LLM’lerin etrafındaki tüm heyecan için, pratik, mühendislik odaklı rehberlik bulmak şaşırtıcı derecede zor. LLM Mühendis El Kitabı bu boşluğu doldurmayı amaçlıyor.
Yazarlar hakkında
Paul Iusztin, üretim sınıfı ML’nin nasıl tasarlanacağını, kodlanacağını ve dağıtılacağını öğrenmek için bir içerik olan bir kanal olan Decrosting ML’nin kıdemli bir AI mühendisi ve kurucusudur.
Maxime LaBonne, Liquid AI’da eğitim sonrası başkandır ve doktora derecesine sahiptir. Paris Politeknik Enstitüsü’nden makine öğreniminde.
Kitabın içinde
Yazarlar, üretim sınıfı bir LLM uygulaması, özellikle dijital verilerinizi kullanarak kişisel stilinizi yazan bir “LLM ikiz” nasıl tasarlayacağınız, oluşturacağınız ve dağıtacağınız konusunda size yönlendirilir. Kitap, bu ikiyi kişisel markanızı oluşturmanıza, sosyal medya içeriğini otomatikleştirmenize ve fikirleri beyin fırtınası yapmanıza yardımcı olacak bir araç olarak çerçeveliyor. Sınırlamalar hakkında açık: model değil, çevrimiçi yazdıklarınız hakkında eğitilmiş bir projeksiyon. Bu temel varsayımdır ve pratik, temkinli ve gerçek dünya ödünleşmelerine odaklanan kitabın geri kalanının tonu belirler.
Oradan, yazarlar okuyucuları tam yığın boyunca yürüyor: veri toplama, boru hatları, eğitim ve çıkarım boru hatları ve sistem tasarımı. Bir güç, endişeleri nasıl ayırdıklarıdır. Veri mühendisliği ve ML mühendisliği farklı olarak değerlendirilir ve kitap boyunca özellik/eğitim/çıkarım (FTI) boru hattı mimarisine yakından yapışır. Bu model tüm sistem için omurga görevi görür ve diğer ML projelerinde çalışan mühendislere aşina olacaktır.
Kitabın çoğu bir AI girişiminden iç belgeler gibi okuyor. Sistem gereksinimlerinin, takım hususlarının ve mimari kararların ayrıntılı dökümlerini bulacaksınız. Örneğin, yazarlar büyük bir GPU kümesine erişim varsaymak yerine, LLM Twin MVP’lerini gerçekçi kısıtlamalar etrafında tasarlar: küçük bir ekip, sınırlı hesaplama ve dar bir dizi özellik. Bu, LinkedIn veya Github gibi sitelerden kişisel içeriği taramak, veri kümeleri öğretmek, bir vektör deposunun geri alınmış nesil (RAG) için doldurulmasını ve açık kaynaklı bir modelin ince ayarlanmasını içerir. Sonuç sadece teorik bir yol izi değil, çoğu takımın yaşadığı uzlaşma türlerine dayanan pratik bir yol haritasıdır.
Kitap, okuyucuların LLM kavramlarına, vektör veritabanlarına ve mlop desenlerine zaten aşina olduklarını varsayıyor. Bu bir acemi rehberi değildir ve daha önce ML sistemlerinde çalışmadıysanız bazı bölümler yoğun hissedebilir. LLM ikizlerinin ahlaki ve gizlilik sonuçlarının kabul edildiği ancak derinden araştırılmadığı yerler de vardır.
Yine de, kitabın temel değeri, LLM ürün geliştirmenin fındık ve cıvatalarını nasıl tanımladığı konusunda yatmaktadır. Kıyaslamaları veya açık uçlu araştırmaları kovalamak yerine, yararlı, içerilmiş ve tekrarlanabilir bir şey inşa etmeye odaklanır. Bu tek başına, yöneticiler için yüksek seviyeli AI kitapları veya son derece akademik derin dalışlarla dolu bir pazarda öne çıkıyor.
Kimin için?
LLM’li bir mühendislik ekibi binasının parçasıysanız veya böyle bir sistemin neyi içerdiğini değerlendirmeye çalışıyorsanız, LLM Mühendis El Kitabı yakından okunmaya değer. Her soruya cevap vermeyecek, ancak bir LLM’yi çalışan bir ürüne dönüştürmek için yer alan mimari, takım ve iş akışları aracılığıyla düşünmeniz için bir çerçeve verecektir.