淺析 LLM 可觀測性

大家好，我是Luga。今天我們繼續探討人工智慧生態領域中與科技相關的主題——LLM（大型語言模型）的可觀測性。本文將持續深入分析LLM的可觀測性，以幫助大家了解其重要性和核心的生態體系知識。

一、為什麼LLM 需要可觀測性?

在當今數位連結的世界中，大型語言模型（LLM）就像一位擁有超能力的魔法師，可以快速生成文本、翻譯語言、創作音樂、寫詩、程式設計等，為人們的生活帶來了巨大的便利。然而，由於LLM的複雜性，它的管理和使用也面臨一些挑戰。

LLM通常包含數億甚至數十億個參數，這些參數之間的相互作用非常複雜。因此，要準確預測LLM的輸出結果並不容易。此外，LLM所使用的訓練資料通常來自現實世界，其中可能存在偏差或錯誤訊息。這些偏差和錯誤可能導致LLM產生具有錯誤或偏見的文字。

因此，LLM Observability (大型語言模型可觀測性)是解決上述挑戰的關鍵。它可以幫助使用者了解LLM的運作狀態、效能和安全性。具體而言，可觀測性提供以下資訊：LLM的即時運行資料、資源利用率、請求回應時間、錯誤率、日誌記錄等。這些資訊可以幫助使用者及時發現和解決問題，優化LLM的效能，並確保其安全運作。透過提供全面的可觀測性，LLM Observability使用戶能夠更好地理解和管理LLM的運作情況。

• LLM 的輸出結果
• LLM 的參數變更
• LLM 的資源使用量
• LLM 的安全性風險

#基於上述相關訊息，使用者可以對LLM 進行有效的管理和使用，以確保LLM 能夠安全、穩定、高效地運作。

二、LLM 可觀測性五大支柱解析

圖：LLM 可觀測性5 大支柱

通常而言，LLM (大模型)可觀測性5 大支柱主要包含如下：

1、Evaluation - 評估

「評估」是LLM 可觀測性的一個重要支柱，用於了解和驗證LLM模型的性能，並捕捉潛在的幻覺或問答問題等問題。評估 LLM 的性能對於確保模型的品質和可靠性至關重要。我們可以透過測試資料集、A/B 測試、指標和評估標準、使用者回饋和主觀評估以及模型解釋性評估等常見的評估方法和技術進行合理性評估。這些評估方法可以幫助我們了解模型的準確性、穩健性、泛化能力和可解釋性，以及模型在不同任務和場景下的表現。透過不斷的評估和改進，我們可以提高 LLM 模型的效能和效果，從而更好地滿足使用者的需求。

透過評估 LLM 的性能，我們可以發現其潛在的問題和改進空間。這些評估結果可以指導後續的最佳化和改進工作，以提高 LLM 的品質和可靠性。

在實際的場景中，需要注意的是，LLM 評估是一個持續迭代的過程，隨著模型的使用和環境的變化，可能需要定期進行評估和更新。這樣可以確保 LLM 在不斷變化的條件下保持高性能和準確性。

2、LLM Traces and Spans: LLM 追蹤和跨度

LLM 應用程式獨有的特性在於它們能夠從常見的LLM應用程式框架(如LangChain 和LlamaIndex )中捕獲跨度和跟踪資訊。這些框架提供了強大的工具和功能，幫助開發人員有效地監視和記錄 LLM 應用程式的跨度和執行路徑。

透過使用這些常見的 LLM 應用程式框架，開發人員可以充分利用其提供的跨度和追蹤功能，深入了解 LLM 應用程式的行為和效能。這有助於監控和優化 LLM 應用程式的運行，並提供有價值的見解，用於改善和提升 LLM 的效能和可靠性。

3、Prompt Analysis and Troubleshooting - 提示分析與故障定位

為了追蹤 LLM 的效能問題，我們可以使用 Evals 或傳統指標作為衡量效能的指標。這些指標可以幫助我們評估 LLM 的準確性、回應時間、資源利用率等關鍵面向。透過監視這些指標，我們可以快速發現潛在的效能問題，並採取相應的措施進行改進。

此外，為了準確重現問題，我看可以藉助即時生產數據。透過使用實際生產環境中的數據，我們可以模擬真實場景下的 LLM 運行，並重複執行特定操作以準確重現效能問題。這樣的重現可以幫助我們更好地理解問題的根本原因，並採取適當的解決方案來解決問題。

4、Search and Retrieval - 搜尋和檢索

通常情況下，我們可以透過使用 RAG(Retrieval-Augmented Generation)完成我們的專有資料添加到 LLM 中。 RAG 是一種強大的模型架構，結合了檢索和產生的能力，可以將我們的專有資料與 LLM 結合。這種結合使得 LLM 能夠利用我們的專有數據進行更準確、更有針對性的推理和產生。

然而，為了確保 LLM 的性能表現得到最大程度的優化，對 RAG 進行故障排除和評估便顯得至關重要。透過對 RAG 進行故障排除，我們可以識別和解決可能導致 LLM 效能下降或錯誤產生的問題。同時，對 RAG 進行評估可以幫助我們了解其在特定任務或資料集上的表現，從而選擇最適合的配置和參數設定。

因此，對 RAG 進行故障排除和評估是確保 LLM 效能最佳化的關鍵步驟。畢竟，它可以幫助我們確保 LLM 與我們的專有數據的整合順利進行，從而提高 LLM 的品質和可靠性。

5、Fine-Tunig - 微調

模型的泛化能力取決於其所接受的訓練資料的品質和數量。因此，需要收集大量的真實數據或人工生成的數據，並將其劃分為數據範例或問題集群。

資料範例可以是單一資料點，也可以是多個資料點的組合。問題集群可以是根據特定問題類型或領域劃分的集群。資料點的格式需要與微調工作流程的要求一致。

三、LLM 可觀測性核心要素解析

通常而言，LLM (大模型)可觀測性核心要素涉及效能追蹤、深度理解、可靠性保證以及準確率等多個層面，具體如下：

1、性能追蹤

可觀測性是LLM(大型模型語言)的基石，而其中最為關鍵的組成部分便是一致的“性能追蹤” 。這個過程涉及收集與 LLM 功能相關的關鍵指標，例如，準確度預測、反應時間、錯誤類型和偏差等。這些指標不僅有助於我們識別和解決效能問題，還能提供有關 LLM 運作狀態和潛在問題的洞察。

在實際的效能追蹤場景中，我們可以使用多種技術。通常而言，準確性、精確度和召回率等指標仍然是大眾受歡迎的選擇。準確度衡量正確預測的比例，精確度衡量這些預測的相關性，而召回率則是衡量模型捕捉到的相關結果的數量。當然，除了上述之外，我們還可以使用其他指標，例如延遲、吞吐量、資源使用率和安全性等。

在實際的業務場景中，「日誌記錄」是效能追蹤的另一種核心方法。它提供了關於模型行為的詳細日誌，包括輸入、輸出、錯誤和其他異常情況。這些詳細資訊有助於診斷LLM的問題，例如偏差、歧視和其他安全問題。

2、深度理解

除了上述的效能追踪，深入了解 LLM (大型模型語言)也是可觀測性的關鍵要素。這需要仔細檢查訓練資料、闡明決策演算法、識別任何限制，以及對模型的限制有充分的認識。

(1)訓練資料

對訓練資料分佈的了解至關重要，因為資料中的偏差可能會轉化為模型的偏差。例如，如果訓練資料集中主要包含男性的聲音，那麼模型可能會對男性的聲音更敏感，從而導致對女性的聲音產生偏見。

除了偏差之外，訓練資料中的雜訊和不一致性也可能影響模型的效能。因此，在使用訓練資料之前，我們需要仔細檢查資料的品質和可靠性。

(2)決策演算法

對決策機制進行分析有助於識別模型中可能存在的偏差或不準確性。例如，如果模型在處理特定類型的輸入時表現出異常，那麼這可能表示決策演算法有缺陷。因此，透過了解決策機制，我們可以更容易地識別和修正模型的潛在問題。

(3)限制

承認 LLM 的限制是無價的。儘管這些模型是先進的，但它們並非完美無缺。它們可能會表現出偏見，產生錯誤，並容易受到特定異常輸入的影響。

例如，LLM 可能會產生偏見的結果，因為它們是在包含偏差的資料集上訓練的。此外，LLM 可能會產生錯誤，因為它們是基於機率模型的，因此存在一定的不確定性。最後，LLM 可能會受到特定異常輸入的影響，例如包含錯誤或惡意內容的輸入。

3、可靠性保證

確保 LLM 的可靠性是可觀測性的另一個核心要素之一。可靠的 LLM 能夠在各種輸入場景下穩定運行，即使在惡劣或異常情況下也不會崩潰或產生錯誤輸出。

最常見的策略是壓力測試，作為驗證 LLM 可靠性的常用方法，透過向 LLM 提供各種輸入，包括旨在挑戰模型的輸入，以將其推向極限。可靠的 LLM 將能夠處理這些輸入，而不會崩潰或產生錯誤輸出。

而容錯則是確保 LLM 可靠性的另一個常見策略。容錯設計允許 LLM 在某些組件發生故障時繼續運作。例如，如果 LLM 的某個層發生故障，容錯模型仍然應該能夠產生準確的預測。

4、準確率

LLM 可觀測性的最後一個關鍵目標便是提高模型的“準確性”，這需要識別和減輕偏差和錯誤。偏差和錯誤是影響模型準確性的兩個關鍵因素。

偏差通常是指模型預測結果與真實情況的差異。偏差可能來自於資料集、模型設計或訓練過程等因素。偏差會導致模型產生不公平或不準確的結果。

錯誤通常是指模型預測結果與真實情況不一致。錯誤可能來自於模型的隨機性、雜訊或其他因素。錯誤會導致模型產生不準確的結果。

偏差偵測和錯誤偵測則是識別和減輕偏差和錯誤的兩種常用技術。偏差檢測可以識別模型預測中的系統偏差，而錯誤檢測可以識別模型輸出中的任何不準確之處。

一旦確定了偏差和錯誤，我們就可以透過各種措施來修正它們。在實際的業務場景中，糾偏措施主要包括如下：

• 資料清洗：清除資料集中的偏差。
• 模型設計：改進模型設計，減少偏差。
• 模型訓練：使用更具代表性的資料集或更先進的訓練方法來訓練模型。

而常用的糾錯措施則主要涉及以下層面：

• 重新訓練模型：使用更準確的資料集或更先進的訓練方法來重新訓練模型。
• 微調模型參數：調整模型參數，以減少誤差。
• 使用後處理技術：對模型輸出進行後處理，以提高準確性。

因此，透過上述所述，只有透過精心追蹤效能設計、增強對LLM 的理解、優化準確性以及確保可靠性，LLM 可觀測性可以幫助提高LLM 的可靠性和可信度。

綜上所述，在使用 LLM 時，確保其可觀測性是一項關鍵實踐，這有助於確保使用 LLM 的可靠性和值得信賴性。透過監控 LLM 的效能指標和行為，深入了解其內部運作機制，並確保 LLM 的準確性和可靠性，組織可以有效地降低與這些強大 AI 模型相關的風險。

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

以上是淺析 LLM 可觀測性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！