等,以提高模型的準確性和效率,并優(yōu)化模型的表述風格和上下文交互能力,以提升用戶的使用體驗。
2. 數(shù)據(jù)集嵌入
數(shù)據(jù)集嵌入的基本思路是將私有領(lǐng)域的知識文檔進行切片,然后將其向量化,隨后使用向量檢索技術(shù)進行召回。這些召回的知識片段會作為上下文輸入到大型語言模型中,以進行綜合總結(jié)和回答問題。通過利用嵌入,開發(fā)者可以微調(diào)LLM以更好地理解特定領(lǐng)域的知識,并生成更準確、相關(guān)的響應。這就是數(shù)據(jù)集功能發(fā)揮作用的地方,它可以實現(xiàn)專有數(shù)據(jù)的無縫集成,從而增強LLM的性能。這種對話式人工智能產(chǎn)品已經(jīng)在各行各業(yè)中實現(xiàn)了大規(guī)模的應用。
數(shù)據(jù)集功能使大模型應用開發(fā)者、運營人員能夠:
- 預處理和轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化的、機器可讀的格式;
- 在特定領(lǐng)域知識上訓練LLM,使其在該領(lǐng)域的任務(wù)處理上更加熟練;
- 以集中、有序的方式管理和維護數(shù)據(jù)集;
通過利用這些能力,結(jié)合數(shù)據(jù)集的LLM嵌入可以實現(xiàn)以下目標:
- 應用定制:通過將特定領(lǐng)域的知識嵌入到LLM中,開發(fā)者可以創(chuàng)建高度定制的AI應用,針對特定的行業(yè)或使用場景。例如,AI客戶支持特定產(chǎn)品、個性化新聞推薦引擎或在特定醫(yī)學專業(yè)上進行訓練的醫(yī)學診斷助手。
- 性能提升:當LLM從專有數(shù)據(jù)中學習時,其在生成相關(guān)準確響應方面的表現(xiàn)會顯著提高。這在現(xiàn)成的模型可能由于缺乏特定領(lǐng)域的知識而無法提供滿意的結(jié)果的情況下尤為有益。
- 快速適應:有了在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)LLM的能力,開發(fā)者可以快速調(diào)整模型以處理新任務(wù)或解決新興市場需求。這加快了開發(fā)周期,使組織能夠保持競爭優(yōu)勢。LLM嵌入和數(shù)據(jù)集的結(jié)合極大地改變了MLOps領(lǐng)域,解鎖了新的能力,推動AI應用的創(chuàng)新。
三、數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)集是指將各種領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗進行整合、分類和存儲的一種信息化工具。它可以幫助人們快速獲取所需的知識和信息,提高工作效率和質(zhì)量。
1. 基于數(shù)據(jù)集實現(xiàn)的大模型應用具有以下價值
- 提高決策效率:通過將歷史經(jīng)驗和專業(yè)知識進行整理和歸納,可以幫助決策者更快地作出正確的決策;
- 促進團隊合作:通過共享和交流知識庫中的信息,可以促進團隊成員之間的協(xié)作和溝通;
- 降低培訓成本:通過將知識和經(jīng)驗進行標準化和規(guī)范化,可以降低培訓成本和時間;
- 支持創(chuàng)新和發(fā)展:通過不斷更新和完善知識庫中的內(nèi)容,可以支持企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。
2. 基于數(shù)據(jù)集實現(xiàn)的大模型應用具有以下優(yōu)勢
- 問題解答與信息檢索:可以用于回答特定領(lǐng)域的問題,提供準確的、結(jié)構(gòu)化的答案。
- 領(lǐng)域?qū)<抑郑嚎梢猿蔀轭I(lǐng)域?qū)<业闹?,提供信息、查找文獻,輔助決策。
- 提高準確性和效率:能夠?qū)Υ罅康奈谋緮?shù)據(jù)進行快速處理和理解,從而提高知識庫的準確性和效率;
- 增強個性化和智能化:可以根據(jù)用戶的偏好和需求進行個性化的訓練和服務(wù),提供更加智能化的知識和解決方案;
- 擴大應用范圍和影響力:可以支持多種模態(tài)的輸入和應用場景,擴大了知識庫的應用范圍和影響力。
- 智能導航和推薦:可以用于開發(fā)導航應用、推薦系統(tǒng),為用戶提供定制化的服務(wù)和建議。
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