أعلام ميزة LLM: تمريرات آمنة من الذكاء الاصطناعي في التطبيقات

يعد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) في التطبيقات اتجاهًا متزايدًا بين الشركات التي تسعى إلى الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي مثل توليد النص ، والتلخيص ، والترجمة ، ودعم العملاء ، والمزيد. ومع ذلك ، فإن نشر ميزات LLM في تطبيقات تواجه المستخدم يأتي مع تحديات ومخاطر-الاستجابات غير الدقيقة ، والمخرجات غير المتوقعة ، ومشكلات الأداء ، وتجارب المستخدم غير المتوقعة. بالنسبة للمؤسسات التي تعطي الأولوية للموثوقية وثقة المستخدم ، فإن الحاجة إلى تقنيات النشر الخاضعة للرقابة والآمنة أكبر من أي وقت مضى. هذا هو المكان الذي تلعب فيه أعلام ميزة LLM دورًا مهمًا.

ما هي أعلام ميزة LLM؟

أعلام ميزة LLM عبارة عن مفاتيح تكوين تتيح للمطورين تمكين السلوك أو تعطيله أو تعديله المرتبط بالميزات التي تعمل بزعم LLM دون نشر رمز تطبيق جديد. يشبه إلى حد كبير أنظمة علم الميزات التقليدية ، التي تسمح بإصدارات مسيطر عليها من إمكانيات البرامج ، تم تصميم أعلام ميزة LLM لحالات الاستخدام الخاصة بـ AI ، مما يتيح ترتيبًا تدريجيًا ومجزأ من الميزات التي تعمل بنماذج لغة كبيرة.

توفر هذه الآلية طريقة قوية لإدارة المخاوف التشغيلية والمخاوف المتعلقة بالأداء التي تأتي مع نشر الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين اختبار الميزات على مجموعات المستخدم المحدودة ، ومقارنة إصدارات LLM ، وإجراء تجارب A/B ، وتعطيل الميزات على الفور في حالة ظهور مشكلات خطيرة - كل ذلك دون إزالة الخدمات أو انتظار دورة إعادة النشر.

لماذا تستخدم أعلام الميزات مع LLMS؟

هناك العديد من المزايا الرئيسية لاستخدام أعلام الميزات ذات الوظائف المستندة إلى LLM:

• بدء التشغيل: قم بتشغيل ميزات AI لمجموعة صغيرة من المستخدمين أو المختبرين الداخليين أو عملاء Beta قبل إصدار واسع النطاق.
• التخفيف من المخاطر: تعطيل أو تراجع الميزات التي تعمل بنظام LLM على الفور إذا كانت جودة الإخراج تتحلل أو تكاليف الارتفاع أو ملاحظات المستخدم تصبح سلبية.
• إدارة الإصدار: قارن بين مزودي LLM المختلفين (على سبيل المثال ، Openai ، الإنسان) أو الإصدارات (GPT-3.5 مقابل GPT-4) دون الالتزام الكامل بواحد.
• التجربة: قم بتشغيل اختبارات A/B بمطالبات مختلفة أو تكوينات النماذج أو الدرابزين لتحسين تجربة المستخدم.
• الملاحظة والتعليقات: جمع القياس عن بعد ومعدلات الخطأ ومقاييس الاستخدام المرتبطة بعلائم الميزة للتحليل والتحسين.

هذا المستوى من التحكم ليس رفاهية - فهو متزايد ضرورة حيث تمجج التطبيقات سلوك البرمجيات الحتمية مع مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعى الاحتمالية ، في بعض الأحيان.

تساعد مخاطر AI النموذجية التي تساعد في التخفيف

يقدم نشر LLMs في التطبيقات التفاعلية مجموعة من المخاوف الفنية والأخلاقية. توفر أعلام ميزة LLM صمام أمان لإدارة هذه السيناريوهات:

• الهلوسة: في بعض الأحيان ، تقوم LLMs بإنشاء محتوى يبدو واقعيًا ولكنه غير صحيح أو ملفق بالفعل. مع أعلام الميزة ، يمكن إلغاء تنشيط هذه الميزة الإشكالية بسرعة.
• طفرات الكمون: يمكن أن تعاني مكالمات الذكاء الاصطناعى ، خاصة إذا تم توجيهها من خلال واجهات برمجة التطبيقات الخارجية ، من تأخير الاستجابة. مع الأعلام ، يمكنك عزل النماذج البطيئة أو إعادة توجيه الطلبات بكفاءة.
• التكاليف المتصاعدة: رسوم LLM التي يحركها API لكل رمز ، ويمكن أن تتوسع التكاليف بسرعة. يمكن لعلامة الميزة خنقًا على الفور أو تقطع وظائف باهظة الثمن.
• مخاطر الأمان أو الامتثال: إذا كانت أسطح تفاعل LLM محمية البيانات أو تسريع إدخال المدخلات ، فإن التدقيق وتعطيل الميزة المسؤولة أسهل مع وجود البنية التحتية للعلم.

لا تتيح أعلام الميزات ، في هذا السياق ، التتبع فقط-إنها تتيح قرارات سريعة وقابلة للانعكاس ، مما يساعد على نشر عمليات نشر الذكاء الاصطناعى تجنب الفشل في السمعة عالية التأثير.

كيف يتم تنفيذ أعلام ميزة LLM

يتضمن تطبيق أعلام الميزات لوظائف LLM تكاملًا على مستوى الرمز والاستعداد للبنية التحتية. قد تشمل الهندسة المعمارية:

• نظام إدارة الأعلاف: لوحة معلومات مركزية للتحكم في العلم (مثل LaunchDarkly ، العنان ، أو الأدوات الداخلية) متصلة بخدمات التطبيق الخاصة بك.
• منطق تقييم العلم: رمز يتحقق من حالات العلامة قبل تنفيذ الوظائف المتعلقة بـ LLM. يمكن أن تكون هذه الأعلام قائمة على المستخدم أو قائمة على الجغرافية أو على أساس الجلسة.
• Healemetry Hook-in: مقاييس ملفوفة حول منطق العلم لمراقبة السلوك والأداء الفوري واتجاهات الاستخدام.
• المسارات الافتراضية الآمنة الفاشلة: سلوك العودة في حالة الفشل-على سبيل المثال ، التوجيه إلى الأسئلة الشائعة الثابتة أو تعطيل مساعدة الذكاء الاصطناعي بأمان.

إليك إعداد مبسط في الرمز الزائف:

إذا كانت الميزات ("ai_autosummary"):
    استجابة = callllm (موجه)
    عرض (استجابة)
آخر:
    العرض ("تلخيص غير متوفر حاليًا.")

يمكن أيضًا دمج أعلام متعددة لتمكين التجارب المستهدفة ، مثل اختبار تكوينات النماذج المختلفة أو أساليب هندسة سريعة على مجموعة فرعية من المستخدمين. في بيئات المؤسسات ، يمكن دمج هذه الأعلام مع خطوط أنابيب CI/CD أو أدوات قابلية الملاحظة مثل DataDog أو Prometheus أو OpentElemetry.

استخدام حالات علامات ميزة LLM

بينما تدمج التطبيقات ميزات LLM عبر مختلف المجالات ، تتوسع حالات الاستخدام للعلام الاستراتيجي. بعض الأمثلة تشمل:

• دعم العملاء chatbots: Toggle LLM Generation Cathen Conversation استنادًا إلى مستوى المستخدم أو توفر اللغة.
• أدوات توليد المحتوى: تمكين مساعدة في كتابة منظمة العفو الدولية تدريجياً لإدارات التسويق ، ثم التوسع في الفرق الأوسع.
• البحث الدلالي: تجربة مع ملخصات LLM المستندة إلى المتجهات كتحسينات في البحث عن الكلمات الرئيسية في قواعد المعرفة.
• مساعدة رمز الذكاء الاصطناعي: تمكين اقتراحات رمز الوقت الحقيقي فقط للمطورين في قائمة تجريبية تجريبية.
• التطبيقات القانونية أو المالية: تقييد ميزات تلخيص الذكاء الاصطناعي للاختبار الداخلي حتى يتم إجراء مراجعات كافية الامتثال.

أفضل الممارسات لاتجاهات ميزة Safe LLM

لتقليل المخاطر وزيادة تأثير ميزات LLM ، يجب على المؤسسات اتباع مجموعة من أفضل الممارسات المدروسة عند إدارة عمليات نشر LLM من خلال أعلام الميزات:

1. مستخدمي القطاع بعناية: قسّم قاعدة المستخدمين إلى مجموعات ذات معنى بناءً على السلوك أو التسامح مع المخاطر أو استخدام المنتج عند طرح الميزات.
2. استخدم التمرير التدريجي: نشر الميزات في النسب المئوية (على سبيل المثال ، 5 ٪ ، ثم 20 ٪) أثناء جمع المقاييس الجودة والتعليقات في كل خطوة.
3. أتمتة التراجعات: إنشاء عتبات للأخطاء والكمون وتقارير المستخدم التي ستقوم بالتوضيح تلقائيًا إذا تم تجاوزها.
4. عزل التبعيات الخارجية: تجنب الاقتران الكامل لأنظمة الإنتاج إلى واجهات برمجة التطبيقات LLM الخارجية. دائما تمكين المهلة وسلوك الفشل.
5. تمكين الملاحظة: قم بتوصيل الأعلام بلوحات المعلومات وأدوات المراقبة لتصور التبني ومعدلات الخطأ ورضا المستخدم.
6. تشجيع حلقات ملاحظات البيانات: دمج ملاحظات المستخدمين أو الإبهام/لأسفل تصنيفات أو تصحيحات لتحسين المطالبات بشكل مستمر ومنطق العلم.

التحديات والاعتبارات

في حين أن أنظمة العلم القوية ، لا تخلو من التعقيد. يمكن أن تؤدي حالات العلم غير المتسقة عبر الخدمات المجهرية إلى سلوك غير متوقع. يمكن أن تتراكم الأعلام أو تصبح سوء الإدارة بمرور الوقت إذا لم يتم تطبيق سياسات التنظيف. بالنسبة لميزات LLM على وجه الخصوص ، يجب مراعاة حوكمة البيانات عند إرسال مدخلات المستخدم إلى مقدمي الذكاء الاصطناعى المستندة إلى مجموعة النظراء.

لذلك ، يجب على المؤسسات التعامل مع أعلام الميزات كجزء من استراتيجية حوكمة الذكاء الاصطناعي الأوسع - تلك التي تتضمن تسجيل الدخول والإصدار ومسارات التدقيق وتقييم الامتثال عند الاقتضاء.

خاتمة

توفر نماذج اللغة الكبيرة قدرات تحويلية عبر الصناعات ، من إنشاء المحتوى إلى دعم الأتمتة. ومع ذلك ، فإن مخاطر نشر هذه النماذج بشكل أعمى في أنظمة البرمجيات مهمة. من خلال دمج أعلام ميزة LLM في سير عمل التنمية الخاص بها ، يمكن للمؤسسات إدارة التعقيد ، والتجربة بمسؤولية ، وحماية المستخدمين من الأضرار المحتملة التي يتم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعي.

لا تتعلق Safe AI Prowout ببساطة ببناء خوارزميات أكثر ذكاءً - إنه يتعلق بدمج الضوابط ، والملاحظة ، والانعكاس في عملية النشر. تجسد أعلام ميزة LLMS هذه الفلسفة ، حيث توفر مسارًا ناضجًا وقابل للتطوير لتكامل الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة.