Analisis ringkas kebolehcerapan LLM

Hello semua, nama saya Luga. Hari ini kami terus meneroka topik berkaitan teknologi dalam ekosistem kecerdasan buatan - kebolehmerhatian LLM (Model Bahasa Besar). Artikel ini akan terus menganalisis kebolehmerhatian LLM secara mendalam untuk membantu semua orang memahami kepentingan dan pengetahuan teras ekosistemnya.

1. Mengapa LLM memerlukan pemerhatian

Dalam dunia yang disambungkan secara digital hari ini, model bahasa besar (LLM) adalah seperti ahli silap mata yang mempunyai kuasa besar yang boleh menjana teks, menterjemah bahasa dan mencipta Muzik, penulisan puisi, pengaturcaraan dengan pantas? , dsb. telah membawa kemudahan besar kepada kehidupan orang ramai. Walau bagaimanapun, disebabkan kerumitan LLM, pengurusan dan penggunaannya turut menghadapi beberapa cabaran.

LLM biasanya mengandungi ratusan juta atau malah berbilion parameter, dan interaksi antara parameter ini sangat kompleks. Oleh itu, tidak mudah untuk meramal dengan tepat output LLM. Di samping itu, data latihan yang digunakan oleh LLM biasanya datang dari dunia nyata, yang mungkin mengandungi maklumat berat sebelah atau salah. Bincang dan ralat ini boleh menyebabkan LLM menjana teks dengan ralat atau berat sebelah.

Oleh itu, Kebolehcerapan LLM (Kebolehcerapan Model Bahasa Besar) adalah kunci untuk menyelesaikan cabaran di atas. Ia boleh membantu pengguna memahami status berjalan, prestasi dan keselamatan LLM. Secara khusus, kebolehmerhatian menyediakan maklumat berikut: Data operasi masa nyata LLM, penggunaan sumber, masa respons permintaan, kadar ralat, pengelogan, dsb. Maklumat ini boleh membantu pengguna menemui dan menyelesaikan masalah tepat pada masanya, mengoptimumkan prestasi LLM dan memastikan operasinya selamat. Dengan menyediakan kebolehcerapan yang menyeluruh, Kebolehcerapan LLM membolehkan pengguna memahami dan mengurus operasi LLM dengan lebih baik.

• Keputusan output LLM
• Perubahan parameter LLM
• Penggunaan sumber LLM
• Risiko keselamatan LLM

Berdasarkan maklumat berkaitan di atas, pengguna boleh mengurus dan menggunakan LLM dengan berkesan untuk memastikan LLM dapat dikendalikan dengan selamat .

2. Analisis lima tunjang kebolehcerapan LLM

Rajah: Lima tunggak kebolehcerapan LLM

Secara amnya, lima tunggak kebolehcerapan LLM (model besar) terutamanya termasuk yang berikut:

- Penilaian

"Penilaian" ialah tonggak penting kebolehcerapan LLM, digunakan untuk memahami dan mengesahkan prestasi model LLM, dan menangkap isu seperti kemungkinan halusinasi atau soalan soal jawab. Menilai prestasi LLM adalah penting untuk memastikan kualiti dan kebolehpercayaan model. Kami boleh menjalankan penilaian kebolehpercayaan melalui kaedah dan teknik penilaian biasa seperti set data ujian, ujian A/B, metrik dan kriteria penilaian, maklum balas pengguna dan penilaian subjektif, dan penilaian tafsiran model. Kaedah penilaian ini boleh membantu kami memahami ketepatan, keteguhan, keupayaan generalisasi dan kebolehtafsiran model, serta prestasi model dalam tugasan dan senario yang berbeza. Melalui penilaian dan penambahbaikan berterusan, kami boleh meningkatkan prestasi dan keberkesanan model LLM untuk memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik.

Dengan menilai prestasi LLM, kami boleh menemui potensi masalah dan ruang untuk penambahbaikan. Keputusan penilaian ini boleh membimbing usaha pengoptimuman dan penambahbaikan seterusnya untuk meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan LLM.

Dalam senario sebenar, perlu diambil perhatian bahawa penilaian LLM ialah proses berulang yang berterusan Memandangkan model digunakan dan persekitaran berubah, ia mungkin perlu dinilai dan dikemas kini secara berkala. Ini memastikan LLM mengekalkan prestasi tinggi dan ketepatan dalam keadaan yang berubah-ubah.

2. Jejak dan Rentang LLM: Jejak dan rentang LLM

Ciri unik aplikasi LLM ialah keupayaan mereka untuk menangkap maklumat rentang dan jejak daripada rangka kerja aplikasi LLM biasa seperti LangChain dan LlamaIndex. Rangka kerja ini menyediakan alat dan keupayaan yang berkuasa untuk membantu pembangun memantau dan mendokumentasikan rentang dan laluan pelaksanaan aplikasi LLM dengan berkesan.

Dengan menggunakan rangka kerja aplikasi LLM biasa ini, pembangun boleh memanfaatkan sepenuhnya keupayaan rentang dan jejak yang mereka sediakan dan mendapatkan cerapan tentang gelagat dan prestasi aplikasi LLM. Ini membantu memantau dan mengoptimumkan pengendalian aplikasi LLM dan memberikan cerapan berharga yang boleh digunakan untuk menambah baik dan meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan LLM.

3. Analisis dan Penyelesaian Masalah Segera - Analisis segera dan lokasi kerosakan

Untuk menjejaki masalah prestasi LLM, kami boleh menggunakan Evals atau penunjuk tradisional sebagai penunjuk untuk mengukur prestasi. Metrik ini boleh membantu kami menilai aspek kritikal seperti ketepatan, masa tindak balas, penggunaan sumber, dll. LLM. Dengan memantau metrik ini, kami boleh mengenal pasti potensi isu prestasi dengan cepat dan mengambil langkah yang sesuai untuk memperbaikinya.

Selain itu, untuk menghasilkan semula masalah dengan tepat, saya fikir kita boleh menggunakan data pengeluaran masa nyata. Dengan menggunakan data daripada persekitaran pengeluaran sebenar, kami boleh mensimulasikan LLM berjalan di bawah senario dunia sebenar dan melaksanakan operasi tertentu berulang kali untuk menghasilkan semula isu prestasi dengan tepat. Pembiakan sedemikian boleh membantu kita memahami dengan lebih baik punca masalah dan mengambil penyelesaian yang sesuai untuk menyelesaikannya.

4. Cari dan Dapatkan semula - Cari dan Dapatkan semula

Biasanya, kami boleh menambah data proprietari kami kepada LLM dengan menggunakan RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG ialah seni bina model berkuasa yang menggabungkan keupayaan perolehan dan penjanaan untuk menggabungkan data proprietari kami dengan LLM. Gabungan ini membolehkan LLM memanfaatkan data proprietari kami untuk inferens dan penjanaan yang lebih tepat dan disasarkan.

Namun, untuk memastikan prestasi LLM dioptimumkan sepenuhnya, adalah penting untuk menyelesaikan masalah dan menilai RAG. Penyelesaian masalah RAG membolehkan kami mengenal pasti dan menyelesaikan isu yang mungkin menyebabkan kemerosotan prestasi LLM atau penjanaan ralat. Pada masa yang sama, menilai RAG boleh membantu kami memahami prestasinya pada tugas atau set data tertentu dan dengan itu memilih tetapan konfigurasi dan parameter yang paling sesuai.

Oleh itu, penyelesaian masalah dan menilai RAG adalah langkah kritikal untuk memastikan prestasi LLM dioptimumkan. Lagipun, ia membantu kami memastikan penyepaduan lancar LLM dengan data proprietari kami, dengan itu meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan LLM.

5. Fine-Tunig - Penalaan halus

Keupayaan generalisasi model bergantung pada kualiti dan kuantiti data latihan yang diterimanya. Oleh itu, sejumlah besar data sebenar atau yang dijana secara buatan perlu dikumpul dan dibahagikan kepada contoh data atau kelompok masalah.

Contoh data boleh menjadi satu titik data atau gabungan beberapa titik data. Kluster isu boleh menjadi kluster berdasarkan jenis atau domain isu tertentu. Format titik data perlu konsisten dengan keperluan aliran kerja penalaan halus.

3. Analisis elemen teras kebolehcerapan LLM

Secara amnya, elemen teras kebolehcerapan LLM (model besar) melibatkan pengesanan prestasi, pemahaman mendalam, jaminan kebolehpercayaan dan ketepatan, dsb., seperti berikut:

1 . Penjejakan prestasi

Kebolehcerap ialah asas LLM (Bahasa Model Besar), dan komponen paling kritikal ialah "penjejakan prestasi" yang konsisten. Proses ini melibatkan pengumpulan metrik utama yang berkaitan dengan keupayaan LLM, seperti ramalan ketepatan, masa tindak balas, jenis ralat dan berat sebelah, dsb. Metrik ini bukan sahaja membantu kami mengenal pasti dan menyelesaikan isu prestasi, tetapi juga memberikan cerapan tentang status operasi LLM dan isu yang berpotensi.

Dalam senario penjejakan prestasi sebenar, kita boleh menggunakan pelbagai teknik. Secara umumnya, metrik seperti ketepatan, ketepatan dan ingat kembali kekal sebagai pilihan popular. Ketepatan mengukur perkadaran ramalan yang betul, ketepatan mengukur perkaitan ramalan tersebut, dan mengingat semula mengukur bilangan hasil yang berkaitan yang ditangkap oleh model. Sudah tentu, sebagai tambahan kepada perkara di atas, kami juga boleh menggunakan metrik lain, seperti kependaman, daya pemprosesan, penggunaan sumber dan keselamatan.

Dalam senario perniagaan sebenar, "log" ialah satu lagi kaedah teras penjejakan prestasi. Ia menyediakan log terperinci tentang tingkah laku model, termasuk input, output, ralat dan anomali lain. Butiran ini membantu mendiagnosis masalah LLM seperti berat sebelah, diskriminasi dan isu keselamatan lain.

2. Pemahaman mendalam

Selain penjejakan prestasi yang dinyatakan di atas, pemahaman yang mendalam tentang LLM (Large Model Language) juga merupakan elemen utama kebolehmerhatian. Ini memerlukan pemeriksaan teliti terhadap data latihan, artikulasi algoritma membuat keputusan, mengenal pasti sebarang had dan pemahaman yang kukuh tentang batasan model.

(1)Data latihan

Memahami pengedaran data latihan adalah penting kerana berat sebelah dalam data mungkin diterjemahkan kepada berat sebelah dalam model. Sebagai contoh, jika set data latihan kebanyakannya mengandungi suara lelaki, model mungkin lebih sensitif kepada suara lelaki, mengakibatkan berat sebelah terhadap suara wanita.

Selain berat sebelah, bunyi bising dan ketidakkonsistenan dalam data latihan juga boleh menjejaskan prestasi model. Oleh itu, sebelum menggunakan data latihan, kita perlu menyemak dengan teliti kualiti dan kebolehpercayaan data.

(2) Algoritma membuat keputusan

Analisis mekanisme membuat keputusan membantu mengenal pasti bias atau ketidaktepatan yang mungkin berlaku dalam model. Sebagai contoh, jika model berkelakuan tidak normal semasa memproses jenis input tertentu, ini mungkin menunjukkan kecacatan dalam algoritma membuat keputusan. Oleh itu, dengan memahami mekanisme membuat keputusan, kita boleh mengenal pasti dan membetulkan masalah yang berpotensi dengan model dengan lebih mudah.

(3) Had

Mengiktiraf batasan LLM adalah tidak ternilai. Walaupun model ini maju, mereka tidak sempurna. Mereka mungkin menunjukkan berat sebelah, menjana ralat dan terdedah kepada input luar biasa tertentu.

Sebagai contoh, LLM mungkin menghasilkan hasil yang berat sebelah kerana mereka dilatih mengenai set data yang mengandungi berat sebelah. Selain itu, LLM boleh menjana ralat kerana ia berdasarkan model kebarangkalian dan oleh itu mempunyai tahap ketidakpastian tertentu. Akhir sekali, LLM mungkin dipengaruhi oleh input anomali tertentu, seperti input yang mengandungi ralat atau kandungan berniat jahat.

3. Jaminan Kebolehpercayaan

Memastikan kebolehpercayaan LLM ialah satu lagi elemen teras kebolehmerhatian. LLM yang boleh dipercayai mampu beroperasi secara stabil di bawah pelbagai senario input tanpa ranap atau menghasilkan output yang salah walaupun dalam keadaan yang teruk atau tidak normal.

Strategi yang paling biasa ialah ujian tekanan, sebagai kaedah biasa untuk mengesahkan kebolehpercayaan LLM dengan menyediakan pelbagai input kepada LLM, termasuk input yang direka untuk mencabar model untuk menolaknya ke hadnya. LLM yang boleh dipercayai akan dapat mengendalikan input ini tanpa ranap atau menghasilkan output yang salah.

Toleransi kesalahan ialah satu lagi strategi biasa untuk memastikan kebolehpercayaan LLM. Reka bentuk tahan kerosakan membolehkan LLM terus beroperasi apabila komponen tertentu gagal. Contohnya, jika lapisan LLM gagal, model toleransi kesalahan masih boleh menjana ramalan yang tepat.

4. Ketepatan

Matlamat utama terakhir kebolehmerhatian LLM adalah untuk meningkatkan "ketepatan" model, yang memerlukan mengenal pasti dan mengurangkan bias dan ralat. Bias dan ralat adalah dua faktor utama yang mempengaruhi ketepatan model.

Sisihan biasanya merujuk kepada perbezaan antara keputusan ramalan model dan situasi sebenar. Bias mungkin datang daripada faktor seperti set data, reka bentuk model atau proses latihan. Bias boleh menyebabkan model menghasilkan keputusan yang tidak adil atau tidak tepat.

Ralat biasanya bermaksud keputusan ramalan model tidak konsisten dengan situasi sebenar. Ralat boleh datang daripada rawak dalam model, bunyi bising atau faktor lain. Ralat boleh menyebabkan model menghasilkan hasil yang tidak tepat.

Pengesanan sisihan dan pengesanan ralat ialah dua teknik biasa untuk mengenal pasti dan mengurangkan bias dan ralat. Pengesanan berat sebelah mengenal pasti sisihan sistematik dalam ramalan model, manakala pengesanan ralat mengenal pasti sebarang ketidaktepatan dalam output model.

Setelah penyelewengan dan kesilapan dikenal pasti, kita boleh membetulkannya melalui pelbagai langkah. Dalam senario perniagaan sebenar, langkah pembetulan terutamanya termasuk yang berikut:

• Pembersihan data: alih keluar penyelewengan dalam set data.
• Reka bentuk model: Memperbaik reka bentuk model dan mengurangkan penyelewengan.
• Latihan model: Gunakan set data yang lebih representatif atau kaedah latihan yang lebih maju untuk melatih model.

Langkah pembetulan ralat yang biasa digunakan terutamanya melibatkan tahap berikut:

• Latih semula model: Gunakan set data yang lebih tepat atau kaedah latihan yang lebih maju untuk melatih semula model.
• Tala halus parameter model: Laraskan parameter model untuk mengurangkan ralat.
• Gunakan teknik pasca pemprosesan: Output model pasca proses untuk meningkatkan ketepatan.

Oleh itu, daripada perkara di atas, kebolehmerhatian LLM boleh membantu meningkatkan kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan LLM hanya dengan menjejak reka bentuk prestasi dengan teliti, meningkatkan pemahaman tentang LLM, mengoptimumkan ketepatan dan memastikan kebolehpercayaan.

Ringkasnya, apabila menggunakan LLM, memastikan kebolehmerhatiannya adalah amalan utama, yang membantu memastikan kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan penggunaan LLM. Dengan memantau metrik prestasi dan tingkah laku LLM, mendapatkan cerapan tentang kerja dalaman mereka, dan memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan LLM, organisasi boleh mengurangkan risiko yang berkaitan dengan model AI berkuasa ini dengan berkesan.

Rujukan: [1] https://docs.arize.com/arize/what-is-llm-observability

Atas ialah kandungan terperinci Analisis ringkas kebolehcerapan LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!