صورة المؤلف
تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) نوعًا جديدًا من الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية. وتتمثل قدرتهم الرئيسية في إنشاء نص يشبه الإنسان استجابةً لمجموعة واسعة من المطالبات والطلبات.
أراهن أنك اكتسبت بالفعل بعض الخبرة مع حلول LLM الشائعة مثل ChatGPT أو Google Gemini.
ولكن هل تساءلت يومًا كيف تقدم هذه النماذج القوية مثل هذه الاستجابات السريعة؟
تكمن الإجابة في مجال متخصص يسمى LLMOps.
قبل الغوص في الأمر، دعونا نحاول تصور أهمية هذا المجال.
تخيل أنك تجري محادثة مع صديق. الشيء الطبيعي الذي تتوقعه هو أنه عندما تطرح سؤالاً، فإنهم يعطونك إجابة على الفور، ويتدفق الحوار دون عناء.
حق؟
هذا التبادل السلس هو ما يتوقعه المستخدمون أيضًا عند التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تخيل أنك تقوم بالدردشة مع ChatGPT وتضطر إلى الانتظار لبضع دقائق في كل مرة نرسل فيها رسالة مطالبة، فلن يستخدمها أحد على الإطلاق، على الأقل لن أستخدمها بالتأكيد.
ولهذا السبب تهدف LLMs إلى تحقيق تدفق المحادثة هذا وفعاليته في حلولهم الرقمية في مجال LLMOps. يهدف هذا الدليل إلى أن يكون رفيقك في خطواتك الأولى في هذا المجال الجديد.
LLMOps، وهو اختصار لعمليات نموذج اللغة الكبيرة، هو السحر الموجود خلف الكواليس الذي يضمن عمل LLMs بكفاءة وموثوقية. إنه يمثل تقدمًا من MLOps المألوفة، والمصمم خصيصًا لمواجهة التحديات الفريدة التي تطرحها LLMs.
بينما تركز MLOps على إدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي العامة، تتعامل LLMOps بشكل خاص مع المتطلبات الخاصة بـ LLM.
عند استخدام نماذج من كيانات مثل OpenAI أو Anthropic من خلال واجهات الويب أو واجهة برمجة التطبيقات، تعمل LLMOps خلف الكواليس، مما يجعل هذه النماذج قابلة للوصول كخدمات. ومع ذلك، عند نشر نموذج لتطبيق متخصص، تعتمد مسؤولية LLMOps علينا.
لذا فكر في الأمر وكأنه وسيط يعتني بتدفق المناقشة. تمامًا مثلما يحافظ الوسيط على سير المحادثة بسلاسة ومتوافقة مع موضوع المناقشة، والتأكد دائمًا من عدم وجود كلمات سيئة ومحاولة تجنب الأخبار المزيفة، تضمن LLMOps أن يعمل LLMs بأعلى أداء، ويقدم تجارب مستخدم سلسة ويتحقق من سلامة انتاج.
يقدم إنشاء التطبيقات باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحديات مختلفة عن تلك التي نراها في التعلم الآلي التقليدي. وللتغلب على هذه التحديات، تم تصميم أدوات ومنهجيات إدارية مبتكرة، مما أدى إلى ظهور إطار عمل LLMOps.
هذا هو سبب أهمية LLMOps لنجاح أي تطبيق مدعوم من LLM:
صورة المؤلف
- السرعة هي المفتاح: يتوقع المستخدمون ردودًا فورية عند التفاعل مع LLMs. تعمل LLMOps على تحسين العملية لتقليل زمن الوصول، مما يضمن حصولك على الإجابات خلال إطار زمني معقول.
- مسائل الدقة: تنفذ LLMOps العديد من الضوابط والضوابط لضمان دقة وملاءمة استجابات LLM.
- قابلية التوسع من أجل النمو: مع اكتساب تطبيق LLM الخاص بك قوة جذب، تساعدك LLMOps على توسيع نطاق الموارد بكفاءة للتعامل مع أحمال المستخدمين المتزايدة.
- الأمن أمر بالغ الأهمية: تعمل LLMOps على حماية سلامة نظام LLM وتحمي البيانات الحساسة من خلال فرض إجراءات أمنية قوية.
- الفعالية من حيث التكلفة: يمكن أن يكون تشغيل LLMs متطلبًا ماليًا نظرًا لمتطلباتها الكبيرة من الموارد. تستخدم LLMOps طرقًا اقتصادية لزيادة استخدام الموارد بكفاءة، مما يضمن عدم التضحية بأعلى مستوى من الأداء.
تتأكد LLMOps من أن مطالبتك جاهزة لـ LLM وأن استجابتها تعود إليك في أسرع وقت ممكن. ومع ذلك، هذا ليس بالأمر السهل على الإطلاق.
تتضمن هذه العملية عدة خطوات أهمها 4 خطوات يمكن ملاحظتها في الصورة أدناه.
صورة المؤلف
الهدف من هذه الخطوات؟
لجعل المطالبة واضحة ومفهومة للنموذج.
وفيما يلي تفصيل لهذه الخطوات:
1. ما قبل المعالجة
يمر الموجه عبر خطوة المعالجة الأولى. أولاً، يتم تقسيمها إلى أجزاء أصغر (الرموز المميزة). وبعد ذلك، يتم تنظيف أي أخطاء إملائية أو أحرف غريبة، ويتم تنسيق النص بشكل متسق.
وأخيرًا، يتم تضمين الرموز المميزة في البيانات الرقمية حتى يفهمها برنامج LLM.
2. التأريض
قبل أن يعالج النموذج مطالبتنا، نحتاج إلى التأكد من أن النموذج يفهم الصورة الأكبر. قد يتضمن ذلك الرجوع إلى المحادثات السابقة التي أجريتها مع LLM أو استخدام معلومات خارجية.
بالإضافة إلى ذلك، يحدد النظام الأشياء المهمة المذكورة في المطالبة (مثل الأسماء أو الأماكن) لجعل الاستجابة أكثر أهمية.
3. فحص السلامة:
تمامًا مثل وضع قواعد السلامة، تتأكد LLMOps من استخدام المطالبة بشكل مناسب. يتحقق النظام من أشياء مثل المعلومات الحساسة أو المحتوى الذي يحتمل أن يكون مسيئًا.
فقط بعد اجتياز هذه الاختبارات، يصبح الموجه جاهزًا للعمل الرئيسي – ماجستير إدارة الأعمال!
الآن لدينا مطالبتنا الجاهزة للمعالجة بواسطة LLM. ومع ذلك، يجب تحليل مخرجاتها ومعالجتها أيضًا. لذا، قبل أن تراها، هناك بعض التعديلات الإضافية التي تم إجراؤها في الخطوة الرابعة:
3. مرحلة ما بعد المعالجة
هل تتذكر الرمز الذي تم تحويل المطالبة إليه؟ يجب ترجمة الرد مرة أخرى إلى نص يمكن قراءته بواسطة الإنسان. بعد ذلك، يقوم النظام بصقل الاستجابة من حيث القواعد والأسلوب والوضوح.
تتم كل هذه الخطوات بسلاسة بفضل LLMOps، عضو الطاقم غير المرئي الذي يضمن تجربة LLM سلسة.
مثير للإعجاب ، أليس كذلك؟
فيما يلي بعض العناصر الأساسية لإعداد LLMOps المصمم جيدًا:
- اختيار LLM المناسب: من خلال مجموعة واسعة من نماذج LLM المتاحة، تساعدك LLMOps على اختيار النموذج الذي يتوافق بشكل أفضل مع احتياجاتك ومواردك المحددة.
- الضبط الدقيق للخصوصية: تمكّنك LLMOps من ضبط النماذج الحالية أو تدريب النماذج الخاصة بك، وتخصيصها لتناسب حالة الاستخدام الفريدة الخاصة بك.
- الهندسة السريعة: تزودك LLMOps بالتقنيات اللازمة لصياغة المطالبات الفعالة التي توجه LLM نحو النتيجة المرجوة.
- النشر والمراقبة: تعمل LLMOps على تبسيط عملية النشر ومراقبة أداء LLM بشكل مستمر، مما يضمن الأداء الأمثل.
- الضمانات الأمنية: تعطي LLMOps الأولوية لأمن البيانات من خلال تنفيذ تدابير قوية لحماية المعلومات الحساسة.
مع استمرار تطور تكنولوجيا LLM، ستلعب LLMOps دورًا حاسمًا في التطورات التكنولوجية القادمة. الجزء الأكبر من نجاح أحدث الحلول الشائعة مثل ChatGPT أو Google Gemini هو قدرتها ليس فقط على الرد على أي طلبات ولكن أيضًا توفير تجربة مستخدم جيدة.
ولهذا السبب، من خلال ضمان التشغيل الفعال والموثوق والآمن، ستمهد LLMOps الطريق لتطبيقات LLM أكثر ابتكارًا وتحويلًا عبر مختلف الصناعات والتي ستصل إلى عدد أكبر من الأشخاص.
من خلال الفهم القوي لـ LLMOps، أنت مجهز جيدًا للاستفادة من قوة هذه LLMs وإنشاء تطبيقات رائدة.
جوزيب فيرير هو مهندس تحليلات من برشلونة. تخرج في هندسة الفيزياء ويعمل حاليًا في مجال علوم البيانات المطبقة على التنقل البشري. وهو منشئ محتوى بدوام جزئي يركز على علوم وتكنولوجيا البيانات. يكتب جوزيب عن كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، ويغطي تطبيق الانفجار المستمر في هذا المجال.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/getting-started-with-llmops-the-secret-sauce-behind-seamless-interactions?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-llmops-the-secret-sauce-behind-seamless-interactions
