【ダイジェスト】
MLOps（Machine Learning Operations）の進化として、LLMOps（Large Language Model Operations）が登場しています。これは、大規模な言語モデルや生成AIモデルの運用に特化した分野で、これらのモデルは非常に大きく、特別なインフラストラクチャが必要とされます。Altair RapidMinerの創設者であるIngo Mierswa博士によると、これらの大規模モデルを効率的に運用するためには、モデルの精度を犠牲にしてメモリ使用量を削減するなど、新しい方法を考案する必要があるとのことです。
また、LinkedInのシニアエンジニアリングマネージャーであるRaghavan Muthuregunathanは、大規模言語モデルの遅延問題について言及しています。特に、検索アプリケーションや推薦アプリケーション、広告アプリケーションの展開において、モデルの推論時間を数秒から数百ミリ秒に短縮するために、知識蒸留や微調整が行われています。
このような大規模モデルの運用には、特殊なハードウェアが必要であり、それに伴いエンジニアはそのハードウェアを扱うための特別なスキルを必要とします。Nvidia、Google、OpenAI、Teslaなどの企業は、AIワークロードの計算制限を克服するための新しいチップセットやインフラストラクチャを開発しています。しかし、これらの取り組みが計算上の制約をどの程度克服できるかはまだ不透明です。
この分野の進展により、大規模なAIモデルの運用がより効率的になる可能性がありますが、適切なハードウェアの不足や高性能コンピューティングノードへの依存など、多くの課題が残っています。
【ニュース解説】
MLOps（Machine Learning Operations）からLLMOps（Large Language Model Operations）への進化は、AI技術の発展に伴い、特に大規模な言語モデルや生成AIモデルの運用に特化した新たな分野の出現を示しています。これらのモデルは、そのサイズと複雑さのため、従来のインフラストラクチャや運用方法では対応が難しく、特別な取り組みが必要とされています。
大規模モデルの運用においては、モデルの精度を維持しつつ、メモリ使用量を削減するための新しいアプローチが求められています。これは、モデルの推論時間を短縮し、リアルタイムでの応答が可能になるようにするためです。特に、検索エンジンやチャットボットなどのアプリケーションでは、ユーザーの待ち時間を最小限に抑えることが重要です。
しかし、これらの大規模モデルをサポートするためには、高性能なハードウェアが必要となります。Nvidia、Google、OpenAI、Teslaなどの企業が開発している新しいチップセットやインフラストラクチャは、この問題に対処するための有望な進展を示していますが、これらの技術が実際にどの程度の効果を発揮するかは、今後の展開次第です。
このような技術的な進歩は、AIモデルの運用をより効率的にし、新しいアプリケーションの開発を可能にします。しかし、特殊なハードウェアの必要性や、高性能コンピューティングノードへの依存は、コストやアクセシビリティの面で課題を生じさせる可能性があります。また、エンジニアにはこれらの新しい技術を扱うための特別なスキルが求められることになります。
長期的には、LLMOpsの発展は、AI技術のさらなる進化と普及を促進する可能性を秘めています。しかし、その過程で、技術的、経済的、社会的な多くの課題に直面することになるでしょう。これらの課題を克服し、AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、業界全体での協力とイノベーションが不可欠です。
from From MLOps to LLMOps— and hardware headaches ahead.
