Hallo zusammen, mein Name ist Luga. Heute beschäftigen wir uns weiterhin mit einem technologiebezogenen Thema im Ökosystem der künstlichen Intelligenz – der Beobachtbarkeit von LLM (Large Language Model). In diesem Artikel wird die Beobachtbarkeit von LLM weiterhin eingehend analysiert, um jedem zu helfen, seine Bedeutung und sein Kernwissen über das Ökosystem zu verstehen.
In der heutigen digital vernetzten Welt sind große Sprachmodelle (LLM) wie ein Zauberer mit Superkräften, die schnell Texte generieren, Sprachen übersetzen und Musik, Gedichte schreiben und programmieren können usw. haben dem Leben der Menschen großen Komfort gebracht. Aufgrund der Komplexität von LLM stehen dessen Verwaltung und Nutzung jedoch auch vor einigen Herausforderungen.
LLM enthält normalerweise Hunderte Millionen oder sogar Milliarden von Parametern, und die Wechselwirkungen zwischen diesen Parametern sind sehr komplex. Daher ist es nicht einfach, die Ergebnisse von LLM genau vorherzusagen. Darüber hinaus stammen die von LLM verwendeten Trainingsdaten in der Regel aus der realen Welt und können Verzerrungen oder fehlerhafte Informationen enthalten. Diese Voreingenommenheiten und Fehler können dazu führen, dass LLM fehlerhafte oder voreingenommene Texte generiert.
Daher ist LLM Observability (Large Language Model Observability) der Schlüssel zur Lösung der oben genannten Herausforderungen. Es kann Benutzern helfen, den Betriebsstatus, die Leistung und die Sicherheit von LLM zu verstehen. Konkret liefert die Beobachtbarkeit die folgenden Informationen: Echtzeit-Betriebsdaten von LLM, Ressourcenauslastung, Anforderungsantwortzeit, Fehlerrate, Protokollierung usw. Diese Informationen können Benutzern helfen, Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu lösen, die Leistung von LLM zu optimieren und seinen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Durch die Bereitstellung umfassender Beobachtbarkeit ermöglicht LLM Observability Benutzern, LLM-Vorgänge besser zu verstehen und zu verwalten.
Basierend auf den oben genannten zugehörigen Informationen können Benutzer LLM effektiv verwalten und nutzen, um sicherzustellen, dass LLM sicher, stabil und effizient arbeiten kann .
Abbildung: Die fünf Säulen der LLM-Beobachtbarkeit
Im Allgemeinen umfassen die fünf Säulen der LLM-Beobachtbarkeit (großes Modell) Folgendes:
„Bewertung“ ist eine wichtige Säule der LLM-Beobachtbarkeit und dient dazu, die Leistung von LLM-Modellen zu verstehen und zu validieren sowie Probleme wie potenzielle Halluzinationen oder Frage-und-Antwort-Fragen zu erfassen. Die Bewertung der Leistung von LLMs ist entscheidend für die Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit des Modells. Wir können die Plausibilitätsbewertung mithilfe gängiger Bewertungsmethoden und -techniken wie Testdatensätzen, A/B-Tests, Metriken und Bewertungskriterien, Benutzerfeedback und subjektiver Bewertung sowie modellinterpretierender Bewertung durchführen. Diese Bewertungsmethoden können uns helfen, die Genauigkeit, Robustheit, Generalisierungsfähigkeit und Interpretierbarkeit des Modells sowie die Leistung des Modells bei verschiedenen Aufgaben und Szenarien zu verstehen. Durch kontinuierliche Evaluierung und Verbesserung können wir die Leistung und Effektivität von LLM-Modellen verbessern, um den Benutzeranforderungen besser gerecht zu werden.
Durch die Bewertung der Leistung von LLM können wir mögliche Probleme und Verbesserungspotenzial erkennen. Diese Bewertungsergebnisse können als Leitfaden für nachfolgende Optimierungs- und Verbesserungsbemühungen dienen, um die Qualität und Zuverlässigkeit von LLM zu verbessern.
In tatsächlichen Szenarien ist zu beachten, dass die LLM-Bewertung ein kontinuierlicher iterativer Prozess ist. Da das Modell verwendet wird und sich die Umgebung ändert, muss es möglicherweise regelmäßig bewertet und aktualisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass LLM unter wechselnden Bedingungen eine hohe Leistung und Genauigkeit beibehält.
Das einzigartige Merkmal von LLM-Anwendungen ist ihre Fähigkeit, Span- und Trace-Informationen aus gängigen LLM-Anwendungsframeworks wie LangChain und LlamaIndex zu erfassen. Diese Frameworks bieten leistungsstarke Tools und Funktionen, die Entwicklern dabei helfen, die Spanne und Ausführungspfade von LLM-Anwendungen effektiv zu überwachen und zu dokumentieren.
Durch die Verwendung dieser gängigen LLM-Anwendungsframeworks können Entwickler die von ihnen bereitgestellten Span- und Trace-Funktionen voll ausnutzen und Einblicke in das Verhalten und die Leistung von LLM-Anwendungen gewinnen. Dies hilft bei der Überwachung und Optimierung des Betriebs von LLM-Anwendungen und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung und Steigerung der Leistung und Zuverlässigkeit von LLM.
Um LLM-Leistungsprobleme zu verfolgen, können wir Auswertungen oder herkömmliche Indikatoren als Indikatoren zur Leistungsmessung verwenden. Diese Metriken können uns dabei helfen, kritische Aspekte wie Genauigkeit, Reaktionszeit, Ressourcennutzung usw. von LLM zu bewerten. Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können wir potenzielle Leistungsprobleme schnell erkennen und geeignete Maßnahmen zu deren Verbesserung ergreifen.
Um das Problem genau zu reproduzieren, können wir meiner Meinung nach außerdem Echtzeit-Produktionsdaten verwenden. Mithilfe von Daten aus tatsächlichen Produktionsumgebungen können wir LLM-Läufe in realen Szenarien simulieren und bestimmte Vorgänge wiederholt ausführen, um Leistungsprobleme genau zu reproduzieren. Solche Reproduktionen können uns helfen, die Grundursache des Problems besser zu verstehen und geeignete Lösungen zu seiner Lösung umzusetzen.
Normalerweise können wir unsere proprietären Daten mithilfe von RAG (Retrieval-Augmented Generation) zu LLM hinzufügen. RAG ist eine leistungsstarke Modellarchitektur, die Abruf- und Generierungsfunktionen kombiniert, um unsere proprietären Daten mit LLM zu kombinieren. Diese Kombination ermöglicht es LLM, unsere proprietären Daten für genauere und gezieltere Schlussfolgerungen und Generierungen zu nutzen.
Um jedoch sicherzustellen, dass die Leistung von LLM bestmöglich optimiert wird, ist es von entscheidender Bedeutung, RAG zu beheben und zu bewerten. Durch die Fehlerbehebung bei RAG können wir Probleme identifizieren und beheben, die zu einer Verschlechterung der LLM-Leistung oder zur Fehlergenerierung führen können. Gleichzeitig kann uns die Bewertung von RAG dabei helfen, seine Leistung bei bestimmten Aufgaben oder Datensätzen zu verstehen und so die am besten geeigneten Konfigurations- und Parametereinstellungen auszuwählen.
Daher sind die Fehlerbehebung und die Bewertung von RAG wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass die LLM-Leistung optimiert ist. Schließlich hilft es uns, eine reibungslose Integration von LLM mit unseren proprietären Daten sicherzustellen und so die Qualität und Zuverlässigkeit von LLM zu erhöhen.
Die Generalisierungsfähigkeit des Modells hängt von der Qualität und Quantität der empfangenen Trainingsdaten ab. Daher müssen große Mengen realer oder künstlich generierter Daten gesammelt und in Datenbeispiele oder Problemcluster unterteilt werden.
Ein Datenbeispiel kann ein einzelner Datenpunkt oder eine Kombination mehrerer Datenpunkte sein. Problemcluster können Cluster sein, die auf bestimmten Problemtypen oder Domänen basieren. Das Format der Datenpunkte muss mit den Anforderungen des Feinabstimmungsworkflows übereinstimmen.
Im Allgemeinen umfassen die Kernelemente der LLM-Beobachtbarkeit (großes Modell) Leistungsverfolgung, tiefgreifendes Verständnis, Zuverlässigkeitssicherung und Genauigkeit usw., wie folgt:
Beobachtbarkeit ist der Eckpfeiler von LLM (Large Model Language), und die wichtigste Komponente ist die konsistente „Leistungsverfolgung“. Dieser Prozess umfasst das Sammeln wichtiger Kennzahlen im Zusammenhang mit LLM-Funktionen, wie z. B. Genauigkeitsvorhersagen, Reaktionszeiten, Fehlertypen und Verzerrungen usw. Diese Kennzahlen helfen uns nicht nur dabei, Leistungsprobleme zu identifizieren und zu lösen, sondern bieten auch Einblicke in den LLM-Betriebsstatus und potenzielle Probleme.
In tatsächlichen Leistungsverfolgungsszenarien können wir verschiedene Techniken verwenden. Im Allgemeinen bleiben Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Erinnerung eine beliebte Wahl. Die Genauigkeit misst den Anteil korrekter Vorhersagen, die Präzision misst die Relevanz dieser Vorhersagen und die Erinnerung misst die Anzahl der vom Modell erfassten relevanten Ergebnisse. Zusätzlich zu den oben genannten können wir natürlich auch andere Metriken verwenden, wie z. B. Latenz, Durchsatz, Ressourcennutzung und Sicherheit.
In tatsächlichen Geschäftsszenarien ist „Protokollierung“ eine weitere zentrale Methode zur Leistungsverfolgung. Es bietet detaillierte Protokolle zum Modellverhalten, einschließlich Eingaben, Ausgaben, Fehlern und anderen Anomalien. Diese Details helfen bei der Diagnose von LLM-Problemen wie Voreingenommenheit, Diskriminierung und anderen Sicherheitsproblemen.
Neben der oben erwähnten Leistungsverfolgung ist auch ein tiefgreifendes Verständnis von LLM (Large Model Language) ein Schlüsselelement der Beobachtbarkeit. Dies erfordert eine sorgfältige Prüfung der Trainingsdaten, die Formulierung des Entscheidungsalgorithmus, die Identifizierung etwaiger Einschränkungen und ein solides Verständnis der Einschränkungen des Modells.
(1)Trainingsdaten
Das Verständnis der Verteilung von Trainingsdaten ist von entscheidender Bedeutung, da Verzerrungen in den Daten zu Verzerrungen im Modell führen können. Wenn der Trainingsdatensatz beispielsweise hauptsächlich männliche Stimmen enthält, reagiert das Modell möglicherweise empfindlicher auf männliche Stimmen, was zu einer Tendenz gegenüber weiblichen Stimmen führt.
Neben Verzerrungen können auch Rauschen und Inkonsistenzen in den Trainingsdaten die Leistung des Modells beeinträchtigen. Daher müssen wir vor der Verwendung von Trainingsdaten die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten sorgfältig prüfen.
(2) Entscheidungsalgorithmus
Die Analyse des Entscheidungsmechanismus hilft dabei, mögliche Verzerrungen oder Ungenauigkeiten im Modell zu identifizieren. Wenn sich ein Modell beispielsweise bei der Verarbeitung einer bestimmten Art von Eingabe ungewöhnlich verhält, kann dies auf einen Fehler im Entscheidungsalgorithmus hinweisen. Wenn wir die Entscheidungsmechanismen verstehen, können wir daher potenzielle Probleme mit dem Modell leichter identifizieren und beheben.
(3) Einschränkungen
Das Erkennen der Einschränkungen von LLM ist von unschätzbarem Wert. Obwohl diese Modelle fortgeschritten sind, sind sie nicht perfekt. Sie können Vorurteile aufweisen, Fehler erzeugen und anfällig für bestimmte ungewöhnliche Eingaben sein.
Zum Beispiel können LLMs verzerrte Ergebnisse liefern, weil sie auf Datensätzen trainiert werden, die Verzerrungen enthalten. Darüber hinaus können LLMs Fehler erzeugen, da sie auf probabilistischen Modellen basieren und daher ein gewisses Maß an Unsicherheit aufweisen. Schließlich kann LLM von bestimmten anormalen Eingaben betroffen sein, beispielsweise Eingaben mit Fehlern oder schädlichen Inhalten.
Die Gewährleistung der Zuverlässigkeit von LLM ist ein weiteres Kernelement der Beobachtbarkeit. Ein zuverlässiger LLM ist in der Lage, unter verschiedenen Eingabeszenarien stabil zu arbeiten, ohne abzustürzen oder fehlerhafte Ausgaben zu erzeugen, selbst unter rauen oder ungewöhnlichen Bedingungen.
Die gebräuchlichste Strategie sind Stresstests als gängige Methode zur Überprüfung der Zuverlässigkeit von LLM durch Bereitstellung verschiedener Eingaben für das LLM, einschließlich Eingaben, die das Modell herausfordern und an seine Grenzen bringen sollen. Ein zuverlässiges LLM kann diese Eingaben verarbeiten, ohne dass es zu Abstürzen oder fehlerhaften Ausgaben kommt.
Fehlertoleranz ist eine weitere gängige Strategie zur Gewährleistung der LLM-Zuverlässigkeit. Das fehlertolerante Design ermöglicht es LLM, den Betrieb fortzusetzen, wenn bestimmte Komponenten ausfallen. Fällt beispielsweise eine Schicht des LLM aus, sollte das fehlertolerante Modell dennoch in der Lage sein, genaue Vorhersagen zu generieren.
Das letzte Hauptziel der LLM-Beobachtbarkeit besteht darin, die „Genauigkeit“ des Modells zu verbessern, was die Identifizierung und Minderung von Verzerrungen und Fehlern erfordert. Verzerrungen und Fehler sind zwei Schlüsselfaktoren, die die Modellgenauigkeit beeinflussen.
Bias bezieht sich normalerweise auf den Unterschied zwischen den Modellvorhersageergebnissen und der realen Situation. Verzerrungen können von Faktoren wie Datensatz, Modelldesign oder Trainingsprozess herrühren. Verzerrungen können dazu führen, dass ein Modell unfaire oder ungenaue Ergebnisse liefert.
Fehler bedeutet normalerweise, dass die Ergebnisse der Modellvorhersage nicht mit der realen Situation übereinstimmen. Fehler können durch Zufälligkeit im Modell, Rauschen oder andere Faktoren verursacht werden. Fehler können dazu führen, dass Modelle ungenaue Ergebnisse liefern.
Abweichungserkennung und Fehlererkennung sind zwei gängige Techniken zur Identifizierung und Minderung von Verzerrungen und Fehlern. Die Bias-Erkennung identifiziert systematische Abweichungen in den Modellvorhersagen, während die Fehlererkennung etwaige Ungenauigkeiten in der Modellausgabe identifiziert.
Sobald Abweichungen und Fehler erkannt werden, können wir diese durch verschiedene Maßnahmen korrigieren. In tatsächlichen Geschäftsszenarien umfassen Korrekturmaßnahmen hauptsächlich Folgendes:
Häufig verwendete Fehlerkorrekturmaßnahmen umfassen hauptsächlich die folgenden Ebenen:
Vor dem Hintergrund der oben genannten Aspekte kann die LLM-Beobachtbarkeit nur dann dazu beitragen, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von LLM zu verbessern, wenn das Leistungsdesign sorgfältig verfolgt, das Verständnis von LLM verbessert, die Genauigkeit optimiert und die Zuverlässigkeit sichergestellt wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei der Verwendung von LLM die Sicherstellung der Beobachtbarkeit eine Schlüsselpraxis ist, die dazu beiträgt, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Verwendung von LLM sicherzustellen. Durch die Überwachung der Leistungskennzahlen und des Verhaltens von LLMs, den Gewinn von Einblicken in deren Innenleben und die Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von LLMs können Unternehmen die mit diesen leistungsstarken KI-Modellen verbundenen Risiken effektiv reduzieren.
Referenz: [1] https://docs.arize.com/arize/what-is-llm-observability
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Analyse der LLM-Beobachtbarkeit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Anwendung künstlicher Intelligenz im Leben
Was ist das Grundkonzept der künstlichen Intelligenz?
Span-Tag-Funktion
Windows kann zum Hinzufügen eines Druckers nicht geöffnet werden
So stellen Sie Serverdaten wieder her
So überprüfen Sie, ob Port 445 geschlossen ist
Die Rolle der Validierungsfunktion
Überprüfen Sie den Online-Status Ihrer Freunde auf TikTok
![[Web-Frontend] Node.js-Schnellstart](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
