LLM 可観測性の簡単な分析

皆さんこんにちは、私の名前はルガです。今日は、人工知能エコシステムにおけるテクノロジー関連のトピックである LLM (Large Language Model) の可観測性について引き続き調査します。この記事では、LLM の可観測性を徹底的に分析し、誰もがその重要性とエコシステムの中核となる知識を理解できるようにしていきます。

1. LLM に可観測性が必要な理由は何ですか?

今日のデジタルで接続された世界では、大規模言語モデル (LLM) は強力な能力を備えたスーパー マジシャンのようなものです。テキストの生成、言語の翻訳、音楽の作成、詩の執筆、プログラムなどを迅速に行うことができ、人々の生活に大きな利便性をもたらします。ただし、LLM は複雑であるため、その管理と使用にはいくつかの課題もあります。

LLM には通常、数億、さらには数十億のパラメータが含まれており、これらのパラメータ間の相互作用は非常に複雑です。したがって、LLM の出力を正確に予測するのは簡単ではありません。さらに、LLM で使用されるトレーニング データは通常、現実世界から取得されたものであり、バイアスや誤った情報が含まれている可能性があります。これらのバイアスやエラーにより、LLM がエラーやバイアスを含むテキストを生成する可能性があります。

したがって、LLM 可観測性 (大規模言語モデルの可観測性) が上記の課題を解決する鍵となります。これは、ユーザーが LLM の実行ステータス、パフォーマンス、セキュリティを理解するのに役立ちます。具体的には、可観測性により、LLM のリアルタイム動作データ、リソース使用率、リクエスト応答時間、エラー率、ログなどの情報が提供されます。この情報は、ユーザーがタイムリーに問題を発見して解決し、LLM のパフォーマンスを最適化し、安全な動作を保証するのに役立ちます。 LLM Observability は、包括的な可観測性を提供することにより、ユーザーが LLM 操作をよりよく理解し、管理できるようにします。

• LLM の出力結果
• LLM のパラメータ変更
• LLM のリソース使用量
• LLM のセキュリティ リスク

#上記の関連情報に基づいて、ユーザーは LLM を効果的に管理および使用して、LLM が安全、安定、効率的に動作できるようにすることができます。

2. LLM 可観測性の 5 つの柱の分析

図: LLM 可観測性の 5 つの柱

一般的に言えば、LLM (

1. 評価 - 評価

「評価」は LLM 可観測性の重要な柱であり、LLM モデルのパフォーマンスを理解および検証するために使用され、潜在的な幻覚や質疑応答などの問題を捕捉します。 LLM のパフォーマンスを評価することは、モデルの品質と信頼性を確保するために重要です。テストデータセット、A/B テスト、指標と評価基準、ユーザーのフィードバックと主観的評価、モデルの解釈的評価などの一般的な評価方法と手法を通じて、妥当性評価を実施できます。これらの評価方法は、モデルの精度、堅牢性、一般化能力、解釈可能性、さらにはさまざまなタスクやシナリオにおけるモデルのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。継続的な評価と改善を通じて、LLM モデルのパフォーマンスと有効性を向上させ、ユーザーのニーズをより適切に満たすことができます。

LLM のパフォーマンスを評価することで、潜在的な問題や改善の余地を発見できます。これらの評価結果は、LLM の品質と信頼性を向上させるためのその後の最適化と改善の取り組みの指針となります。

実際のシナリオでは、LLM 評価は継続的な反復プロセスであることに注意してください。モデルが使用され、環境が変化するにつれて、定期的に評価して更新する必要がある場合があります。これにより、変化する条件下でも LLM が高いパフォーマンスと精度を維持できるようになります。

2. LLM トレースとスパン: LLM トレースとスパン

LLM アプリケーションのユニークな機能は、LangChain や LlamaIndex 追跡情報などの一般的な LLM アプリケーション フレームワークからスパンとスパンをキャプチャできることです。これらのフレームワークは、開発者が LLM アプリケーションのスパンと実行パスを効果的に監視し、文書化するのに役立つ強力なツールと機能を提供します。

これらの一般的な LLM アプリケーション フレームワークを使用することにより、開発者は、提供されるスパンおよびトレース機能を利用して、LLM アプリケーションの動作とパフォーマンスについての洞察を得ることができます。これは、LLM アプリケーションの動作の監視と最適化に役立ち、LLM のパフォーマンスと信頼性を向上および強化するために使用できる貴重な洞察を提供します。

3. 即時分析とトラブルシューティング - 即時分析と障害位置

LLM パフォーマンスの問題を追跡するために、パフォーマンスを測定する指標として Eval または従来の指標を使用できます。これらのメトリクスは、LLM の精度、応答時間、リソース使用率などの重要な側面を評価するのに役立ちます。これらのメトリクスを監視することで、潜在的なパフォーマンスの問題を迅速に特定し、それらを改善するための適切な措置を講じることができます。

さらに、問題を正確に再現するには、リアルタイムの本番データを使用できると思います。実際の運用環境からのデータを使用することで、現実のシナリオで LLM の実行をシミュレートし、特定の操作を繰り返し実行してパフォーマンスの問題を正確に再現できます。このような再現は、問題の根本原因をより深く理解し、それを解決するための適切な解決策を実装するのに役立ちます。

4. 検索と取得 - 検索と取得

通常、RAG (取得拡張生成) を使用して独自のデータを LLM に追加できます。 RAG は、取得機能と生成機能を組み合わせて、当社独自のデータを LLM と組み合わせる強力なモデル アーキテクチャです。この組み合わせにより、LLM は独自のデータを活用して、より正確で的を絞った推論と生成を行うことができます。

ただし、LLM のパフォーマンスを最大限に最適化するには、RAG のトラブルシューティングと評価が重要です。 RAG のトラブルシューティングを行うと、LLM のパフォーマンス低下やエラー生成の原因となる可能性のある問題を特定して解決できます。同時に、RAG を評価することは、特定のタスクまたはデータ セットでの RAG のパフォーマンスを理解し、最適な構成とパラメータ設定を選択するのに役立ちます。

したがって、RAG のトラブルシューティングと評価は、LLM のパフォーマンスを確実に最適化するための重要な手順です。結局のところ、これは LLM と当社独自のデータをスムーズに統合するのに役立ち、それによって LLM の品質と信頼性が向上します。

5. 微調整 - 微調整

モデルの汎化能力は、受け取るトレーニング データの質と量によって異なります。したがって、大量の実際のデータまたは人工的に生成されたデータを収集し、データの例または問題のクラスターに分割する必要があります。

データ例は、単一のデータ ポイントまたは複数のデータ ポイントの組み合わせです。問題クラスターは、特定の問題タイプまたはドメインに基づいたクラスターにすることができます。データ ポイントの形式は、微調整ワークフローの要件と一致している必要があります。

3. LLM 可観測性の中核要素の分析

一般的に、LLM (大規模モデル) 可観測性の中核要素には、パフォーマンスの追跡、深い理解、信頼性の保証、精度などが含まれます。

1. パフォーマンスの追跡

可観測性は LLM (ラージ モデル言語) の基礎であり、最も重要なコンポーネントは一貫した「パフォーマンスの追跡」です。このプロセスには、精度予測、応答時間、エラーの種類とバイアスなど、LLM 機能に関連する主要なメトリックの収集が含まれます。これらのメトリクスは、パフォーマンスの問題を特定して解決するのに役立つだけでなく、LLM の運用ステータスと潜在的な問題についての洞察も提供します。

実際のパフォーマンス追跡シナリオでは、さまざまな手法を使用できます。一般的に、精度、適合率、再現率などの指標が依然として人気のある選択肢です。精度は正しい予測の割合を測定し、精度はそれらの予測の関連性を測定し、再現率はモデルによって取得された関連する結果の数を測定します。もちろん、上記に加えて、レイテンシ、スループット、リソース使用量、セキュリティなどの他の指標を使用することもできます。

実際のビジネス シナリオでは、「ログ記録」がパフォーマンス追跡のもう 1 つの中心的な方法です。入力、出力、エラー、その他の異常など、モデルの動作に関する詳細なログが提供されます。これらの詳細は、偏見、差別、その他のセキュリティ問題などの LLM 問題を診断するのに役立ちます。

2. 深い理解

上記のパフォーマンス追跡に加えて、LLM (Large Model Language) の深い理解も可観測性の重要な要素です。これには、トレーニング データを注意深く調査し、意思決定アルゴリズムを明確にし、制限を特定し、モデルの制限をしっかりと理解する必要があります。

(1)トレーニング データ

データ内のバイアスがモデル内のバイアスに変換される可能性があるため、トレーニング データの分布を理解することが重要です。たとえば、トレーニング データセットに男性の声がほとんど含まれている場合、モデルは男性の声に対してより敏感になる可能性があり、結果として女性の声に対するバイアスが生じる可能性があります。

バイアスに加えて、トレーニング データ内のノイズや不一致もモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。したがって、トレーニング データを使用する前に、データの品質と信頼性を慎重にチェックする必要があります。

(2) 意思決定アルゴリズム

意思決定メカニズムの分析は、モデル内の潜在的なバイアスや不正確さを特定するのに役立ちます。たとえば、特定の種類の入力を処理するときにモデルが異常に動作する場合、これは意思決定アルゴリズムに欠陥があることを示している可能性があります。したがって、意思決定メカニズムを理解することで、モデルの潜在的な問題をより簡単に特定して修正できるようになります。

(3)制限事項

LLM の制限事項を認識することは非常に重要です。これらのモデルは先進的ではありますが、完璧ではありません。これらはバイアスを示し、エラーを生成し、特定の異常な入力の影響を受けやすい可能性があります。

たとえば、LLM はバイアスを含むデータセットでトレーニングされるため、バイアスのある結果を生成する可能性があります。さらに、LLM は確率モデルに基づいており、ある程度の不確実性があるため、エラーが発生する可能性があります。最後に、LLM は、エラーや悪意のあるコンテンツを含む入力など、特定の異常な入力によって影響を受ける可能性があります。

3. 信頼性の保証

LLM の信頼性の保証は、可観測性のもう 1 つの中心的な要素です。信頼性の高い LLM は、過酷な条件や異常な条件下でも、クラッシュしたり誤った出力を生成したりすることなく、さまざまな入力シナリオの下で安定して動作できます。

最も一般的な戦略はストレス テストです。LLM の信頼性を検証する一般的な方法として、LLM にさまざまな入力 (モデルを限界まで押し上げるように設計された入力など) を提供します。信頼性の高い LLM は、クラッシュしたり誤った出力を生成したりすることなく、これらの入力を処理できます。

フォールト トレランスは、LLM の信頼性を確保するためのもう 1 つの一般的な戦略です。フォールトトレラント設計により、特定のコンポーネントに障害が発生した場合でも、LLM は動作を継続できます。たとえば、LLM の層に障害が発生した場合でも、フォールト トレラント モデルは正確な予測を生成できるはずです。

4. 精度

LLM 可観測性の最後の重要な目標は、モデルの「精度」を向上させることであり、これにはバイアスとエラーを特定して軽減する必要があります。バイアスと誤差は、モデルの精度に影響を与える 2 つの重要な要素です。

偏差は通常、モデルの予測結果と実際の状況との差異を指します。バイアスは、データセット、モデル設計、トレーニング プロセスなどの要因から生じる可能性があります。バイアスにより、モデルが不公平または不正確な結果を生成する可能性があります。

エラーは通常、モデルの予測結果が実際の状況と一致しないことを意味します。エラーは、モデルのランダム性、ノイズ、またはその他の要因によって発生する可能性があります。エラーにより、モデルが不正確な結果を生成する可能性があります。

逸脱検出とエラー検出は、逸脱とエラーを特定して軽減するための 2 つの一般的な手法です。バイアス検出はモデル予測の系統的な偏差を特定し、エラー検出はモデル出力の不正確さを特定します。

逸脱やエラーが特定されたら、さまざまな手段を通じて修正できます。実際のビジネス シナリオでは、修正措置には主に次のものが含まれます。

• データ クリーニング: データ セット内の逸脱を除去します。
• モデル設計: モデル設計を改善し、偏差を減らします。
• モデル トレーニング: より代表的なデータ セットまたはより高度なトレーニング方法を使用してモデルをトレーニングします。

一般的に使用されるエラー修正手段には、主に次のレベルが含まれます。

• モデルを再トレーニングする: より正確なデータ セットまたはより高度なトレーニング方法を使用してモデルを再トレーニングします。
• モデル パラメーターの微調整: モデル パラメーターを調整してエラーを減らします。
• 後処理手法を使用する: モデル出力を後処理して、精度を向上させます。

したがって、上記を通じて、LLM 可観測性は、パフォーマンス設計を注意深く追跡し、LLM の理解を深め、精度を最適化し、信頼性を確保することによってのみ、LLM の信頼性と可観測性を向上させることができます。

要約すると、LLM を使用する場合、その可観測性を確保することが、LLM の使用の信頼性と信頼性を確保するのに役立つ重要な実践事項となります。 LLM のパフォーマンス指標と動作を監視し、その内部動作についての洞察を取得し、LLM の精度と信頼性を確保することで、組織はこれらの強力な AI モデルに関連するリスクを効果的に軽減できます。

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

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