LLM 관찰 가능성에 대한 간략한 분석

안녕하세요 여러분, 제 이름은 루가입니다. 오늘 우리는 인공 지능 생태계의 기술 관련 주제인 LLM(Large Language Model)의 관찰 가능성을 계속해서 탐구합니다. 이 기사에서는 모든 사람이 LLM의 중요성과 핵심 생태계 지식을 이해할 수 있도록 LLM의 관찰 가능성을 계속해서 심층적으로 분석할 것입니다.

1. LLM에 관찰성이 필요한 이유

오늘날 디지털로 연결된 세상에서 LLM(대형 언어 모델)은 텍스트를 빠르게 생성하고, 언어를 번역하고, 음악, 시 쓰기, 프로그래밍을 만들 수 있는 초능력을 가진 마술사와 같습니다. 등은 사람들의 삶에 큰 편리함을 가져왔습니다. 그러나 LLM의 복잡성으로 인해 관리 및 사용에도 몇 가지 어려움이 있습니다.

LLM에는 일반적으로 수억 또는 수십억 개의 매개변수가 포함되어 있으며 이러한 매개변수 간의 상호작용은 매우 복잡합니다. 따라서 LLM의 결과를 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않습니다. 또한 LLM에서 사용하는 교육 데이터는 일반적으로 실제 세계에서 가져온 것이므로 편견이나 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 편견과 오류로 인해 LLM이 오류나 편견이 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

따라서 LLM Observability(Large Language Model Observability)는 위의 문제를 해결하는 열쇠입니다. 이는 사용자가 LLM의 실행 상태, 성능 및 보안을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 구체적으로 Observability는 LLM의 실시간 운영 데이터, 자원 활용도, 요청 응답 시간, 오류율, 로깅 등의 정보를 제공합니다. 이 정보는 사용자가 적시에 문제를 발견 및 해결하고 LLM의 성능을 최적화하며 안전한 작동을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 포괄적인 관찰 기능을 제공함으로써 LLM 관찰 기능을 통해 사용자는 LLM 작업을 더 잘 이해하고 관리할 수 있습니다.

• LLM 출력 결과
• LLM 매개변수 변경
• LLM 리소스 사용량
• LLM 보안 위험

위 관련 정보를 기반으로 사용자는 LLM을 효과적으로 관리하고 사용할 수 있으므로 LLM이 안전하고 안정적이며 효율적으로 작동할 수 있습니다. .

2. LLM 관찰 가능성의 5가지 기둥 분석

그림: LLM 관찰 가능성의 5가지 기둥

일반적으로 LLM(대형 모델) 관찰 가능성의 5가지 기둥은 다음과 같습니다.

1. - 평가

"평가"는 LLM 모델의 성능을 이해 및 검증하고 잠재적인 환각이나 질의응답 질문과 같은 문제를 포착하는 데 사용되는 LLM 관찰 가능성의 중요한 기둥입니다. LLM의 성능을 평가하는 것은 모델의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. 테스트 데이터 세트, A/B 테스트, 지표 및 평가 기준, 사용자 피드백 및 주관적 평가, 모델 해석 평가 등 일반적인 평가 방법 및 기법을 통해 타당성 평가를 수행할 수 있습니다. 이러한 평가 방법은 모델의 정확성, 견고성, 일반화 능력 및 해석 가능성은 물론 다양한 작업 및 시나리오에서의 모델 성능을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속적인 평가와 개선을 통해 LLM 모델의 성능과 효율성을 개선하여 사용자 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다.

LLM의 성과를 평가함으로써 잠재적인 문제점과 개선의 여지를 발견할 수 있습니다. 이러한 평가 결과는 LLM의 품질과 신뢰성을 향상시키기 위한 후속 최적화 및 개선 노력을 안내할 수 있습니다.

실제 시나리오에서 LLM 평가는 모델이 사용되고 환경이 변화함에 따라 정기적으로 평가하고 업데이트해야 할 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 이를 통해 LLM은 변화하는 조건에서도 높은 성능과 정확성을 유지할 수 있습니다.

2. LLM 추적 및 범위: LLM 추적 및 범위

LLM 응용 프로그램의 고유한 기능은 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 일반적인 LLM 응용 프로그램 프레임워크에서 범위 및 추적 정보를 캡처하는 기능입니다. 이러한 프레임워크는 개발자가 LLM 애플리케이션의 범위와 실행 경로를 효과적으로 모니터링하고 문서화하는 데 도움이 되는 강력한 도구와 기능을 제공합니다.

이러한 일반적인 LLM 애플리케이션 프레임워크를 사용하여 개발자는 제공되는 범위 및 추적 기능을 최대한 활용하고 LLM 애플리케이션의 동작 및 성능에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 LLM 애플리케이션의 운영을 모니터링하고 최적화하는 데 도움이 되며 LLM의 성능과 안정성을 개선하고 높이는 데 필요한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

3. 신속한 분석 및 문제 해결 - 신속한 분석 및 오류 위치

LLM 성능 문제를 추적하기 위해 평가 또는 기존 지표를 성능 측정 지표로 사용할 수 있습니다. 이러한 지표는 LLM의 정확성, 응답 시간, 리소스 활용도 등과 같은 중요한 측면을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지표를 모니터링함으로써 잠재적인 성능 문제를 신속하게 식별하고 이를 개선하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

그리고 문제를 정확하게 재현하기 위해서는 실시간 생산 데이터를 활용할 수도 있을 것 같아요. 실제 생산 환경의 데이터를 사용하여 실제 시나리오에서 LLM 실행을 시뮬레이션하고 특정 작업을 반복적으로 수행하여 성능 문제를 정확하게 재현할 수 있습니다. 이러한 재현은 문제의 근본 원인을 더 잘 이해하고 이를 해결하기 위한 적절한 솔루션을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 검색 및 검색 - 검색 및 검색

일반적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용하여 독점 데이터를 LLM에 추가할 수 있습니다. RAG는 ​​검색 및 생성 기능을 결합하여 독점 데이터를 LLM과 결합하는 강력한 모델 아키텍처입니다. 이 조합을 통해 LLM은 보다 정확하고 목표가 명확한 추론 및 생성을 위해 독점 데이터를 활용할 수 있습니다.

그러나 LLM의 성능을 최대한 최적화하려면 RAG의 문제를 해결하고 평가하는 것이 중요합니다. RAG 문제 해결을 통해 LLM 성능 저하 또는 오류 생성을 유발할 수 있는 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 동시에 RAG를 평가하면 특정 작업이나 데이터 세트에 대한 성능을 이해하고 가장 적합한 구성 및 매개변수 설정을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

따라서 RAG 문제 해결 및 평가는 LLM 성능을 최적화하는 데 중요한 단계입니다. 결국 이는 LLM과 당사의 독점 데이터를 원활하게 통합하여 LLM의 품질과 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.

5. 미세 조정 - 미세 조정

모델의 일반화 능력은 수신되는 훈련 데이터의 품질과 양에 따라 달라집니다. 따라서 실제 또는 인위적으로 생성된 대량의 데이터를 수집하고 데이터 예시나 문제 클러스터로 나누어야 합니다.

데이터 예는 단일 데이터 포인트일 수도 있고 여러 데이터 포인트의 조합일 수도 있습니다. 이슈 클러스터는 특정 이슈 유형이나 도메인을 기반으로 하는 클러스터일 수 있습니다. 데이터 포인트의 형식은 미세 조정 워크플로의 요구 사항과 일치해야 합니다.

3. LLM 관찰 가능성의 핵심 요소 분석

일반적으로 LLM(대형 모델) 관찰 가능성의 핵심 요소에는 다음과 같이 성능 추적, 심층적 이해, 신뢰성 보장 및 정확성 등이 포함됩니다.

1 . 성능 추적

관찰 가능성은 LLM(Large Model Language)의 초석이며 가장 중요한 구성 요소는 일관된 "성능 추적"입니다. 이 프로세스에는 정확도 예측, 응답 시간, 오류 유형 및 편향 등 LLM 기능과 관련된 주요 지표를 수집하는 작업이 포함됩니다. 이러한 지표는 성능 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 LLM 운영 상태 및 잠재적 문제에 대한 통찰력을 제공합니다.

실제 성능 추적 시나리오에서는 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 정확도, 정밀도, 재현율과 같은 지표는 여전히 인기 있는 선택입니다. 정확도는 올바른 예측의 비율을 측정하고, 정밀도는 예측의 관련성을 측정하며, 재현율은 모델에서 포착한 관련 결과의 수를 측정합니다. 물론 위의 것 외에도 대기 시간, 처리량, 리소스 사용량, 보안과 같은 다른 측정 항목을 사용할 수도 있습니다.

실제 비즈니스 시나리오에서 "로깅"은 성능 추적의 또 다른 핵심 방법입니다. 입력, 출력, 오류 및 기타 이상 현상을 포함하여 모델 동작에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이러한 세부 정보는 편견, 차별 및 기타 보안 문제와 같은 LLM 문제를 진단하는 데 도움이 됩니다.

2. 심층적인 이해

위에서 언급한 성능 추적 외에도 LLM(Large Model Language)에 대한 심층적인 이해도 관찰 가능성의 핵심 요소입니다. 이를 위해서는 훈련 데이터에 대한 주의 깊은 조사, 의사 결정 알고리즘의 표현, 제한 사항 식별, 모델 제한 사항에 대한 확실한 이해가 필요합니다.

(1)훈련 데이터

데이터의 편향이 모델의 편향으로 변환될 수 있으므로 훈련 데이터의 분포를 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 훈련 데이터 세트에 대부분 남성 목소리가 포함되어 있는 경우 모델은 남성 목소리에 더 민감하여 여성 목소리에 대한 편향이 발생할 수 있습니다.

편향 외에도 학습 데이터의 노이즈 및 불일치도 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 훈련 데이터를 사용하기 전에 데이터의 품질과 신뢰성을 주의 깊게 확인해야 합니다.

(2) 의사결정 알고리즘

의사결정 메커니즘을 분석하면 모델에서 발생할 수 있는 편향이나 부정확성을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 모델이 특정 유형의 입력을 처리할 때 비정상적으로 작동하는 경우 이는 의사 결정 알고리즘에 결함이 있음을 나타낼 수 있습니다. 따라서 의사결정 메커니즘을 이해함으로써 모델의 잠재적인 문제를 보다 쉽게 ​​식별하고 수정할 수 있습니다.

(3) 한계

LLM의 한계를 인식하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 모델은 고급형이지만 완벽하지는 않습니다. 편견을 보이고 오류를 생성하며 특정 비정상적인 입력에 취약할 수 있습니다.

예를 들어, LLM은 편향이 포함된 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 편향된 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 LLM은 확률 모델을 기반으로 하기 때문에 어느 정도 불확실성이 있기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. 마지막으로 LLM은 오류나 악성 콘텐츠가 포함된 입력과 같은 특정 비정상적인 입력의 영향을 받을 수 있습니다.

3. 신뢰성 보장

LLM의 신뢰성을 보장하는 것은 관찰 가능성의 또 다른 핵심 요소입니다. 신뢰할 수 있는 LLM은 가혹하거나 비정상적인 조건에서도 충돌이나 잘못된 출력 생성 없이 다양한 입력 시나리오에서 안정적으로 작동할 수 있습니다.

가장 일반적인 전략은 모델을 한계까지 밀어붙이도록 설계된 입력을 포함하여 LLM에 다양한 입력을 제공하여 LLM의 신뢰성을 확인하는 일반적인 방법인 스트레스 테스트입니다. 신뢰할 수 있는 LLM은 충돌이나 잘못된 출력 생성 없이 이러한 입력을 처리할 수 있습니다.

내결함성은 LLM 안정성을 보장하기 위한 또 다른 일반적인 전략입니다. 내결함성 설계를 통해 특정 구성 요소에 오류가 발생해도 LLM이 계속 작동할 수 있습니다. 예를 들어, LLM의 한 계층이 실패하더라도 내결함성 모델은 여전히 ​​정확한 예측을 생성할 수 있어야 합니다.

4. 정확도

LLM 관찰 가능성의 마지막 주요 목표는 편향과 오류를 식별하고 완화해야 하는 모델의 "정확도"를 향상시키는 것입니다. 편향과 오류는 모델 정확도에 영향을 미치는 두 가지 주요 요소입니다.

편차는 일반적으로 모델 예측 결과와 실제 상황의 차이를 나타냅니다. 편향은 데이터 세트, 모델 설계 또는 교육 프로세스와 같은 요소에서 발생할 수 있습니다. 편견으로 인해 모델이 불공평하거나 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

오류는 일반적으로 모델 예측 결과가 실제 상황과 일치하지 않음을 의미합니다. 오류는 모델의 무작위성, 노이즈 또는 기타 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 오류로 인해 모델이 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

편차 감지와 오류 감지는 편향과 오류를 식별하고 완화하기 위한 두 가지 일반적인 기술입니다. 편향 감지는 모델 예측의 체계적인 편차를 식별하고, 오류 감지는 모델 출력의 부정확성을 식별합니다.

일탈 및 오류가 확인되면 다양한 조치를 통해 이를 수정할 수 있습니다. 실제 비즈니스 시나리오에서 수정 조치에는 주로 다음이 포함됩니다.

• 데이터 정리: 데이터 세트의 편차를 제거합니다.
• 모델 디자인: 모델 디자인을 개선하고 편차를 줄입니다.
• 모델 교육: 보다 대표적인 데이터 세트나 고급 교육 방법을 사용하여 모델을 교육합니다.

일반적으로 사용되는 오류 수정 조치는 주로 다음 수준과 관련됩니다.

• 모델 재교육: 모델을 재교육하려면 더 정확한 데이터 세트나 고급 교육 방법을 사용합니다.
• 모델 매개변수 미세 조정: 모델 매개변수를 조정하여 오류를 줄입니다.
• 후처리 기술 사용: 모델 출력을 후처리하여 정확도를 높입니다.

따라서 위에서 언급한 바와 같이 LLM 관찰성은 성능 설계를 주의 깊게 추적하고, LLM에 대한 이해를 높이고, 정확성을 최적화하고, 신뢰성을 보장함으로써 LLM의 신뢰성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하자면, LLM을 사용할 때 관찰 가능성을 보장하는 것이 LLM 사용의 안정성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 되는 핵심 사례입니다. LLM의 성과 지표와 동작을 모니터링하고, 내부 작업에 대한 통찰력을 얻고, LLM의 정확성과 신뢰성을 보장함으로써 조직은 이러한 강력한 AI 모델과 관련된 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

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

위 내용은 LLM 관찰 가능성에 대한 간략한 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!