LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi | AI dalam bisnis #125

Bagaimana cara kerja LLM dan untuk apa mereka digunakan di perusahaan?

Sebelum kita membahas LLMOps, mari kita jelaskan terlebih dahulu apa itu model bahasa besar. Mereka adalah sistem pembelajaran mesin yang telah dilatih pada koleksi teks yang sangat besar—dari buku hingga artikel web hingga kode sumber, tetapi juga gambar dan bahkan video. Akibatnya, mereka belajar untuk memahami tata bahasa, semantik, dan konteks bahasa manusia. Mereka menggunakan arsitektur transformer yang pertama kali dijelaskan oleh peneliti Google pada tahun 2017 dalam artikel “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Ini memungkinkan mereka untuk memprediksi kata-kata berikutnya dalam sebuah kalimat, menciptakan bahasa yang lancar dan alami.

Sebagai alat yang serbaguna, LLM di perusahaan banyak digunakan untuk, antara lain:

• membangun basis data vektor internal untuk pengambilan informasi yang relevan secara efisien berdasarkan pemahaman kueri, bukan hanya kata kunci—contohnya mungkin sebuah firma hukum yang menggunakan LLM untuk membuat basis data vektor dari semua undang-undang dan putusan pengadilan yang relevan. Ini memungkinkan pengambilan informasi yang cepat yang penting untuk kasus tertentu,
• mengotomatiskan proses CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) dengan menghasilkan skrip dan dokumentasi – perusahaan teknologi besar dapat menggunakan LLM untuk secara otomatis menghasilkan kode, pengujian unit, dan mendokumentasikan fitur perangkat lunak baru, mempercepat siklus rilis,
• pengumpulan, persiapan, dan pelabelan data—LLM dapat membantu memproses dan mengkategorikan jumlah teks, gambar, atau data audio yang sangat besar, yang penting untuk melatih model pembelajaran mesin lainnya.

Perusahaan juga dapat mencocokkan LLM yang telah dilatih sebelumnya dengan industri mereka dengan mengajarkan bahasa dan konteks bisnis yang khusus (fine-tuning).

Namun, pembuatan konten, terjemahan bahasa, dan pengembangan kode adalah penggunaan LLM yang paling umum di perusahaan. Faktanya, LLM dapat membuat deskripsi produk yang konsisten, laporan bisnis, dan bahkan membantu programmer menulis kode sumber dalam berbagai bahasa pemrograman.

Meski memiliki potensi yang sangat besar, organisasi perlu menyadari tantangan dan batasan yang terkait. Ini termasuk biaya komputasi, risiko bias dalam data pelatihan, kebutuhan untuk pemantauan dan penyesuaian model secara teratur, serta tantangan keamanan dan privasi. Penting juga untuk diingat bahwa hasil yang dihasilkan oleh model pada tahap pengembangan saat ini memerlukan pengawasan manusia karena kesalahan (halusinasi) yang terjadi di dalamnya.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Apa itu LLMOps?

LLMOps, atau Large Language Model Operations, adalah serangkaian praktik untuk secara efektif menerapkan dan mengelola model bahasa besar (LLM) di lingkungan produksi. Dengan LLMOps, model AI dapat dengan cepat dan efisien menjawab pertanyaan, memberikan ringkasan, dan mengeksekusi instruksi kompleks, menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik dan nilai bisnis yang lebih besar. LLMOps mengacu pada serangkaian praktik, prosedur, dan alur kerja yang memfasilitasi pengembangan, penerapan, dan pengelolaan model bahasa besar sepanjang siklus hidupnya.

Mereka dapat dilihat sebagai perpanjangan dari konsep MLOps (Machine Learning Operations) yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik LLM. Platform LLMOps seperti Vertex AI dari Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) atau IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) memungkinkan pengelolaan perpustakaan model yang lebih efisien, mengurangi biaya operasional dan memungkinkan staf yang kurang teknis untuk melakukan tugas terkait LLM.

Berbeda dengan operasi perangkat lunak tradisional, LLMOps harus menghadapi tantangan kompleks, seperti:

• memproses jumlah data yang sangat besar,
• pelatihan model yang membutuhkan komputasi tinggi,
• mengimplementasikan LLM di perusahaan,
• pemantauan dan penyesuaian mereka,
• memastikan keamanan dan privasi informasi sensitif.

LLMOps menjadi sangat penting dalam lanskap bisnis saat ini, di mana perusahaan semakin mengandalkan solusi AI yang canggih dan berkembang pesat. Menstandarkan dan mengotomatiskan proses yang terkait dengan model-model ini memungkinkan organisasi untuk lebih efisien menerapkan inovasi berbasis pemrosesan bahasa alami.

Sumber: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — kesamaan dan perbedaan

Sementara LLMOps berkembang dari praktik baik MLOps, mereka memerlukan pendekatan yang berbeda karena sifat model bahasa besar. Memahami perbedaan ini adalah kunci bagi perusahaan yang ingin menerapkan LLM secara efektif.

Seperti MLOps, LLMOps bergantung pada kolaborasi Data Scientist yang menangani data, insinyur DevOps, dan profesional TI. Namun, dengan LLMOps, lebih banyak penekanan diberikan pada:

• metrik evaluasi kinerja, seperti BLEU (yang mengukur kualitas terjemahan) dan ROUGE (yang mengevaluasi ringkasan teks), alih-alih metrik pembelajaran mesin klasik,
• kualitas rekayasa prompt—yaitu, mengembangkan kueri dan konteks yang tepat untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dari LLM,
• umpan balik yang berkelanjutan dari pengguna—menggunakan evaluasi untuk secara iteratif meningkatkan model,
• penekanan yang lebih besar pada pengujian kualitas oleh orang-orang selama penerapan berkelanjutan,
• pemeliharaan basis data vektor.

Meski ada perbedaan ini, MLOps dan LLMOps memiliki tujuan yang sama—untuk mengotomatiskan tugas-tugas berulang dan mempromosikan integrasi dan penerapan berkelanjutan untuk meningkatkan efisiensi. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami tantangan unik LLMOps dan menyesuaikan strategi dengan spesifikasi model bahasa besar.

Prinsip kunci LLMOps

Penerapan LLMOps yang sukses memerlukan kepatuhan pada beberapa prinsip kunci. Penerapan mereka akan memastikan bahwa potensi LLM di dalam organisasi direalisasikan secara efektif dan aman. Berikut adalah 11 prinsip LLMOps yang berlaku untuk menciptakan, mengoptimalkan operasi, dan memantau kinerja LLM di dalam organisasi.

1. Pengelolaan sumber daya komputasi. Proses LLM seperti pelatihan memerlukan banyak daya komputasi, jadi menggunakan prosesor khusus seperti Neural Network Processing Unit (NPU) atau Tensor Processing Unit (TPU) dapat secara signifikan mempercepat operasi ini dan mengurangi biaya. Penggunaan sumber daya harus dipantau dan dioptimalkan untuk efisiensi maksimum.
2. Pemantauan dan pemeliharaan model yang konstan. Alat pemantauan dapat mendeteksi penurunan kinerja model secara real-time, memungkinkan respons yang cepat. Mengumpulkan umpan balik dari pengguna dan ahli memungkinkan penyempurnaan model secara iteratif untuk memastikan efektivitas jangka panjangnya.
3. Manajemen data yang tepat. Memilih perangkat lunak yang memungkinkan penyimpanan dan pengambilan data dalam jumlah besar secara efisien sepanjang siklus hidup LLM sangat penting. Mengotomatiskan proses pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data akan memastikan pasokan informasi berkualitas tinggi yang konstan untuk pelatihan model.
4. Persiapan data. Transformasi, agregasi, dan pemisahan data secara teratur sangat penting untuk memastikan kualitas. Data harus terlihat dan dapat dibagikan antar tim untuk memfasilitasi kolaborasi dan meningkatkan efisiensi.
5. Rekayasa prompt. Rekayasa prompt melibatkan memberikan perintah yang jelas kepada LLM yang diekspresikan dalam bahasa alami. Akurasi dan keterulangan respons yang diberikan oleh model bahasa, serta penggunaan konteks yang benar dan konsisten, sangat bergantung pada ketepatan prompt.
6. Implementasi. Untuk mengoptimalkan biaya, model yang telah dilatih sebelumnya perlu disesuaikan dengan tugas dan lingkungan tertentu. Platform seperti NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) dan ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) menawarkan alat optimisasi pembelajaran mendalam untuk mengurangi ukuran model dan mempercepat kinerjanya.
7. Pemulihan bencana. Cadangan reguler model, data, dan konfigurasi memastikan kelangsungan bisnis dalam hal terjadi kegagalan sistem. Menerapkan mekanisme redundansi, seperti replikasi data dan penyeimbangan beban, meningkatkan keandalan seluruh solusi.
8. Pengembangan model yang etis. Setiap bias dalam data pelatihan dan hasil model yang dapat mendistorsi hasil dan menyebabkan keputusan yang tidak adil atau merugikan harus diantisipasi, terdeteksi, dan diperbaiki. Perusahaan harus menerapkan proses untuk memastikan pengembangan sistem LLM yang bertanggung jawab dan etis.
9. Umpan balik dari manusia. Memperkuat model melalui umpan balik pengguna (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) dapat secara signifikan meningkatkan kinerjanya, karena tugas LLM sering kali terbuka. Penilaian manusia memungkinkan model disesuaikan dengan perilaku yang diinginkan.
10. Rantai dan pipa LLM. Alat seperti LangChain (https://python.langchain.com/) dan LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) memungkinkan Anda untuk menghubungkan beberapa panggilan LLM dan berinteraksi dengan sistem eksternal untuk menyelesaikan tugas kompleks. Ini memungkinkan Anda membangun aplikasi komprehensif berbasis LLM.
11. Penyetelan model. Perpustakaan sumber terbuka seperti Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/), atau TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), membantu meningkatkan kinerja model dengan mengoptimalkan algoritma pelatihan dan pemanfaatan sumber daya. Penting juga untuk mengurangi latensi model untuk memastikan responsivitas aplikasi.

Sumber: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Ringkasan

LLMOps memungkinkan perusahaan untuk menerapkan model bahasa canggih dengan aman dan andal serta mendefinisikan bagaimana organisasi memanfaatkan teknologi pemrosesan bahasa alami. Dengan mengotomatiskan proses, pemantauan berkelanjutan, dan menyesuaikan dengan kebutuhan bisnis spesifik, organisasi dapat sepenuhnya memanfaatkan potensi besar LLM dalam pembuatan konten, otomatisasi tugas, analisis data, dan banyak area lainnya.

Meski LLMOps berkembang dari praktik terbaik MLOps, mereka memerlukan alat dan strategi yang berbeda yang disesuaikan dengan tantangan pengelolaan model bahasa besar. Hanya dengan pendekatan yang bijaksana dan konsisten, perusahaan akan dapat menggunakan teknologi terobosan ini secara efektif sambil memastikan keamanan, skalabilitas, dan kepatuhan regulasi.

Seiring LLM menjadi lebih canggih, peran LLMOps semakin meningkat, memberikan organisasi dasar yang kokoh untuk menerapkan sistem AI yang kuat ini dengan cara yang terkontrol dan berkelanjutan. Perusahaan yang berinvestasi dalam mengembangkan kompetensi LLMOps akan memiliki keunggulan strategis dalam memanfaatkan inovasi berbasis pemrosesan bahasa alami, memungkinkan mereka untuk tetap berada di garis depan transformasi digital.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.