Применение LLM в реальных проектах — советы backend-разработчика
Представить себе современный мир без больших языковых моделей (LLM) становится всё труднее, а во многих отраслях это сделать уже и вовсе невозможно. Сфера их применения необъятна, и хотя многие используют данную технологию лишь для оптимизации типовых ежедневных задач, её возможности куда шире. Всё больше программистов активно сталкивается с необходимостью внедрения языковых моделей в разрабатываемые ими продукты. Почему? Причина проста: с их помощью можно не только усовершенствовать существующий функционал, но и создать кардинально новый, способный многократно расширить прежние возможности продукта. А значит, вывести его на качественно новый уровень и привлечь значительно больше пользователей.
В этой статье я рассмотрю преимущества и недостатки различных больших языковых моделей, расскажу о потенциальных трудностях и проблемах, которые могут встретить backend-разработчиков при работе с задачами, требующими их применения, а также упомяну нюансы, которые нужно учитывать, чтобы интеграция LLM в продукт не привела к потере денег и клиентов. Информация будет полезной всем, кто желает ознакомиться с реальным положением LLM в разработке и возможными проблемами при их внедрении. И непременно поможет своевременно их решать или даже предотвращать ещё в самом зачатке. Предупреждён – значит вооружён!
Open-source или closed-source LLM?
При выборе большой языковой модели разработчику в первую очередь стоит уяснить, предпочитает он вариант с открытым кодом (open-source) или же с закрытым (closed-source). Ничто в этом мире не идеально, поэтому как у первого, так и у второго, есть свои минусы. Как, впрочем, и плюсы: не будем пессимистами и делать акцент на одни только недостатки.
Помните: от выбора решения напрямую зависит сложность, стоимость и временные затраты, которые могут незаметно, но значительно вырасти, если вовремя не обратить внимание на их немаловажные особенности. Какие – чуть ниже.
Opensource LLM
Преимущества
- Это дёшево: платить стороннему поставщику услуг для получения результата при использовании API не нужно от слова «совсем». Вы платите только за аренду сервера, где будет расположено опенсорс решение;
- Нет зависимости от определённого вендора: бояться, что внезапно изменится версия API, и система встанет, не придётся. Обновление такого решения будет производиться тогда, когда вы сами это решите сделать;
- Контроль данных – отсутствие утечек данных (если вы правильно всё настроили). Конечно, можно доверять организациям наподобие OpenAI, уверяющим, что приватные данные не будут использованы ни для дообучения моделей, ни в каких-либо иных целях, однако риск утечки при подобном раскладе остаётся всегда. Поэтому, когда вопрос конфиденциальности критичен, опенсорс – идеальный вариант;
- Гибкость и адаптируемость. Открытые модели можно легко адаптировать под собственные нужды без каких бы то ни было ограничений. Всё в ваших руках!
Недостатки
Использование open-source решений требует более глубокого понимания того, как устроена работа с данными моделями для их эффективной настройки. Иными словами, не зная броду, не трогай коду: если при работе с закрытыми моделями мы взаимодействуем исключительно с «чёрным ящиком» через API, то в случае использования опенсорс мы рискуем разом всё напортачить, если опыта и знаний по правильной настройке у нас нет. Это влечёт за собой такие последствия, как:
- Возможные уязвимости в результате неправильной настройки ПО (особенно если модель взаимодействует с чувствительными данными) могут привести к потере конфиденциальности. Одно неверное движение – и безопасности вашего продукта как не бывало. Например, из-за неверной конфигурации системы управления доступом можно случайно открыть корпоративные данные всему Интернету. Или, позабыв обновить версию используемого ПО для работы с моделью, оставить существующую уязвимость, о которой уже известно анонимусам. Увы, подобных проблем безопасности бывает крайне много, а внедряя open source инструмент в свой продукт, вы целиком и полностью берёте все риски и ответственность на себя;
- Апгрейд опенсурс модели под требования бизнеса – это вам не настройка BIOS. Глубокая техническая работа с моделью требует высокой квалификации специалистов, и даже небольшие ошибки могут привести к сбоям или неправильной работе системы. И никто, кроме вас, не будет виноват. Даже Волан-де-Морт;
- Настройка и оптимизация открытых LLM может требовать не только опыта, но и значительных временных затрат. Кстати, для запуска LLM на ваших серверах потребуется большое количество вычислительных ресурсов, и это тоже важно учитывать заранее;
- Централизованной поддержки нет. Вообще нет. За каждое обновление и исправление отвечает разработчик системы, где данное решение используется, и иногда это может приводить к серьезным проблемам;
- Не все открытые коды одинаково полезны: некоторые модели могут распространяться по лицензиям, накладывающим те или иные ограничения на их использование и модификацию. При отсутствии глубокого понимания лицензионной политики это может стать серьёзной правовой проблемой. Возьмите на заметку, если вы – из тех любителей, что скроллят соглашение и жмут на «согласен», не читая.
Опенсорс-LLM: решение проблем и оптимизация работы
Если с каждым нижеследующим пунктом вы всё больше походите на думера, не отчаивайтесь: не всё так плохо. К счастью, какие-то из этих проблем можно решить, причём даже не прилагая для этого особых усилий (не говоря уже о лишних тратах на привлечение специалистов с печальным ценником). Если вы сами – backend-разработчик, вы в силах самостоятельно решить некоторые проблемы безопасности, оптимизировать взаимодействие бэкенда с LLM, обеспечить своевременное обновление ПО и даже частично автоматизировать проверку лицензий. Для этого просто выполните следующие шаги:
- Спрячьте вашу LLM от внешнего мира, хорошей практикой будет доступ к ней только через VPN. Это, кстати, касается и других внутренних сервисов вашего продукта. Так вы решите часть проблем, связанных с защитой информации, ведь воспользоваться потенциальными уязвимостями злоумышленнику станет если не невозможно, то хотя бы намного сложнее, чем без этого лайфхака;
- Если вы обучаете или дообучаете модель, помните о том, что чувствительные данные непременно следует анонимизировать. Не сохраняйте никакие конфиденциальные данные в модель, если к ней имеют доступ люди с недостатком прав на их просмотр;
- Настраивайте системы мониторинга и логирования для отслеживания подозрительной активности и оперативного реагирования на инциденты: своевременно узнавая обо всех подозрительных действиях, вы так же своевременно сможете в них вмешаться;
- Снижайте количество запросов к языковой модели, чтобы уменьшить объёмы потребляемых ресурсов: для этого следует применять кэширование везде, где это возможно. Эта же рекомендация актуальна для всех ситуаций, когда бэкенд взаимодействует с какой-либо «тяжёлой» для запуска и работы системой;
- Не используйте модели с излишне большим количеством параметром, если для выполнения вашей задачи они не требуются. Старайтесь экономить ресурсы вашей системы. Для достижения цели хватит Llama-7b? Тогда для чего использовать 70b?
- Убедитесь, что лицензия LLM которую вы хотите использовать, подходит для ваших целей. И будьте крайне аккуратны с генерируемым языковой моделью контентом: в юридических тонкостях она не разбирается, а вот владельцы авторских прав – вполне. Если не хотите стать героем «Невероятных приключений программиста в тюряге», ваша задача – вовремя заметить и пресечь любые, даже самые мельчайшие нарушения.
Сlosed-source LLM
Когда разговор заходит о closed-source LLM, первое что приходит на ум – это доступные по API языковые модели наподобие нашумевшего ChatGPT. В данном разделе мы будем рассматривать именно такие варианты, так как они безумно популярны и при этом крайне легко интегрируются в (почти) любые системы.
Преимущества
- Использование закрытых LLM означает минимальные технические сложности, поскольку они предоставляются как готовый к использованию продукт. Пожалуй, это одно из ключевых преимуществ этого решения, ведь при подобном подходе в большинстве случаев пользователю не требуются ни какая-нибудь особая настройка, ни поддержка LLM, что существенно экономит его время и позволяет сфокусироваться на разработке продуктовой части проекта;
- Как правило, закрытые LLM уже разрабатываются с учётом возможного масштабирования и способны обрабатывать большие объёмы запросов без каких-либо дополнительных затрат на их настройку;
- Доступ к уникальным возможностям и функциям. Если взять тот же ChatGPT, то у него есть такие фичи, как вызов функций, а также многочисленные плагины, которые могут значительно расширить возможности языковых моделей без необходимости серьёзной доработки и даже получать продукты качественно более высокого уровня;
- На сегодняшний день платные решения предоставляют куда более мощные модели, чем опенсорс. Никакой рекламы, только факты, и в ряде случаев при подборе подходящего варианта это может стать критичным.
Недостатки
Почти все недостатки и преимущества опенсорс и сlosed-source решений противоположны друг другу.
- Закрытые LLM работают хорошо, но только по принципу «за деньги – да». Это следует учитывать заранее – как и то, что стоимость каждого последующего (особенно максимально детализированного) запроса с контекстом может расти как снежный ком;
- Используя закрытые решения, вы добровольно привязываете себя к определённому вендору, особенно если применяете какие-либо уникальные фичи вроде функций или плагинов ChatGPT. Никто не застрахован от неожиданностей, и чрезмерное акцентирование на одном поставщике может в один день оборвать жизнь вашего продукта;
- Угроза утечки. Каждый API запрос с сенситивными данными – это потенциальный риск: гарантий, что они не будут использованы для дообучения модели, нет. Как и того, что они вообще не будут перехвачены на пути к модели или использованы для каких-то иных целей. И паранойя тут совсем ни при чём;
- В любой момент API может измениться, и тогда ваше приложение просто-напросто ляжет. Пока вы будете вносить изменения, чтобы оно заработало снова, ваши пользователи будут видеть нерабочий продукт: новые клиенты передумают (да и не смогут) в неё регистрироваться, а старые ещё не раз подумают, не перейти ли к конкурентам. Пример из жизни: недавнее обновление версии API OpenAI, связанное с изменением метода получения доступных моделей, поломало ряд популярных библиотек. Наверняка некоторые компании потеряли из-за этого прибыль!
- Работоспособность вашего продукта полностью зависит от работоспособности стороннего решения. Проблема полностью вытекает из предыдущей: если программисты данного решения сломали его, вы можете только ждать и ругаться. Или бросать в экран тапок – что настолько же бессмысленно и бесполезно.
Решение проблем и оптимизация работы с closed-source LLM
Способы решения проблем при работе через API сходны у всех систем, поэтому нижеследующие рекомендации не являются чем-то из ряда вон выходящим, но напомнить о них никогда не помешает.
- Используйте инструменты для мониторинга и настройте оповещения на случай, если API закрытого решения будет недоступно, чтобы быстро отреагировать и принять меры;
- Не кладите оба яйца в одну корзину: по возможности подготовьте альтернативный сценарий: например, найдите второго вендора, на решение которого можно переключить хотя бы часть трафика или функционала продукта;
- Анонимизируйте чувствительные данные перед тем, как отправить их в API, чтобы минимизировать риски их утечки. И не забудьте о правовых рисках использования сгенерированных моделью данных;
- Контролируйте размер отправляемого вместе с запросом контекста, чтобы максимально экономить бюджет. Считайте токены заранее и внимательно изучите данные о ваших персональных тарифах, чтобы предсказывать расходы, а не удивляться нулевому балансу;
- Уникальные фичи вендора – это здорово, но лучше использовать их по минимуму: так вы исключите (или, по крайней мере, уменьшите) зависимость своего продукта от стороннего сервиса и сможете развивать его куда более эффективно.
И напоследок я скажу...
Эта статья заряжена положительными вибрациями и содержит сильнейшие аффирмации на успех, поэтому обязательно поможет сотням разработчиков с правильным выбором и внедрением LLM. А ещё она просто основана на личном опыте автора, который сумел в сжатом виде подготовить этот материал для будущих завоевателей цифрового мира. Применяя выше перечисленные советы по работе с языковыми моделями и связанным с ними ПО на практике, вы не только избежите множества досадных недоразумений, но и легко справитесь с любой проблемой, которая раньше могла бы повергнуть вас в ужас или уныние. Желаю вам успехов, безграничного развития, и да пребудет с вами сила LLM!
Материал был подготовлен специально для AI Talent Camp ❤