مقدمه

در دنیای امروز، هوش مصنوعی در حال تبدیل به یکی از ارکان اصلی پیشرفت‌های فناوری است. یکی از اجزای کلیدی این فضا، استخدام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) می‌باشد که کاربردهای گسترده‌ای در تحلیل داده‌ها، تولید محتوا و سایر مناطق دارد. در این مقاله، به بررسی و پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین LLM محلی با استفاده از ابزار Opik می‌پردازیم. این رویکرد به ما این امکان را می‌دهد که کارهای لازم را برای ساخت، ردیابی و ارزیابی یک سیستم LLM به صورت شفاف و قابل اندازه‌گیری انجام دهیم.

گام‌های پیاده‌سازی پایپ‌لاین LLM

1. انتخاب مدل سبک

اولین قدم در ساخت یک پایپ‌لاین LLM، انتخاب یک مدل سبک و ساده است. این مدلی خواهد بود که نه تنها عملکرد خوبی دارد بلکه امکان ردیابی و ارزیابی آن نیز وجود دارد. برای مثال، می‌توانیم از مدل‌های پایه‌ای از خانواده GPT استفاده کنیم. این مدل‌ها به ما این امکان را می‌دهند که کارهای ابتدایی را به راحتی مدیریت کنیم.

2. برنامه‌ریزی مبتنی بر پرامپت

بعد از انتخاب مدل، مرحله برنامه‌ریزی مبتنی بر پرامپت انجام می‌شود. در این مرحله، از ویژگی‌های Opik بهره‌مند می‌شویم. با استفاده از Opik می‌توانیم انواع پرامپت‌ها را ایجاد کنیم تا مدل بتواند پاسخ‌های بهتری تولید کند. این امر به ما کمک می‌کند تا در مراحل بعدی، عملکرد مدل را به طور دقیق ارزیابی کنیم.

3. ایجاد مجموعه داده‌ها

سومین مرحله شامل جمع‌آوری و ایجاد مجموعه داده‌ها است. مجموعه داده‌ها به عنوان یک تأسيس در عملكرد مدل‌های LLM به شمار می‌روند. با استفاده از Opik، می‌توانیم داده‌ها را به صورت مؤثری جمع‌آوری کنیم و اطمینان حاصل کنیم که داده‌ها به بهینه‌ترین شکل ممکن در اختیار مدل قرار می‌گیرند.

4. ارزیابی خودکار نتایج

پس از آماده‌سازی مدل و داده‌ها، نوبت به ارزیابی عملکرد مدل می‌رسد. این مرحله به کمک ابزار Opik به صورت خودکار انجام می‌شود. ما می‌توانیم به صورت نقطه‌ای تمامی عملکردها و نتایج مدل را بررسی کنیم. این امر به ما این امکان را می‌دهد که به راحتی نقاط ضعف و قوت مدل را شناسایی کنیم و در نتیجه به بهبود عملکرد آن کمک کنیم.

نتیجه‌گیری

پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین LLM محلی با استفاده از Opik، به ما این امکان را می‌دهد که کارهای هوش مصنوعی را به صورت شفاف و قابل اندازه‌گیری انجام دهیم. با گام‌های واضحی که در این مقاله بررسی کردیم، می‌توانیم به سادگی هر بار یک چرخه تحقیق و توسعه را تکرار کنیم. با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی نقش مهم‌تری در فرایندهای تحلیلی و تصمیم‌گیری ایفا کند و ما با استفاده از این ابزار می‌توانیم بر این روند تأثیر بگذاریم.