Summarize this content to 400 words in Persian Lang
ساختن با LLM در حال تولید (خوب) فوق العاده دشوار است. احتمالاً کلمه LLM Observability را شنیده اید. اما این چی هست؟ چه تفاوتی با قابلیت مشاهده سنتی دارد؟ چه چیزی در حال مشاهده است؟ تیم ما در Helicone AI پاسخ ها را دارد.
TL;DR
LLM Observability یک دید کامل است در هر لایه از یک سیستم نرم افزاری مبتنی بر LLM – برنامه، درخواست، و پاسخ. LLM Observability دست در دست هم دارد نظارت بر LLM. در حالی که پایش معیارهای عملکرد برنامه را دنبال می کند، مشاهده پذیری است تحقیق بیشتر.
قابلیت مشاهده LLM
نظارت بر LLM
هدف
ثبت رویداد
معیارها را جمع آوری کنید
جنبه های کلیدی
ردیابی جریان درخواست ها برای درک وابستگی ها و تعاملات سیستم
ردیابی معیارهای عملکرد برنامه، مانند استفاده، هزینه، تأخیر، نرخ خطا
مثال
انواع مختلف داده ها را برای درک مسائل و رفتارهای پیچیده مرتبط کنید
آستانه هایی را برای رفتارهای غیرمنتظره تنظیم کنید
تفاوت بین LLM در مقابل مشاهده پذیری سنتی چیست؟
توسعه سنتی معمولاً معاملاتی است. توسعه‌دهندگان مشاهده می‌کنند که برنامه چگونه درخواست‌ها/پاسخ‌های HTTP، پرسش‌های پایگاه داده یا پیام منتشر شده را مدیریت می‌کند. متقابلا، LLM بسیار پیچیده تر است.
در اینجا مقایسه ای از لاگ ها وجود دارد:
سنتی
LLMs
تعاملات ساده و مجزا
فعل و انفعالات تو در تو نامحدود، ایجاد یک ساختار درختی پیچیده
نقاط شروع و پایان را پاک کنید
تعاملات متعدد را در بر می گیرد
اندازه بدن کوچک (کیلوبایت کم داده)
محموله های عظیم (به طور بالقوه گیگابایت)
رفتار قابل پیش بینی (ارزیابی آسان)
عدم پیش بینی پذیری (ارزیابی دشوار)
اساساً سیاهههای مربوط به متن و معیارهای عددی
داده های چند وجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو)
مسائل مربوط به LLM
توهم: هدف LLM ها پیش بینی چند کاراکتر بعدی است نه دقت. این بدان معنی است که پاسخ ها بر اساس واقعیت ها نیست.
موارد استفاده پیچیده: سیستم های نرم افزاری مبتنی بر LLM به تعداد فزاینده ای از فراخوانی های LLM برای اجرای یک کار پیچیده (یعنی گردش کار عاملی) نیاز دارند. Reflexion تکنیکی است که مهندسان برای وادار کردن LLMها به تجزیه و تحلیل نتایج خود استفاده می کنند. اما این شامل تماس های متعدد در داخل دهانه های متعدد برای بررسی توهم است.
داده های اختصاصی: مدیریت داده های اختصاصی دشوار است. شما برای پاسخ به سوالات خاص مشتری به آن نیاز دارید، اما می تواند به طور تصادفی راه خود را در پاسخ ها پیدا کند.
کیفیت پاسخگویی: آیا پاسخ با لحن اشتباه است؟ آیا میزان جزئیات برای درخواست کاربران شما مناسب است؟
هزینه (فیل بزرگ در اتاق) – با افزایش استفاده، و تنظیم LLM شما پیچیده‌تر می‌شود (یعنی اضافه کردن Reflexion)، هزینه به راحتی می‌تواند افزایش یابد.
مدل های شخص ثالث: API آنها می‌تواند تغییر کند، مدل‌های جدید و نرده‌های محافظ جدید اضافه می‌شود و باعث می‌شود برنامه LLM شما متفاوت از قبل رفتار کند.
مزیت رقابتی محدود: آموزش و نگهداری LLM ها سخت است. این احتمال وجود دارد که شما از همان مدل رقیب خود استفاده کنید. متمایز کننده شما به داده های مهندسی سریع و اختصاصی شما تبدیل می شود.
وجه مشترک ابزارهای مشاهده پذیری LLM
توسعه دهندگانی که بر روی برنامه های LLM کار می کنند به ابزارهای موثر برای درک و رفع اشکالات و استثناها و جلوگیری از رگرسیون نیاز دارند. آنها نیاز به دید منحصر به فرد در عملکرد این برنامه ها دارند، از جمله:
نظارت بر زمان واقعی مدل های هوش مصنوعی
ردیابی و گزارش دقیق خطا
بینش در مورد تعاملات و بازخورد کاربر
معیارهای عملکرد و تحلیل روند
همبستگی های چند متریک
ابزارهایی برای تکرار و آزمایش سریع
بیشتر خواندن
Arize AI یک مطالعه بسیار عمیق در مورد پنج ستون مشاهده‌پذیری LLM ایجاد کرد، موارد استفاده رایج و مسائل مربوط به برنامه‌های LLM، اهمیت مشاهده‌پذیری LLM، و پنج ستون (ارزیابی، ردیابی‌ها و دهانه‌ها، بازیابی تولید افزوده شده، دقیق تنظیم، مهندسی سریع) برای قابل اعتماد کردن برنامه شما بسیار مهم است.
نویسنده
آپارنا دینکاران بنیانگذار و مدیر ارشد محصول Arize AI، پیشرو در قابلیت مشاهده یادگیری ماشین است. او در Forbes 30 Under 30 شناخته شده است و مهندسی ML را در Uber، Apple و TubeMogul (Adobe) رهبری می کند.
چیزی که یاد گرفتیم
در Helicone AI، ما پیچیدگی‌های تولید LLMهای دست اول را دیده‌ایم. مشاهده‌پذیری مؤثر کلید پیمایش این چالش‌ها است، و ما تلاش می‌کنیم به مشتریان خود کمک کنیم تا برنامه‌های کاربردی LLM قابل اعتماد و با کیفیت بالا تولید کنند و فرآیند مشاهده‌پذیری را آسان‌تر و سریع‌تر کنیم.
نظر شما چیست؟
ساختن با LLM در حال تولید (خوب) فوق العاده دشوار است. احتمالاً کلمه LLM Observability را شنیده اید. اما این چی هست؟ چه تفاوتی با قابلیت مشاهده سنتی دارد؟ چه چیزی در حال مشاهده است؟ تیم ما در Helicone AI پاسخ ها را دارد.
TL;DR
LLM Observability یک دید کامل است در هر لایه از یک سیستم نرم افزاری مبتنی بر LLM – برنامه، درخواست، و پاسخ. LLM Observability دست در دست هم دارد نظارت بر LLM. در حالی که پایش معیارهای عملکرد برنامه را دنبال می کند، مشاهده پذیری است تحقیق بیشتر.
| قابلیت مشاهده LLM | نظارت بر LLM | |
|---|---|---|
| هدف | ثبت رویداد | معیارها را جمع آوری کنید |
| جنبه های کلیدی | ردیابی جریان درخواست ها برای درک وابستگی ها و تعاملات سیستم | ردیابی معیارهای عملکرد برنامه، مانند استفاده، هزینه، تأخیر، نرخ خطا |
| مثال | انواع مختلف داده ها را برای درک مسائل و رفتارهای پیچیده مرتبط کنید | آستانه هایی را برای رفتارهای غیرمنتظره تنظیم کنید |
تفاوت بین LLM در مقابل مشاهده پذیری سنتی چیست؟
توسعه سنتی معمولاً معاملاتی است. توسعه‌دهندگان مشاهده می‌کنند که برنامه چگونه درخواست‌ها/پاسخ‌های HTTP، پرسش‌های پایگاه داده یا پیام منتشر شده را مدیریت می‌کند. متقابلا، LLM بسیار پیچیده تر است.
در اینجا مقایسه ای از لاگ ها وجود دارد:
| سنتی | LLMs |
|---|---|
| تعاملات ساده و مجزا | فعل و انفعالات تو در تو نامحدود، ایجاد یک ساختار درختی پیچیده |
| نقاط شروع و پایان را پاک کنید | تعاملات متعدد را در بر می گیرد |
| اندازه بدن کوچک (کیلوبایت کم داده) | محموله های عظیم (به طور بالقوه گیگابایت) |
| رفتار قابل پیش بینی (ارزیابی آسان) | عدم پیش بینی پذیری (ارزیابی دشوار) |
| اساساً سیاهههای مربوط به متن و معیارهای عددی | داده های چند وجهی (متن، تصویر، صدا، ویدئو) |
مسائل مربوط به LLM
توهم: هدف LLM ها پیش بینی چند کاراکتر بعدی است نه دقت. این بدان معنی است که پاسخ ها بر اساس واقعیت ها نیست.
موارد استفاده پیچیده: سیستم های نرم افزاری مبتنی بر LLM به تعداد فزاینده ای از فراخوانی های LLM برای اجرای یک کار پیچیده (یعنی گردش کار عاملی) نیاز دارند. Reflexion تکنیکی است که مهندسان برای وادار کردن LLMها به تجزیه و تحلیل نتایج خود استفاده می کنند. اما این شامل تماس های متعدد در داخل دهانه های متعدد برای بررسی توهم است.
داده های اختصاصی: مدیریت داده های اختصاصی دشوار است. شما برای پاسخ به سوالات خاص مشتری به آن نیاز دارید، اما می تواند به طور تصادفی راه خود را در پاسخ ها پیدا کند.
کیفیت پاسخگویی: آیا پاسخ با لحن اشتباه است؟ آیا میزان جزئیات برای درخواست کاربران شما مناسب است؟
هزینه (فیل بزرگ در اتاق) – با افزایش استفاده، و تنظیم LLM شما پیچیده‌تر می‌شود (یعنی اضافه کردن Reflexion)، هزینه به راحتی می‌تواند افزایش یابد.
مدل های شخص ثالث: API آنها می‌تواند تغییر کند، مدل‌های جدید و نرده‌های محافظ جدید اضافه می‌شود و باعث می‌شود برنامه LLM شما متفاوت از قبل رفتار کند.
مزیت رقابتی محدود: آموزش و نگهداری LLM ها سخت است. این احتمال وجود دارد که شما از همان مدل رقیب خود استفاده کنید. متمایز کننده شما به داده های مهندسی سریع و اختصاصی شما تبدیل می شود.
وجه مشترک ابزارهای مشاهده پذیری LLM
توسعه دهندگانی که بر روی برنامه های LLM کار می کنند به ابزارهای موثر برای درک و رفع اشکالات و استثناها و جلوگیری از رگرسیون نیاز دارند. آنها نیاز به دید منحصر به فرد در عملکرد این برنامه ها دارند، از جمله:
- نظارت بر زمان واقعی مدل های هوش مصنوعی
- ردیابی و گزارش دقیق خطا
- بینش در مورد تعاملات و بازخورد کاربر
- معیارهای عملکرد و تحلیل روند
- همبستگی های چند متریک
- ابزارهایی برای تکرار و آزمایش سریع
بیشتر خواندن
Arize AI یک مطالعه بسیار عمیق در مورد پنج ستون مشاهده‌پذیری LLM ایجاد کرد، موارد استفاده رایج و مسائل مربوط به برنامه‌های LLM، اهمیت مشاهده‌پذیری LLM، و پنج ستون (ارزیابی، ردیابی‌ها و دهانه‌ها، بازیابی تولید افزوده شده، دقیق تنظیم، مهندسی سریع) برای قابل اعتماد کردن برنامه شما بسیار مهم است.
نویسنده
آپارنا دینکاران بنیانگذار و مدیر ارشد محصول Arize AI، پیشرو در قابلیت مشاهده یادگیری ماشین است. او در Forbes 30 Under 30 شناخته شده است و مهندسی ML را در Uber، Apple و TubeMogul (Adobe) رهبری می کند.
چیزی که یاد گرفتیم
در Helicone AI، ما پیچیدگی‌های تولید LLMهای دست اول را دیده‌ایم. مشاهده‌پذیری مؤثر کلید پیمایش این چالش‌ها است، و ما تلاش می‌کنیم به مشتریان خود کمک کنیم تا برنامه‌های کاربردی LLM قابل اعتماد و با کیفیت بالا تولید کنند و فرآیند مشاهده‌پذیری را آسان‌تر و سریع‌تر کنیم.
نظر شما چیست؟
