LLMOps в англійській мові: Словник для розгортання і моніторингу мовних моделей

LLMOps: A New Domain, New English Vocabulary (англійською)

LLMOps — операційна практика розгортання, моніторингу та підтримки великих мовних моделей у виробництві — є однією з найшвидше зростаючих спеціалізацій в інженерії програмного забезпечення. Словниковий запас швидко розвивається, і багато термінів не мають прямого еквіваленту в інших мовах. Отримання цих термінів англійською мовою є обов’ язковим, якщо ви працюєте у галузі інженерії штучного інтелекту або хочете слідкувати за міжнародними дослідженнями та обговореннями інструментів.

Основний словник LLMOps

Перевірка версії

Запити не є статичними — вони часто змінюються під час налаштування поведінки моделі. ** Версії запитів ** — це спосіб відстеження змін до запитів у системі керування версіями, схожий на спосіб відстеження змін у початковому коді.

«Ми версіюємо всі системні запити в нашому сховищі Git і використовуємо семантичний версійний контроль для відстеження змін»

Порівняльні терміни:

• ** Шаблон підказки ** — структура підказки з можливістю повторного використання зі змінними- замінниками.
• ** Системний запит ** — інструкції, які надаються моделі перед введенням даних користувачем.
• ** Реєстр підказок ** — централізований склад підказок з версіями.

Ретроспективний огляд (рос.)

** RAG ** — це архітектура, за якої модель отримує відповідний контекст з зовнішньої бази знань перед створення відповіді. Це зменшує галюцинації і зберігає знання моделі без перенавчання.

• ** Векторний скарбник ** — база даних, у якій зберігається текст у вигляді вбудованих чисел для пошуку семантичної схожості.
• ** Конвейєр отримання ** — послідовність кроків, які виконуються для отримання, ранжування і введення контексту у команду.
• ** Розбиття на частини ** — розбиття документів на менші частини для індексування і отримання.

Оцінка Харнеса

** Система оцінки ** є тестовою структурою, яка автоматично оцінює вихідні дані моделі за набором відповідей або критеріїв. Це аналогічно до пакету тестування модулів для традиційного програмного забезпечення.

• ** Заземлення ** — чи відповідь моделі підтримується отриманим контекстом.
• ** Верність ** — чи відповідь точно відображає джерельний матеріал без додавання штучних деталей.
• ** Бюджет затримки ** — максимальний прийнятний час відповіді для виклику моделі.

Мониторинг галюцинацій

Галюцинація в LLMs відноситься до моделі, що генерує впевнену, але фактично неправильну або повністю сфабриковану інформацію. У виробництві, команди впроваджують моніторинг для виявлення і попередження про галюцинації.

• ** Частота галюцинацій ** — відсоток відповідей, які містять фактично неправильні або не підтверджені твердження.
• ** Guard rail ** — правило або класифікатор, застосоване до виводу моделі, щоб перехопити небезпечні або неправильні відповіді, перш ніж вони дістануться користувачам.
• ** Перевірка виводу ** — програмні перевірки, застосовані до відповідей моделі для перевірки формату, повноти або фактичної послідовності.

Вартість за токен

Запуск LLM в масштабі є дорогим. ** Вартість за токен ** є фундаментальною одиницею ціноутворення LLM — ви платите за вхідні токени (запит) і вихідні токени (створена відповідь).

• ** Бюджет токенів ** — максимальна кількість токенів, які буде виділено для окремого запиту або потоку робіт.
• Context window — максимальна кількість токенів, які модель може обробляти за один виклик.
• ** Кешування ** — зберігання попередніх пар запит- відповідь, щоб уникнути зайвих викликів API і зменшити вартість.

Оперативна мова

Використовуйте ці фрази під час виступів, післясмертних розмов і обговорень архітектури:

• «Оцінка ланцюга позначила регресію в заземленні після останнього швидкого оновлення.»
• «Ми відстежуємо рівень галюцинацій як ключову метрику надійності в нашому LLM dashboard.»
• «Конвейєр пошуку є основним вузлом затримки — p99 наразі становить 1,8 секунди»
• «Ми повинні оптимізувати шаблон підказки, щоб залишатися в межах бюджету для довгих документів.»

П’ять прикладів речення

1. Після впровадження нового RAG-конвейера, рівень галюцинацій впав з 12% до 3% на нашому внутрішньому еталоні
2. «Ми зберігаємо всі шаблони підказок у версійному реєстрі, щоб будь-який член команди міг повернутись до попередньої версії, якщо оновлення моделі погіршить якість»
3. «Оцінка ланцюга запускається автоматично на кожному запиті pull, оцінює кожен варіант підказки проти кураторського набору золотих відповідей»
4. «Наш аналіз вартості на токен показав, що перехід на меншу модель для класифікації завдань зменшив щомісячні витрати на 40%»
5. «Охоронні рейки застосовуються на вихідному шарі, щоб забезпечити, що модель не повертає відповіді за межами дозволеного обсягу теми»

Зберігається дотепер

Термінологія LLMOps швидко стандартизується. Перегляньте документацію з таких інструментів, як LangSmith, MLflow, Weights & Biases, щоб дізнатися про ці терміни у їх справжньому контексті. Читання інженерних блогів від компаній, що здійснюють LLM в масштабі - таких як Anthropic, OpenAI і Cohere - це чудовий спосіб побачити, як ці концепції описані професійною англійською.

Національний гімн: гімн для немовлят

Світ LLMOp стає все більш складним, вимагаючи точного володіння технічним словником. Для розробників, чия перша мова не є англійською, це може бути особливо складним. Це не просто розуміння чого щось робить; це використовування правильних фраз для ефективного спілкування в команді, документування вашої роботи чітко, і значний внесок в обговорення. Частим розчаруванням є відчуття, ніби ви розумієте концепцію концептуально, але вам важко сформулювати її чітко англійською, що призводить до нерозуміння або труднощів у співпраці з метою розв’ язання проблеми. Цей розділ має на меті заповнити цю прогалину, пропонуючи практичні приклади того, як ці терміни використовуються в реальних сценаріях, зосереджуючись конкретно на тонких відмінностях у фразуваннях і тоні, які мають найбільше значення при спілкуванні з носієм англійської мови.

Розглянемо коментар перегляду коду. Уявіть, що ви працювали над реалізацією Retrieval Augmented Generation (RAG) для чатбота - ви успішно інтегрували нову базу знань і змінили ваш запит, щоб використовувати її. Під час перегляду коду ваша колега Сара може залишити такий коментар: « Це хороша робота, але чи не могли б ви додати деякі можливості обробки помилок навколо кроку отримання? » Що робити, якщо база даних векторів не повертає результатів? Ми повинні переконатися, що LLM не викидає виняток або галюцинацію на основі відсутнього контексту.” Зауважте фразу - це не просто сказати “додати обробку помилок”; це описує * чому * це важливо (“А що, якщо…”) і пропонує конкретну потенційну проблему (галюцинацію). Менш точна фраза, наприклад, « Додати обробку помилок », може призвести до плутанини щодо терміну виконання або обсягу завдання. Аналогічно, під час написання опису запитів на звантаження ваших змін, уникайте надмірно буквальних перекладів. Замість того, щоб сказати « Я реалізував RAG », спробуйте щось на зразок: « Ця публікація вводить функціональність RAG для покращення контекстної точності і зменшення залежності від бази LLM за рахунок розширення її знань документами, отриманими з векторної бази даних [KnowledgeBaseName]. » Остання є більш професійною, з чітким описом мети і підсвічуванням ключових компонентів.

Інший поширений сценарій виникає в обговореннях Slack про моніторинг галюцинацій. Старший інженер може сказати: «Давайте встановимо пріоритет на встановлення постійного оцінювального ланцюга для моніторингу виходу моделі на предмет фактичних неточностей - особливо зосереджуючись на випадках, коли він суперечить нашим документованим джерелам знань». Знову ж таки, формулювання шарувате з метою; «постійний оцінюючий ланцюг» передбачає автоматизований процес, а «суперечиться нашим документованим джерелам знань» вказує * на те, * що ми шукаємо. Простіше твердження, наприклад, «Монітор галюцинацій» не має цієї важливої деталі і може призвести до марних зусиль. Це стосується не тільки передачі дії, але також критеріїв для успіху. Зрозуміти, що ці фрази побудовані навколо певного рівня технічної точності, є ключовим.

Нарешті, розгляньте мову, яку використовують при обговоренні вартості за токен. Багато команд борються з оптимізацією використання LLM, і це часто призводить до дискусій щодо мінімізації споживання токенів. Менеджер проекту може сказати: «Ми повинні дослідити стратегії для зменшення нашої вартості на токени - можливо, шляхом впровадження швидких методів оптимізації або дослідження менших розмірів моделей, де це необхідно.» Фраза «стратегії для зменшення» є більш складною, ніж просто заява про бажання знизити вартість, і вона відразу ж пропонує дії. Не бійтеся задати питання, якщо ви не впевнені в терміні - завжди краще шукати пояснення, ніж робити припущення, які можуть призвести до неправильного спілкування.

Ось приклад використання tiktoken для оцінювання кількості токенів для підказок:

pip install tiktoken
import tiktoken

encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Common encoding for OpenAI models
text = "This is a test prompt to calculate the number of tokens."
num_tokens = len(encoding.encode(text))
print(f"Number of tokens: {num_tokens}")