Une brève analyse de l'observabilité du LLM

Bonjour à tous, je m'appelle Luga. Aujourd'hui, nous continuons à explorer un sujet lié à la technologie dans l'écosystème de l'intelligence artificielle : l'observabilité du LLM (Large Language Model). Cet article continuera d'analyser l'observabilité du LLM en profondeur pour aider chacun à comprendre son importance et ses connaissances fondamentales sur l'écosystème.

1. Pourquoi le LLM a-t-il besoin d'observabilité ?

Dans le monde connecté numériquement d'aujourd'hui, les grands modèles de langage (LLM) sont comme un magicien doté de super pouvoirs qui peuvent rapidement générer du texte, traduire des langues et créer de la musique, de la poésie et de la programmation. , etc. ont apporté une grande commodité à la vie des gens. Cependant, en raison de la complexité du LLM, sa gestion et son utilisation sont également confrontées à certains défis.

LLM contient généralement des centaines de millions, voire des milliards de paramètres, et les interactions entre ces paramètres sont très complexes. Par conséquent, il n’est pas facile de prédire avec précision le résultat du LLM. De plus, les données de formation utilisées par LLM proviennent généralement du monde réel, ce qui peut contenir des biais ou des informations erronées. Ces biais et erreurs peuvent amener LLM à générer du texte contenant des erreurs ou des biais.

Par conséquent, l'observabilité LLM (Large Language Model Observability) est la clé pour résoudre les défis ci-dessus. Il peut aider les utilisateurs à comprendre l'état d'exécution, les performances et la sécurité de LLM. Plus précisément, l'observabilité fournit les informations suivantes : données d'exploitation en temps réel de LLM, utilisation des ressources, temps de réponse aux demandes, taux d'erreur, journalisation, etc. Ces informations peuvent aider les utilisateurs à découvrir et à résoudre les problèmes en temps opportun, à optimiser les performances de LLM et à garantir son fonctionnement en toute sécurité. En fournissant une observabilité complète, LLM Observability permet aux utilisateurs de mieux comprendre et gérer les opérations LLM.

• Résultats de sortie LLM
• Modifications des paramètres LLM
• Utilisation des ressources LLM
• Risques de sécurité LLM

Sur la base des informations associées ci-dessus, les utilisateurs peuvent gérer et utiliser efficacement LLM pour garantir que LLM peut être sûr, fonctionner de manière stable et efficace .

2. Analyse des cinq piliers de l'observabilité LLM

Figure : Les cinq piliers de l'observabilité LLM

De manière générale, les cinq piliers de l'observabilité LLM (grand modèle) comprennent principalement les éléments suivants :

1. - Évaluation

L'"évaluation" est un pilier important de l'observabilité LLM, utilisée pour comprendre et valider les performances des modèles LLM, et capturer des problèmes tels que des hallucinations potentielles ou des questions-réponses. L'évaluation des performances des LLM est essentielle pour garantir la qualité et la fiabilité du modèle. Nous pouvons effectuer une évaluation de plausibilité grâce à des méthodes et techniques d'évaluation courantes telles que des ensembles de données de test, des tests A/B, des mesures et des critères d'évaluation, des commentaires des utilisateurs et une évaluation subjective, ainsi qu'une évaluation interprétative du modèle. Ces méthodes d'évaluation peuvent nous aider à comprendre l'exactitude, la robustesse, la capacité de généralisation et l'interprétabilité du modèle, ainsi que les performances du modèle dans différentes tâches et scénarios. Grâce à une évaluation et une amélioration continues, nous pouvons améliorer les performances et l'efficacité des modèles LLM pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

En évaluant les performances du LLM, nous pouvons découvrir ses problèmes potentiels et les possibilités d'amélioration. Ces résultats d’évaluation peuvent guider les efforts ultérieurs d’optimisation et d’amélioration pour améliorer la qualité et la fiabilité du LLM.

Dans les scénarios réels, il convient de noter que l'évaluation LLM est un processus itératif continu. À mesure que le modèle est utilisé et que l'environnement change, il peut être nécessaire de l'évaluer et de le mettre à jour régulièrement. Cela garantit que LLM maintient des performances et une précision élevées dans des conditions changeantes.

2. Traces et étendues LLM : traces et étendues LLM

La caractéristique unique des applications LLM est leur capacité à capturer et à tracer des informations à partir de cadres d'applications LLM courants tels que LangChain et LlamaIndex. Ces frameworks fournissent des outils et des fonctionnalités puissants pour aider les développeurs à surveiller et documenter efficacement l'étendue et les chemins d'exécution des applications LLM.

En utilisant ces frameworks d'applications LLM courants, les développeurs peuvent tirer pleinement parti des capacités d'étendue et de trace qu'ils fournissent et obtenir des informations sur le comportement et les performances des applications LLM. Cela permet de surveiller et d'optimiser le fonctionnement des applications LLM et fournit des informations précieuses pour améliorer et augmenter les performances et la fiabilité de LLM.

3. Analyse rapide et dépannage - Analyse rapide et localisation des défauts

Afin de suivre les problèmes de performances LLM, nous pouvons utiliser des évaluations ou des indicateurs traditionnels comme indicateurs pour mesurer les performances. Ces mesures peuvent nous aider à évaluer les aspects critiques tels que la précision, le temps de réponse, l'utilisation des ressources, etc. du LLM. En surveillant ces mesures, nous pouvons rapidement identifier les problèmes de performances potentiels et prendre les mesures appropriées pour les améliorer.

De plus, afin de reproduire fidèlement le problème, je pense que nous pouvons utiliser des données de production en temps réel. En utilisant les données d'environnements de production réels, nous pouvons simuler des exécutions LLM dans des scénarios réels et effectuer des opérations spécifiques à plusieurs reprises pour reproduire avec précision les problèmes de performances. De telles reproductions peuvent nous aider à mieux comprendre la cause profonde du problème et à mettre en œuvre des solutions appropriées pour le résoudre.

4. Recherche et récupération - Recherche et récupération

Normalement, nous pouvons ajouter nos données propriétaires à LLM en utilisant RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG est une architecture de modèle puissante qui combine des capacités de récupération et de génération pour combiner nos données propriétaires avec LLM. Cette combinaison permet à LLM d'exploiter nos données exclusives pour une inférence et une génération plus précises et ciblées.

Cependant, afin de garantir que les performances de LLM sont optimisées au maximum, il est crucial de dépanner et d'évaluer RAG. Le dépannage de RAG nous permet d'identifier et de résoudre les problèmes pouvant entraîner une dégradation des performances LLM ou la génération d'erreurs. Dans le même temps, l'évaluation de RAG peut nous aider à comprendre ses performances sur des tâches ou des ensembles de données spécifiques et ainsi à sélectionner la configuration et les paramètres les plus appropriés.

Par conséquent, le dépannage et l'évaluation de RAG sont des étapes critiques pour garantir l'optimisation des performances LLM. Après tout, cela nous aide à garantir une intégration fluide de LLM avec nos données propriétaires, augmentant ainsi la qualité et la fiabilité de LLM.

5. Fine-Tunig - Fine-tuning

La capacité de généralisation du modèle dépend de la qualité et de la quantité des données d'entraînement qu'il reçoit. Par conséquent, de grandes quantités de données réelles ou générées artificiellement doivent être collectées et divisées en exemples de données ou en groupes de problèmes.

Un exemple de données peut être un seul point de données ou une combinaison de plusieurs points de données. Les clusters de problèmes peuvent être des clusters basés sur des types ou des domaines de problèmes spécifiques. Le format des points de données doit être cohérent avec les exigences du flux de travail de réglage fin.

3. Analyse des éléments centraux de l'observabilité LLM

De manière générale, les éléments centraux de l'observabilité LLM (grand modèle) impliquent le suivi des performances, une compréhension approfondie, l'assurance de la fiabilité et de la précision, etc., comme suit :

1 . Suivi des performances

L'observabilité est la pierre angulaire du LLM (Large Model Language), et le composant le plus critique est un « suivi des performances » cohérent. Ce processus implique la collecte de mesures clés liées aux capacités LLM, telles que les prédictions de précision, les temps de réponse, les types d'erreurs et les biais, etc. Ces mesures nous aident non seulement à identifier et à résoudre les problèmes de performances, mais fournissent également des informations sur l'état opérationnel du LLM et les problèmes potentiels.

Dans des scénarios réels de suivi des performances, nous pouvons utiliser diverses techniques. De manière générale, des mesures telles que l’exactitude, la précision et le rappel restent des choix populaires. La précision mesure la proportion de prédictions correctes, la précision mesure la pertinence de ces prédictions et le rappel mesure le nombre de résultats pertinents capturés par le modèle. Bien entendu, en plus de ce qui précède, nous pouvons également utiliser d’autres mesures, telles que la latence, le débit, l’utilisation des ressources et la sécurité.

Dans les scénarios commerciaux réels, la « journalisation » est une autre méthode essentielle de suivi des performances. Il fournit des journaux détaillés sur le comportement du modèle, y compris les entrées, les sorties, les erreurs et autres anomalies. Ces détails aident à diagnostiquer les problèmes LLM tels que les préjugés, la discrimination et d'autres problèmes de sécurité.

2. Compréhension approfondie

En plus du suivi des performances mentionné ci-dessus, une compréhension approfondie du LLM (Large Model Language) est également un élément clé de l'observabilité. Cela nécessite un examen attentif des données de formation, l'articulation de l'algorithme de prise de décision, l'identification de toutes les limites et une solide compréhension des limites du modèle.

(1)Données d'entraînement

Comprendre la distribution des données d'entraînement est crucial car les biais dans les données peuvent se traduire par des biais dans le modèle. Par exemple, si l'ensemble de données d'entraînement contient principalement des voix masculines, le modèle peut être plus sensible aux voix masculines, ce qui entraînera un biais au détriment des voix féminines.

En plus des biais, le bruit et les incohérences dans les données d'entraînement peuvent également affecter les performances du modèle. Par conséquent, avant d’utiliser les données de formation, nous devons vérifier soigneusement la qualité et la fiabilité des données.

(2) Algorithme de prise de décision

L'analyse du mécanisme de prise de décision permet d'identifier d'éventuels biais ou inexactitudes dans le modèle. Par exemple, si un modèle se comporte anormalement lors du traitement d’un type spécifique d’entrée, cela peut indiquer une faille dans l’algorithme de prise de décision. Par conséquent, en comprenant les mécanismes de prise de décision, nous pouvons plus facilement identifier et corriger les problèmes potentiels du modèle.

(3) Limitations

Reconnaître les limites du LLM est inestimable. Bien que ces modèles soient avancés, ils ne sont pas parfaits. Ils peuvent présenter des biais, générer des erreurs et être sensibles à certaines entrées inhabituelles.

Par exemple, les LLM peuvent produire des résultats biaisés car ils sont formés sur des ensembles de données contenant des biais. De plus, les LLM peuvent générer des erreurs car ils sont basés sur des modèles probabilistes et comportent donc un certain degré d’incertitude. Enfin, LLM peut être affecté par certaines entrées anormales, telles que des entrées contenant des erreurs ou du contenu malveillant.

3. Garantie de fiabilité

Assurer la fiabilité du LLM est un autre élément essentiel de l'observabilité. Un LLM fiable est capable de fonctionner de manière stable dans une variété de scénarios d'entrée sans planter ni produire de sortie erronée, même dans des conditions difficiles ou anormales.

La stratégie la plus courante est le test de résistance, en tant que méthode courante pour vérifier la fiabilité du LLM en fournissant diverses entrées au LLM, y compris des entrées conçues pour remettre en question le modèle afin de le pousser dans ses limites. Un LLM fiable sera capable de gérer ces entrées sans planter ni produire de sortie erronée.

La tolérance aux pannes est une autre stratégie courante pour garantir la fiabilité du LLM. La conception tolérante aux pannes permet à LLM de continuer à fonctionner lorsque certains composants tombent en panne. Par exemple, si une couche du LLM échoue, le modèle tolérant aux pannes devrait toujours être capable de générer des prédictions précises.

4. Précision

Le dernier objectif clé de l'observabilité LLM est d'améliorer la « précision » du modèle, ce qui nécessite d'identifier et d'atténuer les biais et les erreurs. Les biais et les erreurs sont deux facteurs clés qui affectent la précision du modèle.

L'écart fait généralement référence à la différence entre les résultats de prédiction du modèle et la situation réelle. Les biais peuvent provenir de facteurs tels que l'ensemble de données, la conception du modèle ou le processus de formation. Les biais peuvent amener un modèle à produire des résultats injustes ou inexacts.

Une erreur signifie généralement que les résultats de prédiction du modèle ne correspondent pas à la situation réelle. Les erreurs peuvent provenir du caractère aléatoire du modèle, du bruit ou d’autres facteurs. Les erreurs peuvent amener les modèles à produire des résultats inexacts.

La détection des écarts et la détection des erreurs sont deux techniques courantes pour identifier et atténuer les biais et les erreurs. La détection des biais identifie les écarts systématiques dans les prédictions du modèle, tandis que la détection des erreurs identifie toute inexactitude dans les résultats du modèle.

Une fois les écarts et les erreurs identifiés, nous pouvons les corriger grâce à diverses mesures. Dans les scénarios commerciaux réels, les mesures correctives comprennent principalement les éléments suivants :

• Nettoyage des données : supprimez les écarts dans l'ensemble de données.
• Conception du modèle : améliorez la conception du modèle et réduisez les écarts.
• Formation du modèle : utilisez un ensemble de données plus représentatif ou des méthodes de formation plus avancées pour entraîner le modèle.

Les mesures de correction d'erreurs couramment utilisées impliquent principalement les niveaux suivants :

• Réentraîner le modèle : utilisez un ensemble de données plus précis ou des méthodes de formation plus avancées pour recycler le modèle.
• Affinez les paramètres du modèle : ajustez les paramètres du modèle pour réduire les erreurs.
• Utilisez des techniques de post-traitement : post-traitez la sortie du modèle pour améliorer la précision.

Ainsi, avec ce qui précède, l'observabilité LLM peut contribuer à améliorer la fiabilité et la fiabilité du LLM uniquement en suivant attentivement la conception des performances, en améliorant la compréhension du LLM, en optimisant la précision et en garantissant la fiabilité.

En résumé, lors de l'utilisation de LLM, garantir son observabilité est une pratique clé, qui permet de garantir la fiabilité et la fiabilité de l'utilisation de LLM. En surveillant les mesures de performance et le comportement des LLM, en obtenant des informations sur leur fonctionnement interne et en garantissant l'exactitude et la fiabilité des LLM, les organisations peuvent réduire efficacement les risques associés à ces puissants modèles d'IA.

Référence : [1] https://docs.arize.com/arize/what-is-llm-observability

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