LLMOps, o cómo gestionar eficazmente los modelos de lenguaje en una organización | IA en los negocios #125

¿Cómo funcionan los LLM y para qué se utilizan en las empresas?

Antes de discutir sobre LLMOps, primero expliquemos qué son los modelos de lenguaje grande. Son sistemas de aprendizaje automático que han sido entrenados en enormes colecciones de texto, desde libros hasta artículos web y código fuente, pero también imágenes e incluso video. Como resultado, aprenden a entender la gramática, la semántica y el contexto del lenguaje humano. Utilizan la arquitectura de transformador descrita por primera vez por investigadores de Google en 2017 en el artículo “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Esto les permite predecir las siguientes palabras en una oración, creando un lenguaje fluido y natural.

Como herramientas versátiles, los LLM en las empresas se utilizan ampliamente para, entre otras cosas:

• construir bases de datos internas de vectores para la recuperación eficiente de información relevante basada en la comprensión de la consulta, no solo en palabras clave— un ejemplo podría ser un bufete de abogados que utiliza LLM para crear una base de datos vectorial de todas las leyes y fallos judiciales relevantes. Esto permite una recuperación rápida de información clave para un caso particular,
• automatizar procesos de CI/CD (Integración Continua/Despliegue Continuo) generando scripts y documentación – las grandes empresas tecnológicas pueden usar LLMs para generar automáticamente código, pruebas unitarias y documentar nuevas características de software, acelerando los ciclos de lanzamiento,
• recolección, preparación y etiquetado de datos — LLM puede ayudar a procesar y categorizar enormes cantidades de datos de texto, imagen o audio, lo cual es esencial para entrenar otros modelos de aprendizaje automático.

Las empresas también pueden adaptar LLMs preentrenados a sus industrias enseñándoles lenguaje especializado y contexto empresarial (ajuste fino).

Sin embargo, la creación de contenido, la traducción de idiomas y el desarrollo de código son los usos más comunes de los LLM en la empresa. De hecho, los LLM pueden crear descripciones de productos consistentes, informes comerciales e incluso ayudar a los programadores a escribir código fuente en diferentes lenguajes de programación.

A pesar del enorme potencial de los LLM, las organizaciones deben ser conscientes de los desafíos y limitaciones asociados. Estos incluyen costos computacionales, el riesgo de sesgo en los datos de entrenamiento, la necesidad de monitoreo y ajuste regular de los modelos, y desafíos de seguridad y privacidad. También es importante tener en cuenta que los resultados generados por los modelos en la etapa actual de desarrollo requieren supervisión humana debido a errores (alucinaciones) que ocurren en ellos.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

¿Qué es LLMOps?

LLMOps, o Operaciones de Modelos de Lenguaje Grande, es un conjunto de prácticas para implementar y gestionar de manera efectiva modelos de lenguaje grande (LLMs) en entornos de producción. Con LLMOps, los modelos de IA pueden responder preguntas, proporcionar resúmenes y ejecutar instrucciones complejas de manera rápida y eficiente, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario y un mayor valor comercial. LLMOps se refiere a un conjunto de prácticas, procedimientos y flujos de trabajo que facilitan el desarrollo, implementación y gestión de modelos de lenguaje grande a lo largo de su ciclo de vida.

Pueden verse como una extensión del concepto de MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático) adaptado a los requisitos específicos de los LLM. Las plataformas de LLMOps como Vertex AI de Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) o IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permiten una gestión más eficiente de bibliotecas de modelos, reduciendo costos operativos y permitiendo que personal menos técnico realice tareas relacionadas con LLM.

A diferencia de las operaciones de software tradicionales, LLMOps deben enfrentar desafíos complejos, tales como:

• procesar enormes cantidades de datos,
• entrenamiento de modelos computacionalmente exigentes,
• implementación de LLM en la empresa,
• su monitoreo y ajuste,
• asegurar la seguridad y privacidad de la información sensible.

LLMOps adquiere una importancia particular en el actual panorama empresarial, en el que las empresas confían cada vez más en soluciones de IA avanzadas y en rápida evolución. Estandarizar y automatizar los procesos asociados con estos modelos permite a las organizaciones implementar innovaciones basadas en procesamiento de lenguaje natural de manera más eficiente.

Fuente: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — similitudes y diferencias

Si bien LLMOps evolucionó a partir de las buenas prácticas de MLOps, requieren un enfoque diferente debido a la naturaleza de los modelos de lenguaje grande. Comprender estas diferencias es clave para las empresas que desean implementar LLM de manera efectiva.

Al igual que MLOps, LLMOps se basa en la colaboración de Científicos de Datos que manejan datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Sin embargo, con LLMOps, se pone más énfasis en:

• métricas de evaluación de rendimiento, como BLEU (que mide la calidad de las traducciones) y ROUGE (que evalúa resúmenes de texto), en lugar de métricas clásicas de aprendizaje automático,
• calidad de la ingeniería de prompts – es decir, desarrollar las consultas y contextos adecuados para obtener los resultados deseados de los LLM,
• retroalimentación continua de los usuarios – utilizando evaluaciones para mejorar iterativamente los modelos,
• mayor énfasis en las pruebas de calidad por parte de personas durante el despliegue continuo,
• mantenimiento de bases de datos vectoriales.

A pesar de estas diferencias, MLOps y LLMOps comparten un objetivo común: automatizar tareas repetitivas y promover la integración y despliegue continuos para aumentar la eficiencia. Por lo tanto, es crucial entender los desafíos únicos de LLMOps y adaptar las estrategias a las especificidades de los modelos de lenguaje grande.

Principios clave de LLMOps

La implementación exitosa de LLMOps requiere adherirse a varios principios clave. Su aplicación asegurará que el potencial de los LLM en una organización se realice de manera efectiva y segura. Los siguientes 11 principios de LLMOps se aplican tanto a la creación, optimización de la operación como al monitoreo del rendimiento de los LLM en la organización.

1. Gestión de recursos computacionales. Los procesos de LLM como el entrenamiento requieren mucha potencia de cálculo, por lo que el uso de procesadores especializados como la Unidad de Procesamiento de Redes Neuronales (NPU) o la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) puede acelerar significativamente estas operaciones y reducir costos. El uso de recursos debe ser monitoreado y optimizado para una máxima eficiencia.
2. Monitoreo constante y mantenimiento de modelos. Las herramientas de monitoreo pueden detectar caídas en el rendimiento del modelo en tiempo real, permitiendo una respuesta rápida. Recopilar retroalimentación de usuarios y expertos permite un refinamiento iterativo del modelo para asegurar su efectividad a largo plazo.
3. Gestión adecuada de datos. Elegir software que permita un almacenamiento y recuperación eficientes de grandes cantidades de datos a lo largo del ciclo de vida de los LLM es crucial. Automatizar los procesos de recolección, limpieza y procesamiento de datos asegurará un suministro constante de información de alta calidad para el entrenamiento del modelo.
4. Preparación de datos. La transformación, agregación y separación regular de datos es esencial para asegurar calidad. Los datos deben ser visibles y compartibles entre equipos para facilitar la colaboración y aumentar la eficiencia.
5. Ingeniería de prompts. La ingeniería de prompts implica dar al LLM comandos claros expresados en lenguaje natural. La precisión y repetibilidad de las respuestas dadas por los modelos de lenguaje, así como el uso correcto y consistente del contexto, dependen en gran medida de la precisión de los prompts.
6. Implementación. Para optimizar costos, los modelos preentrenados deben adaptarse a tareas y entornos específicos. Plataformas como NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) y ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) ofrecen herramientas de optimización de aprendizaje profundo para reducir el tamaño de los modelos y acelerar su rendimiento.
7. Recuperación ante desastres. Las copias de seguridad regulares de modelos, datos y configuraciones aseguran la continuidad del negocio en caso de una falla del sistema. Implementar mecanismos de redundancia, como replicación de datos y balanceo de carga, aumenta la confiabilidad de toda la solución.
8. Desarrollo ético de modelos. Cualquier sesgo en los datos de entrenamiento y resultados del modelo que pueda distorsionar resultados y llevar a decisiones injustas o dañinas debe ser anticipado, detectado y corregido. Las empresas deben implementar procesos para asegurar el desarrollo responsable y ético de los sistemas LLM.
9. Retroalimentación de personas. Reforzar el modelo a través de la retroalimentación de usuarios (RLHF – Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana) puede mejorar significativamente su rendimiento, ya que las tareas de LLM son a menudo abiertas. El juicio humano permite ajustar el modelo a comportamientos preferidos.
10. Cadenas y tuberías de LLMs. Herramientas como LangChain (https://python.langchain.com/) y LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) permiten encadenar múltiples llamadas a LLM y interactuar con sistemas externos para realizar tareas complejas. Esto permite construir aplicaciones integrales basadas en LLM.
11. Ajuste de modelos. Bibliotecas de código abierto como Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/), o TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), ayudan a mejorar el rendimiento del modelo optimizando algoritmos de entrenamiento y utilización de recursos. También es crucial reducir la latencia del modelo para asegurar la capacidad de respuesta de la aplicación.

Fuente: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Resumen

LLMOps permite a las empresas implementar de manera segura y confiable modelos de lenguaje avanzados y definir cómo las organizaciones aprovechan las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural. Al automatizar procesos, monitorear continuamente y adaptarse a necesidades comerciales específicas, las organizaciones pueden explotar completamente el enorme potencial de los LLM en generación de contenido, automatización de tareas, análisis de datos y muchas otras áreas.

Si bien LLMOps evolucionó a partir de las mejores prácticas de MLOps, requieren herramientas y estrategias diferentes adaptadas a los desafíos de gestionar modelos de lenguaje grande. Solo con un enfoque reflexivo y consistente las empresas podrán utilizar de manera efectiva esta tecnología innovadora mientras aseguran seguridad, escalabilidad y cumplimiento normativo.

A medida que los LLM se vuelven más avanzados, el papel de LLMOps está creciendo, brindando a las organizaciones una base sólida para implementar estos poderosos sistemas de IA de manera controlada y sostenible. Las empresas que inviertan en desarrollar competencias de LLMOps tendrán una ventaja estratégica en aprovechar innovaciones basadas en procesamiento de lenguaje natural, lo que les permitirá mantenerse a la vanguardia de la transformación digital.

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