Без четкой стратегии LLMOps (управление операциями больших языковых моделей) организации рискуют столкнуться с проблемами с производительностью, нарушениями нормативных требований и репутационным ущербом, пишет на портале The New Stack Жоау Фрейтас, генеральный менеджер и ведущий инженер по ИИ в PagerDuty.

Компании все активнее внедряют искусственный интеллект, стремясь повысить производительность. По данным McKinsey & Company, 78% лиц, принимающих бизнес-решения, сообщают, что их организации используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции.

В основе этого сдвига лежит внедрение больших языковых моделей (LLM). Организации все чаще используют сторонние LLM, такие как GPT и Claude, для решения таких задач, как анализ данных и создание контента, что избавляет их от необходимости заниматься собственными моделями. Поскольку как санкционированное, так и несанкционированное использование ИИ стремительно растет, LLM быстро становятся критически важными для бизнеса системами.

Одним из следствий такой зависимости от LLM является то, что организации должны постоянно обеспечивать их надежность. Без надлежащего контроля LLM могут создавать контент на основе устаревших или предвзятых обучающих данных, что подрывает доверие клиентов или репутацию бренда.

Чтобы противодействовать потенциальному вредному воздействию дрейфа данных, организации должны внедрить систему управления операциями LLM (LLMOps). Применение стандартизированных процессов позволит решить проблемы, связанные с LLM в корпоративном контексте. В основе успеха лежат четыре основных принципа:

1. Установление четких границ

Первым шагом внедрения LLMOps является определение основных целей использования LLM.

LLM не должны участвовать в принятии решений, имеющих значительные последствия. Такие важные задачи, как стратегия ценообразования, найм персонала или юридические консультации, следует оставить на усмотрение человека. Даже самые продвинутые, тонко настроенные модели могут испытывать галлюцинации, упускать контекст или включать предубеждения, которые остаются незамеченными до тех пор, пока не вызовут проблемы.

Штатные эксперты также должны точно настроить модель в соответствии с бизнес-областью или разработать рекомендации по оптимальному контекстуальному проектированию. Уделив больше внимания определенным инструкциям или ограничениям, разработчики могут обеспечить точность и сбалансированность ответов. Использование правильных маркеров или инструкций уменьшает неоднозначность ответов и позволяет избежать распространенных ошибок, таких как галлюцинации чрезмерной уверенности.

2. Контроль доступа и определение сценариев использования

После того как будет налажено правильное использование LLM, доступ пользователей должен быть отрегулирован, а сценарии использования приведены в соответствие с политикой компании. Не каждый сотрудник должен иметь возможность предоставлять LLM конфиденциальные данные, особенно если это касается сторонних LLM, не прошедших проверку. Назначение разрешений пользователям обеспечивает защиту, позволяющую устранить возможность случайного раскрытия конфиденциальной информации сотрудниками или злоупотребления моделью.

Как и в случае с любым инструментом, используемым предприятием, хотя у LLM должны быть четко определенные одобренные сценарии использования, также должно оставаться пространство для экспериментов. Баланс между одобренными сценариями использования и полем для экспериментов в каждой компании будет разным.

Чтобы снизить риск утечки данных, доступ к конфиденциальной деловой информации, такой как данные клиентов, должен быть ограничен кругом лиц, которым он необходим. Без четких ограничений команды рискуют столкнуться с проблемами, связанными с несоблюдением нормативных требований или этических принципов.

3. Регулярное тестирование, чтобы предотвратить дрейф данных

Часто предполагается, что LLM будет продолжать обеспечивать стабильную производительность на протяжении всего срока службы. На самом деле выходные данные, генерируемые LLM, постепенно теряют актуальность, поскольку их обучающие данные устаревают в процессе, известном как «дрейф данных». Ярким примером может служить использование устаревшей версии ChatGPT, такой как GPT-1, которая предоставляет ответы только на основе данных обучения, доступных до 2018 г. На практике дрейф данных не столь уж очевиден, но он может привести к тому, что команды по ошибке будут использовать неточные результаты.

Для организаций жизненно важно тестировать используемые ими LLM на предмет их деградации с течением времени в результате изменений данных. Если модель выдает неточные выходные данные, внедрение более новой модели или тонкая настройка LLM в соответствии с конкретной темой или предметной областью могут повысить точность выходных данных без значительных затрат на обучение базовой проприетарной модели. Это гарантирует соответствие модели данным в их среде и обеспечивает дополнительный уровень защиты от ошибочных результатов.

4. Отслеживание производительности в режиме реального времени

Как только LLM запущена в эксплуатацию, разработчики должны постоянно отслеживать ее производительность, чтобы убедиться, что она соответствует их ожиданиям. Проблемы с производительностью, такие как высокая задержка, серьезно снижают оперативность реагирования LLM, что особенно актуально в приложениях, чувствительных ко времени, таких как поддержка клиентов, интерфейсы чатов реального времени или разрешение инцидентов.

Панели мониторинга, отслеживающие ключевые показатели, такие как задержка, использование токенов и показатели точности, играют ключевую роль в обеспечении высокой производительности LLM. Если время ответа LLM постоянно превышает заданное пороговое значение, автоматические оповещения могут сообщить о проблеме до того, как она повлияет на конечных пользователей. Меры по исправлению включают анализ контекста для обеспечения альтернативного пути ответа, корректировку размера модели, масштабирование инфраструктуры или кэширование распространенных ответов для обеспечения постоянной производительности и стабильности LLM.

Недостающее звено к успеху в области ИИ

Внедрение LLM — лишь часть уравнения. Без четкой стратегии LLMOps организации рискуют столкнуться с проблемами производительности, несоблюдением нормативных требований и репутационным ущербом. По мере того, как ИИ все глубже проникает в повседневные рабочие процессы, четкие ограничения и политики становятся обязательными. Они необходимы для обеспечения оптимальной эффективности LLM.

Применяя эти четыре столпа на практике, организации могут повысить доверие к результатам LLM, безопасно масштабировать их использование и максимизировать отдачу от инвестиций в ИИ.