Gli LLM come GPT-3 e GPT-4 di OpenAI traggono origine dal deep learning, una branca dell’intelligenza artificiale. Questi sistemi sfruttano reti neurali profonde per analizzare e imparare da enormi quantità di dati online. Il loro addestramento consiste nel predire la prossima parola di una frase basandosi sulle parole precedenti. Questa capacità fondamentale permette agli LLM di produrre testi pertinenti e contestualizzati.
Questi modelli hanno un ventaglio di applicazioni vastissimo: dalla stesura di e-mail, allo sviluppo di codice, alla risoluzione di quesiti, fino alla scrittura creativa. Nonostante le loro potenzialità, gestire questi modelli imponenti può essere complesso. È qui che entra in scena LLMOps, che fornisce strumenti e metodologie per garantire un uso degli LLM sicuro ed efficiente.
Per l’adozione degli LLM, ci sono tre percorsi principali:
- Adozione Generale degli LLM: Modelli come ChatGPT e Bard sono facilmente accessibili, ma potrebbero presentare sfide in termini di privacy e sicurezza, soprattutto in settori regolamentati come la finanza e la sanità.
- Adattamento di LLM Generici: Grazie a modelli open source come Llama, Falcon e Mistral, le aziende possono personalizzare gli LLM per le loro esigenze specifiche. Anche se ciò risolve alcune preoccupazioni sulla privacy, il processo richiede un impegno prolungato. Fortunatamente, innovazioni come LoRA e Q-LoRa stanno semplificando questo percorso.
- Creazione di LLM Personalizzati: Creare un LLM da zero garantisce precisione su misura, ma comporta notevoli ostacoli in termini di competenze, risorse e tempo.
Tra queste opzioni, l’adattamento di LLM generici sembra essere il più conveniente per molte aziende. La creazione di un modello ex novo può avere un costo fino a 100 milioni di dollari, mentre l’adattamento di modelli esistenti può costare tra 100mila e 1 milione di dollari, considerando tutti gli aspetti coinvolti.
LLMOps vs MLOps: Mentre MLOps offre un framework strutturato per la gestione dei modelli di machine learning, LLMOps affronta le sfide specifiche degli LLM. Le differenze tra questi due approcci riguardano vari aspetti, dal bisogno di risorse computazionali specializzate, all’apprendimento tramite trasferimento, all’ottimizzazione degli iperparametri, fino alle diverse metriche di valutazione come BLEU e ROUGE.
Comprendere LLMOps: LLMOps è l’infrastruttura che sostiene i modelli linguistici di grandi dimensioni. Sebbene possa somigliare a MLOps o DevOps, presenta peculiarità proprie. Il flusso di lavoro di LLMOps, come illustrato nel link fornito, copre ogni fase, dalla raccolta dei dati, al modello di base, all’addestramento, alla distribuzione, e infine all’output. La qualità dei dati, la personalizzazione del modello e la facilità di integrazione sono solo alcune delle considerazioni cruciali in questo processo.