Что такое наблюдаемость LLM и мониторинг?

BMC спонсировал этот пост.

Пользователи крупных языковых моделей (LLMS) должны быть уверены в безопасности, безопасности, производительности, достоверности и полезности понимания. Кроме того, часто трудно раскрыть скрытые проблемы в агентских рабочих процессах. Чтобы решить эти проблемы, это, команды по проектированию данных и разработчики могут обратиться к наблюдению LLM для диагностики и решения проблем, касающихся качества, безопасности, правильности и производительности.

Давайте обсудим различия между наблюдаемостью LLM и мониторингом LLM и их важности в отрасли ИИ. Затем мы рассмотрим, как работают наблюдаемая и мониторинг LLM, выделяя ключевые концепции. Наконец, мы рассмотрим преимущества и проблемы в отношении наблюдаемости LLM и мониторинга.

Различия между наблюдаемостью LLM и мониторингом

Наблюдаемость LLM дает командам полную видимость во всех уровнях системы LLM, включая уровень приложения, уровень отклика и быстрый слой. Между тем, мониторинг LLM — это процесс оценки того, соответствуют ли модели LLM стандарты справедливости, актуальности, фактической точности и времени отклика.

LLM склонны к предвзятости, токсичности и галлюцинации. Наблюдение — это систематический мониторинг, оценка и отслеживание этих проблем как на стадии разработки, так и на стадии жизни.

Наблюдаемость LLM дает командам полную видимость во всех уровнях системы LLM, включая уровень приложения, уровень отклика и быстрый слой.

Вместо этого мониторинг фокусируется на отслеживании поведения и производительности LLM при измерении конкретных показателей, таких как использование ресурсов, задержка и частота ошибок. Вы можете использовать мониторинг для оценки точности, дрейфа и точности модели.

Наблюдаемость дает представление об эксплуатационных аспектах LLMS и может обеспечить более глубокое понимание того, почему возникают проблемы. Концентрируясь на отладке, оптимизации производительности, анализе первопричин и обнаружении аномалий, наблюдаемость дает представление о рабочих процессах и взаимодействии между слоями системы.

Важность наблюдаемости в ИИ и техническом ландшафте

Мониторинг и наблюдение обеспечивают структурированные способы отслеживания и анализа производительности LLM, упрощения тонкой настройки и развертывания и обеспечения непрерывного улучшения этих моделей.

В более крупной технологической ландшафте мониторинг и наблюдение применяются к приложениям, инфраструктуре и сетям, помогая вам получить представление о здоровье, поведении и эффективности ваших ИТ -операций. Когда ИИ и наблюдение работают вместе, они предоставляют разработчикам много возможностей, включая автоматический мониторинг производительности. Наблюдение помогает вам предоставить надежные, исполнительные и безопасные приложения LLM.

Как работа LLM наблюдается и мониторинг работает
Как работает наблюдение LLM

Существуют различные столпы наблюдаемости LLM, включая оценку модели, модель точного настройки, быстрое разработку, отслеживание, поиск и поиск.

• Оценка LLMS: Этот процесс измеряет, насколько хорошо ответы модели касаются подсказки. Оценка проводится путем сбора отзывов пользователей или использования другого LLM для оценки ответов. Цель состоит в том, чтобы определить закономерности в проблемных ответах и ​​улучшить производительность LLM. Как правило, контрольные показатели производительности LLM оцениваются по общественным и внутренним критериям.
• Следы и пролеты: Помогите раскрыть скрытые проблемы в агентских рабочих процессах, которые разбивают сложные задачи на итерационные и многоэтапные процессы, помогая LLMS выполнять сложные задачи с большей точностью. В агентских рабочих процессах изолирование конкретных вызовов или шагов в процессе (пролеты) имеет решающее значение. Оценивая различные пролеты в пределах трассировки, разработчики могут определить, где возникают проблемы, и соответственно оптимизировать производительность.
• Оперативная инженерия: Включает в себя итерационные и переработанные подсказки для повышения производительности LLM и включает в себя предоставление контекста в подсказках, чтобы помочь LMM предоставить более актуальные ответы.
• Поиск и поиск: Кормление более актуальной информации в LLM значительно повышает производительность. Поиск и поиск включает в себя эффективное внедрение данных, возможно, на несколько этапов, чтобы улучшить актуальность информации, которую LLM использует для генерации ответов.
• Точная настройка модели: Этот столб включает в себя обучение модели, чтобы соответствовать конкретным вариантам использования. Точная настройка является дорогой и сложной, но может обеспечить значительное улучшение производительности, когда это правильно выполнено, поддерживая инструментальные учебные трубопроводы, которые могут измерять до/после ключевых показателей производительности модели.

Рисунок 1: Образец точно настройки качественных показателей, используемых для решения, заслуживает ли тонкая настройка продвижение до производства.

Как работает мониторинг LLM

Мониторинг LLM работает путем отслеживания производительности, использования ресурсов и точности ответа.

• Мониторинг производительности: Журналы, следы и метрики используются для оценки времени отклика. Когда пользователи отправляют запрос, они хотят получить быстрый ответ. Время ответа (в миллисекундах или секундах) — это время, которое модель LLM требует, чтобы ответить на запрос пользователя.
• Мониторинг ответов: Проверяет, является ли вывод тем, что вы ожидаете. Выходы должны быть актуальными и точными. Точность включает в себя оценку того, как часто модель является правильной. Метрики оценки, такие как оценка F1, могут помочь вам определить, как модель уравновешивает точность и отзыв.
• Мониторинг использования ресурсов: Мониторирует использование токена, которое может сказать вам, насколько эффективно LLM использует ресурсы. Эти ресурсы включают память, процессор, сетевой ввод -вывод и графический процессор. LLMS потребляет входные и выходные токены, которые могут быть любого размера, включая только один символ или слово. Вы можете следить за тем, как LLM использует эти токены в качестве меры по контролю за затратами, гарантируя, что использование токена находится в пределах установленных пределов.
  

  Мониторинг LLM работает путем отслеживания производительности, использования ресурсов и точности ответа.

Преимущества наблюдаемости LLM и мониторинга

Отставаность и мониторинг LLM необходимы для разработчиков, команд по технике данных и DevOps и предоставляют много преимуществ, включая помощь в достижении следующего времени:

Более быстрое обнаружение ошибок и диагноз

Наблюдение и мониторинг помогают разработчикам быстро идентифицировать и оценивать корневые причины, когда вывод LLMS включает неверные ответы, время отклика медленное, а вызовы API задерживаются. С наблюдением, разработчики могут анализировать вызовы API и операции с бэк-эндами для диагностики основной причины проблемы. Наблюдение и мониторинг обеспечивают метрики, журналы и следы в реальном времени, чтобы позволить инженерам быстро решать проблемы.

Улучшенная производительность и точность модели

Выполняя непрерывную оценку и мониторинг выходов моделей, инженеры могут изучить производительность, актуальность и точность модели. Затем инженеры могут усовершенствовать алгоритмы для повышения точности и актуальности ответов. Кроме того, наблюдая за выходами LLM с течением времени, разработчики могут настраивать и повторно обрабатывать модели для повышения точности и обращения к модели.

Наблюдение LLM помогает отслеживать, как данные протекают через систему при обнаружении аномалий.

Усовершенствованная отладка и устранение неполадок

Благодаря наблюдению LLM и мониторингу разработчики получают подробные обратные вызовы для отслеживания запросов и индексации, что помогает отладки скорости и точности. Разработчики получают подробную информацию о потоке запросов, чтобы быстро найти основную причину галлюцинаций и неожиданных ответов.

Повышенная безопасность

Наблюдаемость LLM помогает отслеживать, как данные протекают через систему при обнаружении аномалий, что помогает блокировать несанкционированный доступ, обеспечивая при этом соответствие протоколам безопасности и политикам обработки данных. Наблюдение также помогает разработчикам идентифицировать области в системе для потенциальных уязвимостей и внешних угроз.

Проблемы при наблюдении и мониторингах LLM

Мониторинг LLMS поставляется с уникальными проблемами.

• Обучение предвзятости и этические проблемы: Наборы данных с смещениями будут искажать метрики наблюдения. Чтобы обеспечить правильную оценку модели, пользователи должны быть уверены, что наборы обучающих данных LLM не содержат смещений.
• Объем и сложность данных: LLMS генерируют большие объемы данных и могут страдать от модельного дрейфа. Мониторинг чрезвычайно больших объемов данных в масштабе — но в одиночку понимание логики и внутренней работы LLMS — требует автоматизации. Пользователям нужны автоматические решения для мониторинга и наблюдения, чтобы просмотреть сложность LLMS и извлекать значимые метрики.
• Наблюдение за моделью, не влияя на модель: Мониторинг LLMS в масштабе и в режиме реального времени требует значительных вычислительных ресурсов. Вам необходимо найти способ наблюдать и контролировать поведение LLM, чтобы убедиться, что вы не влияете на производительность модели. Трудно найти этот баланс.
• Динамичный язык: Эволюция языков в новые лингвистические паттерны, сленг и тенденции добавляют к сложности мониторинга и наблюдаемости LLM. Решения для мониторинга и наблюдения должны постоянно развиваться, чтобы LLM использовали текущие лингвистические паттерны.

Краткое содержание

Обещаемость и мониторинг LLM имеют решающее значение для оптимального функционирования LLMS и стать активами для предприятия. По своей природе LLM — это в основном черные ящики для оперативных команд. Особенно при использовании в агентской обстановке сложность может расти в геометрической прогрессии. Вместе эти два помогают разработчикам, командам по разработке данных и командам DevOps обнаруживать и отлаживать ошибки, отслеживать использование ресурсов, обнаружить аномалии и многое другое. Эффективный мониторинг и наблюдение обеспечивают уверенность в том, что приложения LLM и LLM являются безопасными, эффективными, надежными и свободными от смещения.

Для получения дополнительной информации о том, как BMC Helix поддерживает ваши потребности в наблюдении LLM, пожалуйста, свяжитесь с BMC.

BMC предоставляет ведущие в отрасли автоматизацию, операции и управление услугами для клиентов и партнеров по всему миру, в том числе 86% Forbes Global 50, помогая им освободить время и пространство, чтобы стать автономным цифровым предприятием, которое покоряет возможности впереди. Узнайте больше последних из BMC Trending Stories YouTube.com/ThenewStack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Stela Udovicic, старший директор по маркетингу решений, отвечает за маркетинг Genai, Observication, AIOPS и продукты управления услугами. До BMC Stela была вице -президентом по маркетингу в нескольких стартапах, включая программное обеспечение ERA, которое было приобретено ServiceNow, где она установила … Подробнее от Stela Udovicicic