Het inzetten van Large Language Models (LLM’s) in de productie omvat een reeks technieken die nauwlettend rekening houden met zowel technische als ethische overwegingen. Deze technieken kunnen variëren afhankelijk van het specifieke toepassingsterrein, maar er zijn enkele algemene methoden en best practices die vaak worden gevolgd.
1. Voorbereiding van gegevens:
Het begint allemaal met de voorbereiding van gegevens. Data moeten kwalitatief hoogstaand en representatief zijn voor de taken waarvoor de LLM wordt ingezet. Datapreparatie omvat doorgaans de volgende stappen:
- Data-acquisitie: Het verzamelen van grote datasets die relevant zijn voor de taak (bijvoorbeeld tekst uit verschillende domeinen voor een veelzijdige taalmodel).
- Opschoning: Verwijderen van ruis en inconsistente gegevens, zoals dubbele of incomplete gegevens.
- Labeling: Annoteren van gegevens, indien nodig, om de modeltraining te sturen.
2. Model finetuning:
Na het verzamelen en voorbereiden van de gegevens, moet het LLM worden gefinetuned om specifieke taken uit te voeren:
- Finetuning: Specifieke LLM’s, zoals GPT-3, kunnen worden getraind met aanvullende data om beter aan te sluiten bij specifieke bedrijfsbehoeften. Bijvoorbeeld, het trainen van een taalmodel met juridische documenten voor een juridische toepassing (Brown et al., 2020).
- Transfer learning: Het gebruik van voorgetrainde modellen en deze aanpassen aan specifieke toepassingen vermindert de benodigde rekenkracht en tijd (Ruder et al., 2019).
3. Implementatie en Integratie:
Het integreren van een gefinetuned LLM in bestaande systemen vereist technische oplossingen om ervoor te zorgen dat het model efficiënt werkt:
- API’s en Microservices: LLM’s kunnen worden geïmplementeerd via API’s of als microservices, die makkelijke toegang en schaalbaarheid mogelijk maken (Liang et al., 2020).
- Containerisatie: Gebruik van containers zoals Docker om de modellen in een geïsoleerde en consistente omgeving te draaien, wat helpt bij de schaalbaarheid en transporteerbaarheid (Merkel, 2014).
4. Prestatiebewaking en onderhoud:
Het is essentieel om de prestaties van het LLM continu te monitoren en frequent onderhoud uit te voeren:
- Monitoring: Tools als Prometheus en Grafana kunnen worden gebruikt om de prestaties en gezondheid van het model in realtime te volgen.
- Model updates: Regelmatige updates en hertraining zijn nodig om het model nauwkeurig en relevant te houden, vooral als de onderliggende gegevens veranderen.
5. Ethiek en Verantwoording:
Een ander belangrijk aspect is het waarborgen van ethische overwegingen en naleving van regelgeving:
- Bias en Fairness: Regelmatige audits moeten worden uitgevoerd om te controleren op biases in het model. Deze audits helpen bij het waarborgen van eerlijke en onpartijdige beslissingen (Mitchell et al., 2019).
- Privacy: Naleving van regelgeving zoals GDPR is cruciaal bij het verwerken van persoonsgegevens om juridische complicaties te vermijden (Voigt et al., 2017).
Voorbeelden van Gebruik:
- Klantendiensten: Bedrijven zoals Microsoft en Salesforce gebruiken taalmodellen om AI-gestuurde chatbots te ontwikkelen die complexe klantvragen kunnen beantwoorden.
- Medische Diagnose: LLM’s worden door gezondheidsbedrijven ingezet voor het analyseren van medische literatuur en het verbeteren van diagnosemethoden.
- Content Creatie: Platforms zoals Jasper AI gebruiken LLM’s voor automatisch genereren van marketingmateriaal en content.
Bronnen:
1. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
2. Ruder, S., Peters, M. E., Swayamdipta, S., & Wolf, T. (2019). Transfer learning in natural language processing. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Tutorials.
3. Liang, P., Potts, C., & Manning, C. D. (2020). API design patterns for machine learning systems.
4. Merkel, D. (2014). Docker: lightweight linux containers for consistent development and deployment. Linux Journal, 2014(239), 2.
5. Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., … & Gebru, T. (2019). Model cards for model reporting. In Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 220-229).
6. Voigt, P., & von dem Bussche, A. (2017). The EU general data protection regulation (GDPR). A Practical Guide, 1st Ed., London: Springer Publishing.
De genoemde technieken en voorbeelden illustreren de veelzijdigheid en complexiteit bij het inzetten van LLM’s in productieomgevingen. Balans tussen technologische innovatie en ethische verantwoordelijkheid is hierbij van cruciaal belang.
