مدلهای زبان بزرگ (LLM) به سرعت تکامل یافتهاند و با آنها، نقش یک مهندس LLM پیچیدهتر و تخصصیتر شده است. در گفتگوی اخیر با ماکسیم لابون، دانشمند ارشد ML در Liquid AI و نویسنده کتاب راهنمای مهندس LLM، ما مهارتهای ضروری، معماریهای نوظهور و بهترین شیوهها برای کار با LLMها در سال 2025 را بررسی کردیم.
میتوانید پادکست کامل با ماکسیم لابون را در Spotify، Apple و SoundCloud گوش دهید.
نقش یک مهندس LLM
در هسته خود، مهندسی LLM توسعه مهندسی نرمافزار است که با درک عمیق از وظایف خاص LLM مانند تنظیم دقیق، بهینهسازی استنتاج و استقرار مدل القا شده است. به گفته ماکسیم لابون، مهندسان LLM موفق باید مهارتهای توسعه نرمافزاری قوی در کنار تخصص در دامنه در استنتاج، کوانتیزاسیون، استقرار (ابری و لبهای) و خطوط لوله تولید افزوده شده (RAG) داشته باشند.
ظهور LLMOps - یک رویکرد ساختاریافته برای مدیریت و استقرار LLMها - این رشته را بیشتر شکل داده است. اکنون انتظار میرود مهندسان گردشهای کاری مقیاسپذیر و قابل استفاده مجدد بسازند که هم عملکرد و هم کارایی را در برنامههای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش دهند.
مفهوم دوقلوی LLM
یکی از قانعکنندهترین ایدههای مورد بحث، مفهوم «دوقلوی LLM» بود، مفهومی که ماکسیم لابون در کتاب خود، کتاب راهنمای مهندس LLM به آن پرداخته است. این شامل آموزش یک LLM بر روی دادههای اختصاصی یک فرد یا سازمان است، که به آن اجازه میدهد دانش، سبک نوشتاری و فرآیندهای تصمیمگیری منبع خود را تقلید کند.
یک دوقلوی LLM از طریق ترکیبی از تنظیم دقیق و رویکردهای مبتنی بر بازیابی ساخته میشود. سازمانها میتوانند از این برای ایجاد شخصیتهای هوش مصنوعی استفاده کنند که قادر به خودکارسازی تصمیمگیری، کمک به پشتیبانی مشتری یا بهبود فرآیندهای مستندسازی داخلی هستند. لابون تأکید کرد که تنظیم مناسب دادهها کلید دستیابی به دقت بالا در یک دوقلوی LLM است.
ظهور معماری FTI
ماکسیم لابون معماری FTI (ویژگی، آموزش، استنتاج) را به عنوان راهی سیستماتیک برای ساخت سیستمهای یادگیری ماشینی مقیاسپذیر معرفی کرد. برخلاف آموزش مدل موردی، FTI تضمین میکند که خطوط لوله در چندین مدل قابل استفاده مجدد هستند. این چارچوب برای شرکتهایی که قصد دارند استفاده از LLM را بدون تحمیل سربار بیش از حد مقیاس کنند، بسیار مهم است.
آینده معماریهای مدل: فراتر از ترانسفورماتورها
در حالی که ترانسفورماتورها بر چشمانداز LLM تسلط داشتهاند، ماکسیم لابون معتقد است که ما در آستانه دوران پس از ترانسفورماتور هستیم. معماریهای جایگزین، مانند مدلهای فضای حالت (SSM) و مدلهای مخلوط-متخصص (MoE)، به دلیل کارایی در رسیدگی به وظایف طولانیمدت و کاهش ردپای حافظه، در حال افزایش هستند. این پیشرفتها میتواند نحوه آموزش و استقرار LLMها را در مقیاس بزرگ بازتعریف کند.
تنظیم دقیق در مقابل تولید افزوده شده (RAG)
تنظیم دقیق همچنان ابزاری مهم برای بهبود LLMها است، اما ماکسیم لابون نسبت به استفاده بیش از حد از آن هشدار میدهد. در عوض، او یک رویکرد استراتژیک را پیشنهاد میکند:
- از RAG برای تزریق دانش خارجی به صورت پویا استفاده کنید.
- تنظیم دقیق را برای وظایفی مانند تراز کردن مدلها با دانش خاص دامنه یا تطبیق با لحن و سبک ظریف اختصاص دهید.
- در صورت لزوم، هر دو رویکرد را برای به حداکثر رساندن کارایی و دقت ترکیب کنید.
او همچنین بر اهمیت تراز کردن ترجیحات تأکید کرد - فرآیندی که با اصلاح نحوه ارائه اطلاعات توسط مدلها، تجربه کاربر را بهبود میبخشد. این گام با تعاملیتر شدن سیستمهای هوش مصنوعی، به طور فزایندهای حیاتی است.
بهینهسازی استنتاج و ادغام مدل
بهینهسازی سرعت استنتاج و هزینه یک چالش مهم در استقرار LLM است. ماکسیم لابون به رمزگشایی گمانهزنی، کوانتیزاسیون و ادغام مدل به عنوان تکنیکهای کلیدی برای بهبود عملکرد اشاره کرد. ادغام مدل، به طور خاص، امکان ترکیب چندین مدل تنظیم شده را برای ایجاد یک مدل ترکیبی قدرتمندتر بدون آموزش مجدد از ابتدا فراهم میکند.
مجموعه مهارتهای در حال تحول برای مهندسان LLM
با توجه به پیشرفتهای سریع در هوش مصنوعی، لابون پیشنهاد میکند که مهندسان مشتاق LLM:
- تخصص در سراسر پشته LLM، از مهندسی داده تا استقرار را توسعه دهید.
- در زمینههایی مانند بهینهسازی استنتاج یا استقرار لبهای تخصص داشته باشید.
- برای سازگاری با معماریها و چارچوبهای جدید، مدلگرا باقی بمانید.
نتیجهگیری در مورد مهندسی LLM
حوزه مهندسی LLM با سرعتی بیسابقه در حال تکامل است. چه معماریهای جدید، تکنیکهای استنتاج بهبود یافته یا راههای هوشمندانهتر برای تنظیم دقیق مدلها باشد، پیشتاز ماندن هم به وسعت و هم به عمق تخصص نیاز دارد. با ادامه شکلگیری آینده توسط هوش مصنوعی، نقش یک مهندس LLM حتی برای نحوه استفاده کسبوکارها از هوش مصنوعی برای کارایی و نوآوری، حیاتیتر خواهد شد.
برای کسانی که به دنبال تعمیق دانش خود هستند، کتاب راهنمای مهندس LLM لابون یک نقشه راه ارزشمند ارائه میدهد و هم مفاهیم اساسی و هم استراتژیهای پیشرفته را برای پیمایش در این زمینه پویا ارائه میدهد.