The New Stack and Ops for AI

OpenAI
13 Nov 202334:09

Summary

TLDRこのスクリプトは、AI開発プラットフォームのチームがプロトタイプから本番運用に移行するプロセスについて説明するものです。ChatGPTやGPT-4のリリースから1年未満で、AIが日常生活に浸透し、企業や開発者が製品に組み込むようになった背景で、プロトタイプを本番運用に移行する際の課題と、それに対処するためのフレームワークを提案しています。ユーザーエクスペリエンス、モデルの一貫性、アプリケーションの評価、そしてスケールの管理をテーマに、効果的な戦略を展開しています。

Takeaways

  • 🚀 AIを用いたアプリケーションのプロトタイプから本番運用への移行の過程について話し合いました。
  • 📅 ChatGPTがリリースされてから1年も経っておらず、GPT-4も8ヶ月しか経っていません。
  • 🔧 プロトタイプを本番運用に移行する際の大きなギャップは、モデルの非決定性によるものです。
  • 🛠️ ユーザー体験を向上させるために、不確実性を管理し、方向性と安全性のためのガーディレールを構築することが重要です。
  • 🔍 モデルの一貫性を確保するために、知識ストアやツールを使用してモデルを基盤化することが有効です。
  • 📊 アプリケーションの信頼性と品質を維持するために、評価システムを構築し、性能を監視することが重要です。
  • 🚦 トラフィックの増加に伴う遅延やコスト管理を考慮するために、オーケストレーションの戦略を適用します。
  • 💡 効果的なユーザー体験を提供するために、フィードバック制御や透明性、AIとの対話を設計することが重要です。
  • 🌐 LLM Ops(Large Language Model Operations)は、LLMを用いたアプリケーションの運用管理に必要なプラクティス、ツール、基盤を指します。
  • 🔄 アプリケーションのスケーリングにおける主要な課題は、監視、パフォーマンスの最適化、セキュリティ対応、データ管理などです。
  • 🤖 AIを用いたアプリケーションの開発において、評価駆動型の開発を採用し、ユーザーの期待に応える品質の高いアプリケーションを提供することが重要です。

Q & A

  • OpenAI Developer PlatformのAPIを利用して製品を構築している開発者の数はどのくらいですか?

    -OpenAI Developer PlatformのAPIを利用して製品を構築している開発者は200万人以上です。

  • ChatGPTがリリースされた月と年を教えてください。

    -ChatGPTは2022年11月にリリースされました。

  • GPT-4のリリース月と年を教えてください。

    -GPT-4は2023年3月にリリースされました。

  • ChatGPTが開発された初期の目的は何でしたか?

    -ChatGPTが開発された初期の目的は、社交媒体で共有するための玩具です。

  • プロトタイプから本番環境に移行する際の大きな課題は何ですか?

    -プロトタイプから本番環境に移行する際の大きな課題は、これらのモデルの非決定性です。

  • ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにどのような戦略が提案されていますか?

    -ユーザーエクスペリエンスを向上させるために提案されている戦略は、不確実性に対するコントロールと、方向性と安全性のためのガーディレールの構築です。

  • モデルの一貫性をどのように保つことができますか?

    -モデルの一貫性を保つためには、モデルレベルの機能(JSONモードや再現可能な出力)を使用し、知識ストアや独自のツールを使用してモデルを根拠付けることができます。

  • 評価(evals)はどのように定義されていますか?

    -評価(evals)は、実際の製品シナリオでのモデルのパフォーマンスを測定し、リグレッションを防ぎ、大規模にデプロイする際に信頼を築くために必要なプロセスです。

  • セマンティックキャッシュとは何ですか?

    -セマンティックキャッシュは、APIへのラウンドトリップを減らすために、システムのキャッシュ層に新しいロジックを追加する技術です。

  • GPT-3.5 TurboとGPT-4の違いは何ですか?

    -GPT-3.5 TurboはGPT-4よりも安価で高速ですが、GPT-4ほどスマートではありません。GPT-3.5 Turboを特定のユースケースにカスタマイズすることで、GPT-4のように高いパフォーマンスを達成できます。

  • LLM Opsとは何ですか?

    -LLM Opsは、LLM(Large Language Models)の運用管理に必要なプラクティス、ツール、インフラストラクチャを指す新しい分野であり、監視、パフォーマンスの最適化、セキュリティコンプライアンスの支援、データや埋め込みの管理、開発速度の向上、信頼性のテストと評価の加速をカバーしています。

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