LLMops（Large Language Model Operations）とMLops（Machine Learning Operations）は、AI技術の運用において企業に新たな機会と挑戦をもたらしています。この記事では、LLMopsとMLopsの違いと融合に焦点を当て、企業がこれらの技術をどのように活用し、そのポテンシャルを最大限に引き出せるかについて探求します。

LLMopsとMLopsの基本

• LLMopsとは：LLMopsは、生成AIアプリケーションを構築するための運用方法であり、しばしば開放的または質的な新しいコンテンツを生成します。

• MLopsとは：MLopsは予測システムのための運用方法であり、通常は目的指向のタスクを実行する機械学習モデルを用います。

LLMopsの特徴

• トランスファーラーニング：多くの生成AI製品は、事前訓練された基本モデルから始まり、特定のダウンストリームの使用例にカスタマイズされます。

• コンピュート管理：LLMの実行は、予測MLモデルに比べて大幅に高い計算資源を必要とします。

• フィードバックループ：生成AIモデルは、質的な出力を生成するため、評価が難しいことがあります。

LLMOpsの重要性とその適用

• LLMOpsの役割: LLMOpsは、生成AIプロジェクトから安全かつ自信を持って価値を引き出すために、組織にとって不可欠です。AIの生産プロセスが生成AIとLLMの急速な開発と採用に追いついていない現状において、特に重要です。

• 組織的・技術的・手続き的問題への対応: 生成AIの人気が高まるにつれ、多様なAI/MLツールの使用や「Shadow IT」問題の発生、予測精度の向上に必要なユースケース特化型ベクターデータベースの増加、モデルの管理・監視・統治の複雑化などの課題に対処します。

• モデルの観測とガバナンスへの対策: LLMOpsツールと実践は、モデルの観測性とガバナンスの解決策を提供し、生成AIモデルのデプロイ、監視、最適化、テスト、登録、変更の承認など、組織が生成AIモデルを効果的に運用できるようにします。

LLMopsとMLopsの融合

• データプライバシー：LLMでのプロンプトや微調整に使用されるデータやソフトウェアコードは、個人情報を誤って明らかにしないように慎重に扱う必要があります。

• モデルガバナンス：複雑なモデル、生成AIや予測MLの使用例において、説明や追跡が困難です。

• モデルセキュリティ：データセットと結果のモデルを保護することが重要です。

LLMOpsのワークフローとその構成要素

• LLMOpsの概念: LLMOpsは、大規模言語モデルの運用管理に使用される実践、技術、ツールを包括します。これには、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、IT専門家の協力が必要です​​。

• LLMOpsとMLopsの違い: LLMsはNLPモデルの新しいクラスで、多くの課題で最先端を大きく超えています。LLMOpsはMLopsと同様の運用要件を持ちますが、LLMsの訓練と展開には独自のアプローチが必要です​​。

• LLMOpsの必要性: LLMsはプロトタイピングでは単純に使用できますが、商用製品内での使用には課題が伴います。LLMOpsは、LLM開発ライフサイクルの実験、反復、展開、継続的改善を包含します​​。

• LLMOpsの主要な利点: LLMOpsには、効率性、スケーラビリティ、リスク軽減の主要な利点があります​​。

• LLMOpsの構成要素:

  • 探索的データ分析 (EDA)

  • データ準備とプロンプトエンジニアリング

  • モデルの微調整

  • モデルレビューとガバナンス

  • モデル推論とサービス

  • 人間のフィードバックによるモデルモニタリング​​。

ツールと最適化

• ツールの発展：LLMops向けのツールが急速に増加しており、ベクターデータベース、プロンプトエンジニアリング、モデルモニタリングが重要です。

• コンピュートの最適化：効率的な推論インフラストラクチャが競争上の優位性を持つようになっています。

注目されるべき領域

• 注目されるべき領域：プライバシー、モデルセキュリティ、モデルガバナンスなど、LLMopsパイプラインの重要な部分が市場ではまだ充分に代表されていないと考えられています​​。以下はInsight PartnerがまとめたLLMops landscapeです。

今後の展望

• 生成AIの活用のしやすさ：伝統的な予測システムAIと比較して、生成AIの実装は企業にとってはるかに容易です​​。

• 既存プレイヤーの優位性：既存の企業は、顧客の信頼とデータを活用して強力なLLM機能を導入することができ、スタートアップより早くスケールすることが可能です​​。

結論

LLMopsとMLopsはAI技術の運用において企業に新たな機会をもたらしていますが、両者の間には重要な違いがあります。LLMopsは生成AIのための運用手法であり、MLopsは予測システムのためのものです。これらの違いを理解し、適切なツールと戦略を選択することが企業にとって重要です。今後は、LLMopsとMLopsの融合による新たな技術進歩や市場の変化に注目する必要があります。

参考：