Milyen módon érhetjük el a költséghatékonyabb megoldásokat az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásaiban?

A költségoptimalizálás egy kulcsfontosságú tényező, amelyet minden olyan cégnek figyelembe kell vennie, amely mesterséges intelligenciát, különösen nyelvi modelleket (LLM) használ. A mesterséges intelligencia és a generatív modellek elterjedése révén a vállalatoknak új megoldásokat kell találniuk, hogy hogyan érhetik el a legjobb teljesítményt a lehető legalacsonyabb költségek mellett. Az alábbiakban bemutatott példák és technikák segítenek jobban megérteni, hogyan érhetjük el a kívánt egyensúlyt a teljesítmény és a költség között.

A különböző nyelvi modellek eltérő képességekkel rendelkeznek, ezért érdemes megfontolni több modell és modellszolgáltató használatát, hogy a költségeket és a teljesítményt egyensúlyba hozzuk. A nagyobb és erősebb modellek, mint a GPT-4 vagy Claude V2, kétségtelenül jobban teljesítenek, de sokkal drágábbak is. Ezzel szemben kisebb modellek, mint a GPT-3.5 Turbo vagy Claude Instant, bár olcsóbbak, korlátozottabbak a funkcionalitásban és a pontosságban. A különböző modellek közötti választás során tehát mindig figyelembe kell venni, hogy az alacsonyabb költség gyakran kompromisszumot jelent a teljesítményben.

Az egyik legfontosabb tényező, amelyet figyelembe kell venni, az a skálázás. A vertikális skálázás lehetőséget ad arra, hogy egyre nagyobb számú kérés szolgálását végezzük egyetlen számítógépen, míg a horizontális skálázás több különböző gép párhuzamos futtatását jelenti. Az ilyen típusú megoldások használatával jelentősen javítható a válaszadási kapacitás. Azonban ez a megoldás gyakran jelentős költségekkel járhat, és nem minden esetben indokolt. Itt jön képbe a dinamikus batch-elés. A statikus batch-elés helyett a folyamatos batch-elés használatával jelentősen növelhetjük az áteresztőképességet. A folyamatos batch-elés egy olyan technika, amely lehetővé teszi, hogy az egyes kéréseket dinamikusan csoportosítsuk, így optimalizálva a feldolgozást és csökkentve a költségeket.

A költségoptimalizálás érdekében érdemes figyelembe venni a modellek tömörítését vagy kvantálását is. A nagy nyelvi modellek rengeteg paramétert használnak, ami nemcsak a számítási igényeket növeli, hanem a tárolási követelményeket is. A modellek tömörítése lehetővé teszi a memória és a számítási kapacitás hatékonyabb kihasználását anélkül, hogy jelentősen csökkentenénk a modell teljesítményét. Ez különösen fontos lehet, amikor olyan alkalmazásokat fejlesztünk, amelyek gyors válaszidőt és alacsony költségeket igényelnek.

A költségoptimalizálás további kulcsfontosságú eleme az erőforrások hatékony használata. A modern mesterséges intelligencia megoldások esetében a felhőalapú infrastruktúra és a SaaS szolgáltatások lehetővé teszik a rugalmas erőforráskezelést. A felhőszolgáltatók különböző modelleket és eszközöket kínálnak, amelyek lehetővé teszik a testreszabott megoldások alkalmazását anélkül, hogy jelentős előzetes beruházásra lenne szükség. A megfelelő infrastruktúra kiválasztása és a szükséges kapacitás pontos meghatározása kulcsfontosságú a költségek kontrollálásában.

A folyamatos fejlődés és az új technológiák figyelembevételével a mesterséges intelligencia költség-optimalizálásának szempontjából érdemes további szempontokat is figyelembe venni. A Kubernetes-alapú infrastruktúrák és a folyamatos telepítési ciklusok alkalmazása különösen vonzó lehet, ha a vállalatok már mélyreható tapasztalattal rendelkeznek ezen a területen. Az ilyen fejlettebb megoldások lehetővé teszik az innovációk gyors alkalmazását és skálázását.

Összefoglalva, az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia használata során a költséghatékony megoldások eléréséhez elengedhetetlen a különböző modellek és technikák alapos ismerete. A modellválasztás, az optimalizálási technikák és a felhőszolgáltatások megfelelő alkalmazása segíthet abban, hogy a vállalatok a legjobb teljesítményt érjék el a legkisebb költséggel, miközben rugalmasan alkalmazkodnak a folyamatosan változó piaci igényekhez és technológiai fejlesztésekhez.

Hogyan eddzünk modellt felhőalapú erőforrásokkal?

A modell betöltése után az edzéshez szükséges argumentumokat megadhatjuk, az alapértelmezett hiperparaméterekkel. Ehhez az alábbi kódot használhatjuk:

python
Copy code
training_args = TrainingArguments(

    output_dir="my_awesome_domain_specific_model",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=1e-5
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset,
    data_collator=data_collator,
)
trainer.train()

Ez a megoldás jól működik helyi GPU-ra telepített rendszerek esetén, vagy ha hozzáférésünk van egy saját, dedikált klaszterhez. De mi történik akkor, ha az egyetlen elérhető számítógépünk egy laptop, amely nem rendelkezik GPU-val? Ilyen esetekben a felhő alapú edzés lehetőségei kínálnak hatékony alternatívát.

A felhőben történő modell edzése egyszerűen megoldható olyan eszközökkel, mint az Amazon SageMaker. Az előző kódot egyetlen funkcióba foglalhatjuk, és egy „remote” dekorátorral ellátva könnyen beállíthatjuk a felhőben történő edzést:

python
Copy code
#import sagemaker remote function decorator

from sagemaker.remote_function import remote
#import other necessary libraries
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import transformers
@remote(instance_type="ml.g5.12xlarge")
def train_fn(
    model_name,
    tokenized_dataset,
    per_device_train_batch_size=8,
    training_args
):

Amikor meghívjuk a train_fn funkciót, az Amazon SageMaker automatikusan indít egy dedikált g5.12xlarge GPU példányt, amely négy NVIDIA A10G GPU-t tartalmaz. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy a modelleket nagyobb adatállományokon vagy összetettebb modelleken is skálázhassuk.

A kódolás mentes, minimális programozással történő modell finomhangolására is több lehetőség áll rendelkezésre. 2023-ban számos eszköz jelent meg, amelyek lehetővé teszik a modellek finomhangolását anélkül, hogy a felhasználóknak mély programozási ismeretekkel kellene rendelkezniük. A legkényelmesebb módja ennek a Hugging Face Autotrain funkciója, amely egy testreszabott online teret hoz létre a felhasználók számára. Az Autotrain lehetővé teszi számunkra, hogy egyedi stack-et válasszunk, és egy példányt indítsunk a kívánt tréninghez.

Más kereskedelmi szolgáltatók, mint például az OpenAI, szintén lehetőséget biztosítanak saját adatokkal történő modell finomhangolására. Az OpenAI a saját alapmodelljeinek finomhangolásához biztosít lehetőséget, különösen kisebb modellek esetén, mint a davinci és babbage modellek. Az ilyen finomhangolás különösen hasznos lehet a specifikus feladatokhoz, de figyelembe kell venni, hogy jelentős időt és erőforrást igényel. Az OpenAI dokumentációja részletes iránymutatást nyújt arról, hogy mikor érdemes finomhangolást végezni, és javasolja először a prompt engineering használatát, mivel gyakran ez a leggyorsabb és legkézenfekvőbb megoldás.

Az Amazon Bedrock egy újabb szolgáltatás az AWS-en, amely lehetővé teszi a vezető Amazon-modellek és külső modellek, például a Claude modellek, elérését. 2023 novemberétől az Amazon Bedrock már lehetőséget biztosít a saját modellek létrehozására is. A Bedrock segítségével a felhasználók testre szabhatják a modelleket a finomhangolás vagy a folytatott előképzés révén. Az adatok előkészítése az Amazon S3-ra történő feltöltés után történik, ahol meghatározhatjuk az edzéshez szükséges alapvető hiperparamétereket, mint például a tanulási sebesség, batch méret és epoch szám.

A Google Vertex AI hasonló finomhangolási lehetőségeket kínál, mint az Amazon Bedrock. A Vertex AI három különböző finomhangolási módot támogat: szupervizált finomhangolás, emberi visszajelzésen alapuló megerősítő tanulás (RLHF), és distillációs technikák, amelyek lehetővé teszik a nagy modellek méretének csökkentését anélkül, hogy jelentősen csökkentenénk a teljesítményt. A szupervizált finomhangolás a legelterjedtebb és legalkalmasabb olyan egyszerűbb feladatokhoz, mint a szöveges osztályozás vagy az entitás kinyerés.

A legtöbb felhőalapú szolgáltatás lehetőséget biztosít arra, hogy a felhasználók könnyedén feltöltsenek adatokat, amelyek segítségével egyedi, finomhangolt modelleket hozhatnak létre, és azokat később API-n keresztül elérhetik. A megfelelő hiperparaméterek és adatok biztosításával bárki képes lehet saját, testreszabott megoldások fejlesztésére anélkül, hogy túlzott technikai tudással rendelkezne.

Hogyan alakítja át a GenAI a toborzást és a vállalati HR funkciókat?

A GenAI révén a munkavállalók számára önkiszolgálási lehetőségek és produktivitásbeli növekedés érhető el, ami lehetővé teszi számukra, hogy gyorsabban és hatékonyabban kezeljék igényeiket. Ez az átalakulás a HR szolgáltatási modelljeiben felszabadítja a HR szakembereket, hogy stratégiai szinten mélyebben foglalkozhassanak a munkavállalókkal, összpontosítva a tehetséggondozásra és az elkötelezettség növelésére. Az adatalapú tehetségökológia létrehozása révén az HR a GenAI segítségével képes összekapcsolni kevésbé strukturált adatforrásokat, lehetővé téve a valós döntéseket és egy készségalapú tehetségökológiát, amely összhangban áll a munkaerő-stratégiával.

A jövőben a GenAI alkalmazások nem csupán egy múló technológiai trendet jelentenek. Ahogy 2024 és azon túl haladunk, a GenAI nemcsak mint egy új technológia jelenik meg, hanem olyan operációs rendszerré válik, amely szorosan integrálódik életünk különböző területeire és iparágaiba. A GenAI jövőbeni hatásait több szempontból is figyelembe kell venni, és három kulcsfontosságú trend érdemel külön figyelmet: az „expert mix” modellek, a multimodális modellek és az ügynökök.

Az „expert mix” modellek (MoE) egy olyan neurális hálózati architektúrát képviselnek, amely több egyszerűbb hálózatot, azaz szakértőket kombinál, egy speciális kapu modul segítségével. Az alapötlet az, hogy az inputtér különböző régiói eltérő típusú feldolgozást igényelhetnek, és ha külön szakértői modellek aktívak ezen a területen, az javíthatja az eredményeket. Egy hagyományos MoE modellben az egyes szakértők az inputot dolgozzák fel, és saját eredményt adnak. A kapu modul pedig azt határozza meg, hogy ezeknek az eredményeknek milyen súlyt kell adniuk, ami végső soron javítja a pontosságot és a hatékonyságot.

Az ilyen modellek alkalmazása különösen a számítógépes látás és a nyelvfeldolgozás terén mutatkozott meg, és a kutatások azt mutatják, hogy a MoE alapú hálózatok komoly előnyöket kínálnak a hagyományos megoldásokkal szemben. A DeepMoE és a Sparse MoE kutatások például megmutatták, hogy a MoE modellek képesek csökkenteni a számítási igényt, miközben javítják a teljesítményt. A MoE alapú rendszerek képesek a párhuzamos feldolgozást optimalizálni, ami új lehetőségeket kínál a jövőbeli hardverek számára is.

A jövőbeli alkalmazásokban az ilyen típusú modellek lehetőséget adnak a technológiai innovációk felgyorsítására, mivel az „expert mix” megközelítés lehetővé teszi, hogy a különböző szakértők a különböző adatmintákat hatékonyabban dolgozzák fel. Az automatizált rendszerek és a készségalapú toborzás ezen új irányai lehetőséget adnak a vállalatok számára, hogy javítsák a munkaerő kiválasztásának és fejlesztésének folyamatát, miközben csökkenthetik a költségeket és növelhetik a hatékonyságot.