Внедрение LLM в реальной жизни: взгляд бэкендера
15 декабря 2023 г.Наш современный мир становится все труднее представить без больших языковых моделей (LLM). Эта технология быстро становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, оказывая заметное влияние, в том числе на бэкэнд-разработку. Влияние программ LLM ощущается не только в оптимизации рабочих процессов, таких как помощь в написании кода.
<блок-цитата>Хотя многие из нас применяют эти технологии для оптимизации повседневных задач, мы также все активнее сталкиваемся с необходимостью включения LLM в разрабатываемые нами продукты.
Например, нам может потребоваться расширить их новыми интересными функциями или улучшить существующие функции, используя новые возможности обработки текста.
В этой статье я хотел бы изучить преимущества и недостатки различных моделей больших языков; поделиться мыслями о потенциальных проблемах, с которыми могут столкнуться разработчики серверной части при использовании этой технологии; и обсудим, что нужно сделать, чтобы интеграция LLM в ваш продукт не привела к финансовым потерям и оттоку клиентов.
Кроме того, я постараюсь сосредоточиться на менее очевидных проблемах и дать рекомендации по их решению.
Открытый или закрытый исходный код?
Когда вы сталкиваетесь с задачей, включающей большую языковую модель, вам приходится выбирать из огромного множества существующих решений. ==Эти решения можно разделить на два основных типа: варианты с открытым исходным кодом и варианты с закрытым исходным кодом.== Этот выбор определяется многочисленными факторами и неизбежно приводит к потенциальным проблемам и сложностям, с которыми вы столкнетесь.
Различные проблемы требуют уникальных оптимизаций для их решения, а стоимость и время получения конечного результата могут существенно различаться, если что-то из этих проблем упустить из виду. Давайте рассмотрим ключевые преимущества и недостатки каждого подхода.
LLM с открытым исходным кодом
При использовании решений с открытым исходным кодом для эффективной настройки и использования требуется более глубокое понимание функционирования модели. Работа с закрытыми моделями через API подобна общению с «черным ящиком».
Модели с открытым исходным кодом — это отдельная история: с ними == вам придется самостоятельно решать все проблемы с настройкой и интеграцией ==. Это сопряжено с определенными рисками:
| ==Плюсы:== | ==Минусы:== | |----|----| | - Нет необходимости платить стороннему поставщику услуг для получения результатов. n n - Нет проблем с зависимостью от конкретного поставщика; например, нет риска, что версия API внезапно изменится и ваша система перестанет функционировать. n n - Полный контроль над вашими данными. Хотя таким организациям, как openAPI, можно доверять, что они не будут использовать частные данные для точной настройки модели или хранить их где-либо, существуют определенные риски потенциальных утечек. В конечном счете, каждый запрос API с конфиденциальными данными представляет потенциальную опасность, поэтому, когда мы сами контролируем данные, мы минимизируем эти риски. n n - Масштабируемость без дополнительных затрат: поскольку открытые модели не требуют лицензионных отчислений за масштабирование, они позволяют увеличивать рабочую нагрузку без дополнительных затрат. n n - Гибкость и адаптируемость: открытые модели можно изменять и адаптировать без ограничений, обеспечивая гибкую интеграцию и/или удовлетворяя отраслевым требованиям. | -Неправильная конфигурация программного обеспечения может привести к уязвимостям безопасности, особенно когда модель взаимодействует с конфиденциальными данными. Представьте себе, что модель обучается на конфиденциальных корпоративных данных, и из-за неправильных настроек она становится доступной для всего Интернета. Или использовать версию модели с известной уязвимостью, которую вы забыли обновить. На самом деле такие решения сопряжены с многочисленными проблемами безопасности, и, развертывая такое программное обеспечение, вы берете на себя полную ответственность за их решение. n n -Углубленная техническая работа с моделью требует высококвалифицированных специалистов, и даже незначительные ошибки могут привести к сбоям или некорректной работе модели. n n – Настройка и оптимизация открытых LLM может занять много времени. LLM обычно требует значительных вычислительных ресурсов, и это очень важно учитывать. В некоторых случаях невозможность масштабирования или чрезмерно высокая стоимость поддержки таких решений могут сделать их непрактичными. n n -Отсутствие централизованной поддержки означает, что все обновления и исправления необходимо внедрять независимо, что потенциально может привести к отставанию от последних разработок и стандартов. n n -Некоторые открытые модели могут иметь лицензии, налагающие определенные ограничения на их использование и модификацию, которые можно не заметить без глубокого понимания политики лицензирования. |
К счастью, некоторые из этих вопросов можно решить без особых усилий и без привлечения дорогостоящих специалистов. Если вы серверный разработчик, вы можете решить определенные проблемы безопасности, оптимизировать взаимодействие серверной части с LLM, решить проблемы с обновлением программного обеспечения и частично автоматизировать проверку лицензий. ==Давайте рассмотрим конкретные шаги, которые вы можете предпринять сегодня, если используете решения с открытым исходным кодом:==
* Безопасный доступ к вашему LLM через VPN. Это решит некоторые проблемы с защитой информации, что значительно усложнит, если не сделает невозможным, злоумышленникам использование потенциальных уязвимостей.
* Автоматизировать процесс обновления программного обеспечения и модели для устранения известных уязвимостей. Например, если LLM работает в таком контейнере, как Docker, вы можете использовать такие инструменты, как веб-перехватчики Docker Hub, для автоматического получения уведомлений о новых версиях изображений. а затем используйте сценарии для их загрузки и развертывания.
* При обучении или точной настройке модели не забудьте анонимизировать конфиденциальные данные. Не храните в модели какие-либо конфиденциальные данные, если к ним имеют доступ лица с недостаточными правами просмотра.
* Настройте системы мониторинга и регистрации, чтобы отслеживать подозрительную активность и оперативно реагировать на инциденты.
* Уменьшите количество запросов к языковой модели, чтобы снизить потребление ресурсов. Применяйте кэширование там, где это возможно. Эта рекомендация актуальна в любой ситуации, когда бэкенд взаимодействует с ресурсоемкой системой.
* Убедитесь, что лицензия LLM, которую вы хотите использовать, соответствует вашим целям. Кроме того, будьте осторожны с контентом, созданным языковой моделью, поскольку он может нарушать чьи-то права. Вы как разработчик обязаны учитывать подобные нюансы при использовании данной технологии.
LLM с закрытым исходным кодом
При обсуждении LLM с закрытым исходным кодом первое, что приходит на ум, — это языковые модели, доступные через API, такие как ChatGPT. В этом разделе мы сосредоточимся на таких вариантах, учитывая их огромную популярность и полную интеграцию в различные системы. ==Многие недостатки и преимущества решений с открытым и закрытым исходным кодом прямо противоположны:==
| ==Плюсы:== | ==Минусы:== | |----|----| | -LLM с закрытым исходным кодом требует меньше технических сложностей, поскольку они предоставляются в виде готовых к использованию продуктов. Это одно из существенных преимуществ, поскольку не требуется настройка или поддержка LLM, что экономит время и позволяет сосредоточиться на разработке продуктовой части проекта. n n - LLM с закрытым исходным кодом обычно разрабатываются с учетом масштабируемости и могут обрабатывать большие объемы запросов без дополнительных затрат на установку. n n -Доступ к уникальным возможностям и функциям. Например, такие известные модели, как ChatGPT, предлагают возможность вызова функций, позволяющих создавать продукты на другом уровне. Существуют также системы плагинов, которые значительно расширяют возможности этих языковых моделей без существенных усилий со стороны разработчиков. n n -Платные решения в настоящее время предоставляют более мощные модели по сравнению с альтернативами с открытым исходным кодом. Во многих случаях это может быть критически важно. | -Для получения результатов необходимо заплатить стороннему поставщику услуг. Работа с такими системами требует предельной осторожности, поскольку стоимость каждого последующего запроса может расти как снежный ком, особенно если мы хотим передать максимальный контекст. n n – Использование таких решений привязывает нас к конкретному поставщику, особенно если мы используем уникальные функции, такие как функции или плагины ChatGPT. Таким образом, однажды жизнь нашего продукта может внезапно оборваться; например, недавний скандал вокруг OpenAI, возможно, побудил многих разработчиков переосмыслить свою зависимость от этого поставщика услуг. n n -Отсутствие контроля над данными. Каждый запрос API с конфиденциальными данными представляет собой потенциальный риск, поскольку нет никакой гарантии, что он не будет использован для точной настройки модели или просто украден или записан где-то на пути к модели. n n -API может измениться в любой момент, и ваше приложение перестанет работать, пока вы не исправите ошибки, связанные с этими изменениями. Например, недавнее обновление версии ChatGPT было связано с изменениями API, из-за которых код нескольких популярных библиотек перестал корректно работать. Некоторые компании, вероятно, понесли из-за этого финансовые потери. n n - Если стороннее решение перестает работать без подготовки, вы мало что можете сделать, кроме как дождаться, пока поставщик услуг решит проблему. |
При работе со сторонними системами через API возможные решения проблем, как правило, весьма схожи и не особенно уникальны, но обсуждать их дополнительно == всегда важно, чтобы ничего не упустить из виду.==
* Используйте инструменты мониторинга и настраивайте оповещения в случае, если API решения с закрытым исходным кодом становится недоступным, чтобы быстро реагировать на такое событие.
* Если возможно, подготовьте план Б заранее. Например, определите второго поставщика, чье решение можно переключить на обработку хотя бы части трафика или функций.
* Анонимизируйте конфиденциальные данные перед отправкой их в API, чтобы минимизировать риск утечек. Используйте данные, сгенерированные языковой моделью, с особой осторожностью, будьте готовы к возможным юридическим сложностям.
* Контролируйте размер контекста, отправляемого с основным запросом, чтобы сэкономить средства. Заранее рассчитывайте токены и используйте информацию о своем тарифном плане для прогнозирования расходов и управления балансом.
* По возможности старайтесь использовать меньше уникальных функций поставщика, чтобы не стать слишком зависимым от них. Таким образом, вы сможете защитить свой проект.
Заключение
Выбор между двумя такими важными вариантами при объединении вашего продукта с LLM действительно может привести вас к философскому состоянию ума. Пессимисты могут процитировать Сёрена Кьеркегора, датского философа: его идея заключалась в том, что, что бы вы ни выбрали, вы все равно об этом пожалеете.
<блок-цитата>Но я предпочитаю оставаться на светлой стороне и перефразировать Сократа, древнего грека: «Во что бы то ни стало женитесь. Если вы получите хороший матч, вы будете счастливы. Если вы получите плохую оценку, вы станете философом и экспертом в области LLM».
Просто постарайтесь быть практичными и, ну, следуйте своей интуиции. Удачи и не стесняйтесь делиться своим опытом в комментариях!
Оригинал