生成模型的評估需要客觀指標和實際應用場景的考量。BLEU分數、語義相似度和CLIP分數分別從詞彙匹配、語義一致性和視覺相關性等導向評估模型的效能。GPT-3.5在這些指標上均優於GPT-Neo，但其更高的成本和延遲需要在實際應用中權衡。負責任的AI佈署則關注模型的公平性、透明度以及潛在偏見的緩解。透過專業環境審查、標準化稽核框架、關注公平性而非僅僅平等，以及資訊的披露和透明度，可以降低AI系統的風險，並提升其社會效益。考量模型效能的同時，兼顧AI倫理和社會影響，才能確保AI技術的永續發展。
評估生成模型的表現：從量化指標到負責任的AI佈署
在評估生成模型（如GPT-3.5和GPT-Neo）的表現時，我們採用了多種量化指標，包括BLEU分數、語義相似度和CLIP分數。這些指標為我們提供了對模型效能的全面瞭解。
量化指標評估
首先，我們評估了BLEU分數，它衡量生成文字與參考文字之間的詞彙重疊程度。結果顯示，GPT-3.5的平均BLEU分數明顯高於GPT-Neo，表明其在詞彙層面上的匹配度更高。
BLEU分數比較
| 模型 | 平均BLEU分數 |
|---|---|
| GPT-3.5 | 0.6215 |
| GPT-Neo | 0.1934 |
接下來，我們評估了語義相似度，它衡量生成文字與參考文字之間的語義一致性。結果顯示，GPT-3.5的平均餘弦相似度得分遠高於GPT-Neo，表明其在語義層面上的表現更好。
語義相似度比較
| 模型 | 平均餘弦相似度 |
|---|---|
| GPT-3.5 | 0.8192 |
| GPT-Neo | 0.2289 |
最後，我們評估了CLIP分數，它衡量生成文字與對應影像之間的視覺相關性。結果顯示，GPT-3.5的平均CLIP分數高於GPT-Neo，且與參考描述的delta值更小，表明其在視覺描述上的表現更好。
CLIP分數比較
| 模型 | 平均CLIP分數 | 參考delta |
|---|---|---|
| GPT-3.5 | 26.195 | 2.815 |
| GPT-Neo | 22.647 | 6.363 |
綜合來看，GPT-3.5在所有量化指標上都優於GPT-Neo。然而，需要注意的是，GPT-3.5的成本和延遲更高。因此，StyleSprint需要進行定性分析，以確定是否值得使用更好的模型。
負責任的AI佈署
在佈署AI系統時，必須考慮負責任的AI實踐。首先，我們需要解決AI系統中的隱性或潛在社會偏見。雖然產品描述看似簡單，但語言的使用可能會無意中強化刻板印象或排除某些群體。
緩解偏見的考慮
根據Costanza-Chock等人的建議，我們提出了以下幾點考慮：
- 專業環境審查：建立支援性的專業環境，實施舉報人保護措施，並建立報告機制，以確保偏見和不公平行為得到及時處理。
- 自定義與標準化稽核框架：考慮使用標準化方法來增強偏見緩解工作的嚴謹性和透明度。
- 關注公平性，而非僅僅是平等：進行交叉分析和小型人口分析，以瞭解和解決超出法律保護類別的偏見。
- 披露和透明度：披露稽核方法和結果，以培養透明和持續改進的文化。
透過採用這些措施，StyleSprint可以確保其品牌推廣公平性和包容性，並佈署負責任的AI系統。
此圖示說明瞭評估生成模型的表現和負責任的AI佈署之間的關係。圖中左側的部分展示了量化指標評估的不同方面，包括BLEU分數比較、語義相似度比較和CLIP分數比較。右側的部分則闡述了負責任的AI佈署中的關鍵考慮因素，例如專業環境審查、自定義與標準化稽核框架、關注公平性和披露透明度。
內容解密：
此結論總結了前文所述的量化評估結果和負責任的AI佈署的重要性。首先，我們需要根據實際需求和預算限制選擇合適的生成模型。其次，透過實施專業環境審查、自定義與標準化稽核框架、關注公平性和披露透明度等措施，可以有效地緩解AI系統中的偏見，從而實作負責任的AI佈署。
佈署與維護生成式模型的生產環境
在前面的章節中，我們已經討論瞭如何評估和改進生成式模型的公平性和透明度。本章節將著重於最終的佈署階段，確保模型能夠在生產環境中穩定、安全地執行。
最終佈署
假設我們已經仔細收集了關於最佳模型的量化與質性反饋，我們可以選擇我們的模型並更新生產環境以佈署和服務它。我們將繼續使用 FastAPI 建立網頁伺服器來服務我們的模型，並使用 Docker 將我們的應用程式容器化。然而，現在我們已經瞭解了 LangChain 的簡便性，我們將繼續利用其簡化的介面。
更新依賴項列表
- 更新需求檔案：更新專案中的
requirements.txt檔案以包含必要的函式庫：fastapi==0.68.0 uvicorn==0.15.0 openai==0.27.0 langchain==0.1.0
更新 Dockerfile
- 修改 Dockerfile：修改您的 Dockerfile 以確保它安裝了更新的需求並正確設定了執行 LangChain 與 FastAPI 的環境：
# 使用官方 Python 執行時作為基礎映像 FROM python:3.8-slim-buster # 在容器中設定工作目錄為 /app WORKDIR /app # 將當前目錄內容複製到容器中的 /app COPY . /app # 安裝 requirements.txt 中指定的任何所需套件 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 將容器中的 80 埠開放給外部存取 EXPOSE 80 # 定義環境變數 ENV NAME World # 當容器啟動時執行 app.py CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
更新 FastAPI 應用程式
- 修改 FastAPI 應用程式：修改您的 FastAPI 應用程式以利用 LangChain 與 GPT-3.5 互動。確保您的 OpenAI API 金鑰安全儲存並可供您的應用程式存取：
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request from langchain.llms import OpenAI import os # 初始化 FastAPI 應用程式 app = FastAPI() # 使用 GPT-3.5 設定 LangChain llm = OpenAI(model_name='text-davinci-003', temperature=0.7, max_tokens=256, api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY']) @app.post("/generate/") async def generate_text(request: Request): data = await request.json() prompt = data.get('prompt') if not prompt: raise HTTPException(status_code=400, detail="Prompt is required") response = llm(prompt) return {"generated_text": response}
測試與監控
一旦模型佈署完成，就需要進行必要的測試以確保設定按預期工作。持續監控系統的效能、錯誤和其他關鍵指標，以確保可靠的運作。
維護與可靠性
在 StyleSprint 的佈署中，保持可靠性至關重要。當我們使用 LangChain 與 FastAPI、Docker 和 CI/CD 時，設定監控、警示、自動修復和容錯移轉機制至關重要。本文概述了確保生產環境持續運作和強健性的一種可能方法：
- 監控工具：在 CI/CD 管道中整合監控工具，以持續追蹤系統效能和模型指標。這一步驟對於主動識別和糾正問題至關重要。
- 警示機制：建立警示機制，以便在檢測到異常或問題時通知維護團隊。準確調整警示閾值對於早期捕捉問題和最小化誤報至關重要。
詳細解說
此圖示呈現了維護生成式模型生產環境的流程：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 生成模型評估與負責任AI佈署策略
package "生成模型評估" {
package "量化指標" {
component [BLEU 分數] as bleu
component [語義相似度] as semantic
component [CLIP 分數] as clip
}
package "模型比較" {
component [GPT-3.5] as gpt35
component [GPT-Neo] as gptneo
component [效能權衡] as tradeoff
}
package "負責任 AI" {
component [偏見緩解] as bias
component [公平性審查] as fair
component [透明度] as transparent
}
}
bleu --> semantic : 詞彙匹配
semantic --> clip : 語義分析
clip --> gpt35 : 視覺相關
gpt35 --> gptneo : 模型對比
gptneo --> tradeoff : 成本延遲
tradeoff --> bias : 部署決策
bias --> fair : 偏見檢測
fair --> transparent : 稽核框架
note right of clip
評估維度：
- 詞彙重疊
- 語義一致性
- 視覺描述
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml
此圖示說明瞭從更新依賴項到維護與可靠性的整個佈署流程，每一步驟都至關重要，以確保生產環境的穩定性和安全性。
內容解密
- 更新依賴項列表：這一步驟確保我們的專案使用了正確版本的函式庫，從而避免相容性問題。
- 更新 Dockerfile：透過修改 Dockerfile，我們確保了 Docker 容器能夠正確安裝所需的依賴項並組態正確的環境。
- 更新 FastAPI 應用程式：這一步驟使我們的應用程式能夠利用 LangChain 與 GPT-3.5 互動，實作文字生成的功能。
- 測試與監控：測試和監控是確保佈署成功的關鍵步驟，它們幫助我們及時發現和解決問題。
- 維護與可靠性：透過設定監控工具和警示機制，我們能夠主動地維護系統的可靠性，確保生產環境的穩定運作。
從原型到生產環境：應用預訓練生成模型
在將StyleSprint生成式AI原型轉化為生產就緒的佈署過程中，我們面臨著多項挑戰，包括環境設定、模型選擇、佈署和維護等。本章將詳細闡述如何透過Docker、GitHub和CI/CD管道設定穩健的Python環境，如何選擇合適的預訓練模型，以及如何使用FastAPI和LangChain佈署模型以確保可擴充套件性和可靠性。
自動修復與容錯移轉機制
為了確保系統的穩定性和可靠性，我們實施了以下策略：
- 自動修復：利用Kubernetes的自我修復功能和自定義指令碼，在特定警示觸發時進行自動修復，以減少人工干預的需求。
- 容錯移轉機制：透過設定次要伺服器和資料函式庫來實施容錯移轉機制。在主伺服器故障時，這些次要設定將接管以確保服務的持續可用性。
自動修復指令碼範例
import os
import subprocess
def auto_remediation():
# 檢查特定條件
if check_condition():
# 執行修復指令碼
subprocess.run(['./remediation_script.sh'])
def check_condition():
# 實作檢查邏輯
pass
#### 內容解密：
此指令碼展示了自動修復的基本邏輯。首先，我們檢查特定條件是否滿足。如果滿足，則執行修復指令碼。`check_condition`函式需要根據實際需求實作檢查邏輯。
### CI/CD管道的應用
為了保持佈署的更新和安全，我們採用了CI/CD管道來管理和佈署對LangChain、FastAPI或其他堆積疊元件的更新。
#### CI/CD組態範例
```yml
version: '3'
services:
app:
build: .
ports:
- "8000:8000"
depends_on:
- db
environment:
- DATABASE_URL=postgres://user:password@db:5432/database
#### 內容解密：
此CI/CD組態範例定義了服務的構建和佈署流程。它指定了應用服務依賴於資料函式庫服務，並設定了環境變數`DATABASE_URL`。透過這種方式，我們可以確保應用在正確的環境中執行。
### 微調生成模型以適應特定任務
在StyleSprint的案例中，我們最初使用預訓練的生成式AI模型來建立引人入勝的產品描述。然而，隨著StyleSprint需求的演變，我們需要將模型的重點轉移到能夠進行特定任務導向的互動，例如自動回答客戶關於產品的特定問題。
### 微調的概念與重要性
微調是指利用在大規模資料集上預訓練的模型，並在較小的任務特定資料集上繼續訓練過程，以提高其在該任務上的效能。這種方法可以使模型適應新領域的細微差別，也可以稱為領域適應。
#### 微調技術比較
```python
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
# 載入預訓練模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 微調模型
def fine_tune_model(model, tokenizer, train_data):
# 實作微調邏輯
pass
#### 內容解密：
此範例展示瞭如何使用Transformers函式庫載入預訓練的BERT模型和tokenizer，並進行微調。`fine_tune_model`函式需要根據實際需求實作微調邏輯，包括資料預處理、模型訓練等步驟。
## 為特定任務微調生成模型
對於StyleSprint來說，將模型微調以處理特定任務，如回答客戶關於產品的詢問，帶來了獨特的挑戰。與主要涉及使用預訓練模型的語言生成的產品描述不同，回答客戶問題需要模型對產品特定資料有深入的瞭解，並具備品牌意識。具體來說，模型必須準確解釋和回答有關產品功能、尺寸、可用性、使用者評論等許多細節的問題。它還應該產生與StyleSprint獨特品牌語氣一致的答案。此任務既需要廣泛的自然語言能力（來自預訓練），也需要透過微調獲得的對產品後設資料和客戶反饋的深入瞭解。
像GPT這樣的模型，最初透過無監督學習過程學習預測文字，該過程涉及在廣泛和龐大的資料集上進行訓練。這種預訓練階段使模型接觸到多樣化的文字，使其能夠在沒有任何特定任務導向的指導下獲得對語言的廣泛理解，包括語法、文法和上下文。然而，微調應用了任務導向的監督學習，以完善模型的能力以完成指定的任務——具體來說，是半監督學習，如Radford等人（2018年）所述，透過將模型暴露在包含輸入序列（x1，...，xm）和相應標籤（y）的資料集中，使其適應特定的監督任務。
在本章中，我們將詳細介紹微調過程，包括如何選擇性地在精選的產品相關資訊和客戶互動資料集上訓練模型，使其能夠以客戶期望的明智、品牌一致的精確度做出回應。然而，微調一個可能具有數十億個引數的大語言模型，通常需要大量的資源和時間。這就是像引數高效微調（PEFT）這樣的先進技術變得特別有價值的地方，使微調變得更加可及。
### 引數高效微調（PEFT）
傳統的微調方法隨著模型大小的增長變得越來越不切實際，因為需要大量的計算資源和時間來訓練和更新所有模型引數。對於大多數企業來說，包括較大的組織，傳統的微調方法是成本過高，實際上是不可行的。
或者，PEFT方法只修改模型引數的一小部分，在實作最先進效能的同時減少了計算負擔。這種方法對於在不需要大量重新訓練的情況下將大型模型適應特定任務非常有利。
#### 低秩適應（LoRA）
LoRA方法專注於選擇性地微調Transformer架構中的特定元件，以提高大語言模型的效率和有效性。LoRA針對Transformer自注意力模組中的權重矩陣，這些矩陣是其功能的核心，包括四個矩陣：wq（查詢）、wk（鍵）、wv（值）和wo（輸出）。雖然這些矩陣可以在多頭注意力設定中分為多個頭——每個頭代表多個平行注意力機制之一，它們獨立處理輸入——LoRA將它們視為單一矩陣，簡化了適應過程。
LoRA的方法涉及僅針對下游任務調整注意力權重，而Transformer的其他元件——前饋網路（FFN）——的權重保持不變。專注於注意力權重並凍結FFN的決定是出於簡單性和引數效率。這樣做，LoRA確保了一個更可管理和資源高效的微調過程，避免了重新訓練整個網路的複雜性和需求。
這種選擇性的微調策略使LoRA能夠有效地為特定任務量身定製模型，同時保持預訓練模型的整體結構和優勢。這使得LoRA成為一種實用的解決方案，用於以減少的計算負擔將大語言模型適應新任務，而無需在整個模型中進行全面的引數更新（Liu等人，2021年）。
#### 自適應低秩適應（AdaLoRA）
在LoRA的基礎上，Liu等人（2022年）提出的自適應低秩適應（AdaLoRA）代表了PEFT方法的進一步進步。 LoRA和AdaLoRA之間的主要區別在於（如其名稱所示）它的自適應性。 LoRA對模型採用一致的低秩方法進行微調，而AdaLoRA則根據每個層的需求量身定製更新，為微調大型模型以完成特定任務提供了一種更靈活、可能更有效的方法。
AdaLoRA的關鍵創新在於它能夠在預訓練模型的權重矩陣之間自適應地分配引數預算。許多PEFT方法傾向於在所有預訓練權重矩陣中均勻分配引數預算，可能忽視不同權重引數的不同重要性。 AdaLoRA透過為這些權重矩陣分配重要性分數並相應地分配引數預算來克服這一點。在AdaLoRA的背景下，重要性分數是用於確定模型中不同權重引數的重要性的指標，在微調過程中更有效地指導引數預算的分配。
##### 重要概念：引數預算
引數預算是指在微調預訓練模型期間可以引入的額外引數數量的預定義限制。設定此預算旨在確保模型的複雜性不會顯著增加，這可能會導致諸如過擬合、計算成本增加和訓練時間延長等挑戰。