隨著 OpenAI 推出 ChatGPT，它可以迅速解釋難題、雕刻十四行詩並發現程式碼中的錯誤，法學碩士的有用性和適應性變得顯而易見。不久之後，各行業的公司開始探索新的用例，測試生成式人工智慧功能和解決方案，並將這些法學碩士流程納入其工程環境中。
無論是聊天機器人、產品推薦引擎或 BI 工具，法學碩士都已從概念驗證發展到生產。然而，法學碩士仍然面臨一些交付挑戰，特別是在維護和保養方面。
實施 LLM 可觀察性不僅可以使
您的服務保持正常運作和健康，還可以幫助您開發和加強您的 LLM 流程。
本文深入探討了 LLM 可觀察性的優勢以及團隊目前用來改進其 LLM 應用程式的工具。
什麼是 LLM 可觀察性？
LLM 可觀察性是指獲得對基於 LLM 的軟體系統的所有層的全面可見性，包括應用程式、提示和答案。
雖然 LLM 使用的架構仍然需
要傳統的可觀察性配置，但 LLM 主要是在程式碼外部單獨部署的對象，可以透過提示和回應方式存取，從而要求定性可觀察性。
必須審查每個回應的簡潔性和相關性。為了實現您的監控目標，您必須設定 LLM 提示和回覆的記錄，然後進行上下文分析。
為什麼 LLM 可觀察性很重要？
由於 LLM 工具仍處於早期階段，因此使用者輸入和 LLM 答案可能會出現各種問題。 LLM 可觀察性工具有助於追蹤 LLM 申請的潛在問題，例如：
幻覺– 當遇到無法回答的問題時，LLM 支援的應用程式有時可能會提供誤導性訊息，這種行為稱為「幻覺」。
性能和成本——許多使用法學
碩士設計的應用程式都依賴第三方模型。這可能會導致第三方 API 的效能下降、演算法變更導致的不一致以及成 阿曼 WhatsApp 號碼數據 本過高（尤其是對於大量資料）。
提示駭客攻擊– 有時稱為提示注入，它允許使用者指示 LLM 程式輸出指定的文字、可能不正確或危險的內容。
安全和資料隱私－法學碩士會
引起安全問題，包括可能的資料外洩、訓練資料偏差導致的輸出偏差以及未經授權存取的危險。此外，法學碩士可能會產生包含敏感或個人資訊的回應。因此，嚴格的安全措施和道德規範對於法學碩士來說至關重要。
LLM 監控與 LLM 可觀察性
LLM監控和可觀察性有什麼不同？
LLM 監控涉及使用各種評估指標和方法來追蹤 LLM 申請表現。
LLM 可觀察性是一個透過在 LLM 申請
系統中提供完整的可見性和追蹤以及自動發現問題的更新解決方案來實現監控的過程。
LLM可觀察性和監控的要求
在了解可提高法學碩士產量的指標和監控措施之前，您必須先收集此類分析所需的數據。
LLM 的輸入和輸出相對簡單：提示和回應。要進行任何有意義的分析，您需要建立一種方法來將提示、答案和任何其他相關元資料或資訊保存在可以輕鬆存取、索引和分析的資料儲存中。
這些額外的元資料可能包括對 電子郵件分段的基礎知識 向量資源、護欄標記、情緒分析或在法學碩士之外創建的模型參數的引用。無論是基本的日誌記錄方法、將資料轉儲到 S3 儲存桶或Snowflake 等資料倉儲，還是利用託管日誌提供程序，您都必須在分析任何內容之前將此重要資訊保存在有用的資料來源中。
從資源使用和追蹤的角度來看
法學碩士與您可能監控的任何其他機器學習模型或應用程式服務相同。它們使用記憶體並使用 CPU 和 GPU 資源。
有多種開源和託管解決方案可協助您追蹤監控應用程式所需的資源指標，包括用於指標收集的 Prometheus、用於視覺化和追蹤的 Grafana 以及作為收集和 APM 的託管平台的 Datadog。
您對法學碩士可觀察性解決方案有何期望？
以下是 LLM 可觀察性工 馬來西亞數據 具應提供的幾個功能：
監控模型效能－可觀測性解決方案應該能夠使用準確性、精確度、召回率和F1 分數（以及更專業的指標，例如語言模型中的困惑度或令牌成本）等指標來即時追蹤和監控LLM 的性能。
模型健康狀況監控－此解決方案應
該能夠監控模型的整體健康狀況，檢測並警告其行為中的異常或可能有害的趨勢。
偵錯和錯誤追蹤—如果出現任何問題，該工具應提供偵錯和錯誤追蹤工具，以幫助開發人員識別、追蹤和解決問題。
偏見和安全評估—考慮到人工智慧中存在偏見和道德困難的風險，任何可觀測性解決方案都應包含評估公平性和安全性的能力，從而確保模型的輸出公正且道德合理。
可解釋性——法學碩士經常成為“黑盒子”，提供沒有明顯邏輯的輸出。良好的可觀察性解決方案應該透過解釋產生特定輸出的原因來幫助使模型的決策過程更加透明。
整合－工具應與現有的 LLMOps 工具和工作流程集成，包括模型建置、培訓、部署和維護。