Erstellen vertikaler vertikaler LLM-Agenten – Designüberlegungen

Im letzten Beitrag habe ich darüber gesprochen , wie man vertikale LLM-Agenten erstellt. In diesem Beitrag möchte ich über Designüberlegungen für die Erstellung vertikaler LLM-Agenten sprechen.

Das ist alles Neuland. Ich freue mich über Kommentare oder Feedback. Ich habe chatGPT verwendet, um diese Abschnitte zu analysieren.

Ich habe die folgenden Aspekte für Designüberlegungen von vertikalen LLM-Agenten berücksichtigt

1) Wahl des LLM

2) Agentische Arbeitsabläufe

3) Datenstrategie

4) Ingenieurwesen

5) Weitere Überlegungen

6) Überlegungen zu Open Source

7) Überlegungen zu Deepseek

8) Cloud-Plattformen zum Erstellen vertikaler LLM-Agenten

Wahl des LLM

Modellarchitektur und -fähigkeiten: Unterstützung für multimodale Aufgaben - Vortrainierte vs. fein abgestimmte Optionen, die auf die Domäne zugeschnitten sind

Leistung und Skalierbarkeit: Modellgröße (Parameter, Inferenzgeschwindigkeit) - Latenzanforderungen und Durchsatz

Kosten & Lizenzierung: Preismodelle, API-Kosten oder lokale Lizenzgebühren – Open-Source- versus proprietäre Überlegungen

Feinabstimmung & Anpassung: Fähigkeit, sich an domänenspezifische Sprache und Nuancen anzupassen

Sicherheit & Compliance: Datenschutz, Sicherheitszertifizierungen und Einhaltung von Vorschriften - Lieferantentransparenz und Risikomanagement

Agentische Arbeitsabläufe

Aufgabenzerlegung und Orchestrierung: Unterteilung komplexer Aufgaben in überschaubare, sequenzielle oder parallele Teilaufgaben - Workflow-Engines oder Orchestrierungs-Frameworks zur Verwaltung des Aufgabenablaufs

Autonomiestufen und Kontrolle: Balance zwischen vollständig autonomen Entscheidungen und Human-in-the-Loop-Interventionen - Konfigurierbare Fallback-Strategien und Eskalationsverfahren

Kontext- und Speicherverwaltung: Beibehalten des Kontexts über Multiturn-Interaktionen hinweg – Zustandsverwaltungs- und Sitzungsverfolgungsmechanismen

Fehlerbehandlung und -wiederherstellung: Robuste Prozesse für die Ausnahmebehandlung und Fehlerbehebung - Mechanismen für Echtzeitanpassungen und iterative Verbesserungen

Integration mit externen Systemen: APIs und Service-Integrationen (Datenbanken, CRM, andere Geschäftssysteme) - Datenaustausch und Interoperabilität in Echtzeit

Datenstrategie

Datenbeschaffung und -sammlung: Identifizierung und Sammlung domänenspezifischer Datensätze - Nutzung sowohl interner Daten als auch externer öffentlicher Quellen

Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Umgang mit Rauschen, Inkonsistenzen und fehlenden Werten - Normalisierung, Tokenisierung und Transformationsprozesse

Beschriftung & Anmerkung: Strategien für überwachtes Lernen und hochwertige Annotationen - Werkzeuge für effizientes und genaues Beschriften

Minderung von Vorurteilen und Qualitätssicherung: Sicherstellung ausgewogener, repräsentativer Datensätze - Kontinuierliche Überwachung auf Verzerrungen und Qualitätskontrolle

Datenschutz, Sicherheit und Compliance: Einhaltung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen (DSGVO, CCPA, etc.) - Datenanonymisierung und sichere Speicherpraktiken

Datenerweiterung und -anreicherung: Generierung synthetischer Daten, wenn Domänendaten knapp sind - Integration ergänzender Datenquellen zur Verbesserung der Modellleistung

Feedbackschleifen & Iterationen: Mechanismen zum Sammeln von Benutzerfeedback und zur Verfeinerung von Datensätzen- Kontinuierliche Integration neuer Daten, um das Modell auf dem neuesten Stand zu halten

Ingenieurwesen

Infrastruktur & Bereitstellung: Cloud- und On-Premise-Lösungen und hybride Architekturen – Skalierbarkeit, Lastausgleich und Infrastrukturmanagement

Integration und Interoperabilität: API-Design, Microservices-Architektur und Systemintegrationen - Kompatibilität mit bestehenden IT-Ökosystemen und Diensten von Drittanbietern

Leistung & Optimierung: Effiziente Ressourcenzuweisung, Caching-Strategien und Latenzreduzierung – Kontinuierliche Leistungsüberwachung und Lasttests

Testen & Validierung: Automatisierte Testpipelines (Unit-, Integrations- und Performance-Tests) - Validierungs-Frameworks zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Robustheit

Überwachung, Protokollierung und Sicherheit: Echtzeit-Überwachungssysteme, Protokollierungspraktiken und Warnmechanismen - Sicherheitsprotokolle, Zugriffskontrollen und Datenverschlüsselung

CI/CD & Wartung: Bereitstellungspipelines für iterative Updates und Rollbacks – Wartungszeitpläne und Systemintegritätsprüfungen

Weitere Überlegungen

Ethische und rechtliche Implikationen: Bewertung der ethischen Auswirkungen und Gewährleistung von Fairness - Bewältigung rechtlicher, regulatorischer und geistiger Eigentumsherausforderungen

User Experience & Interface Design: Intuitives UI/UX-Design sowohl für Endbenutzer als auch für Administratoren - Anpassbare Dashboards und interaktive Schnittstellen

Erklärbarkeit und Transparenz: Bereitstellung von Erklärungen für Entscheidungen, die vom Agenten getroffen werden - Werkzeuge für die Interpretierbarkeit und Überprüfbarkeit von Modellen

Menschliche Aufsicht und Zusammenarbeit: Mechanismen zur menschlichen Überprüfung und Kontrolle über automatisierte Prozesse - Schulung und Unterstützung für Endbenutzer, die mit dem System interagieren

Nachhaltigkeit & Energieeffizienz: Bewertung der Umweltauswirkungen von Modelltraining und Inferenz - Implementierung energieeffizienter Praktiken

Zukunftssicherheit & Roadmap-Planung: Skalierbarkeit für sich ändernde Geschäftsanforderungen – Langfristige Strategie für Modellaktualisierungen und technologische Weiterentwicklungen

Diese umfassende Liste soll als Leitfaden für die Entwicklung und den Einsatz von vertikalen LLM-Agenten dienen, indem sichergestellt wird, dass kritische Elemente in technischen, betrieblichen und strategischen Dimensionen gründlich berücksichtigt werden.

Überlegungen zur Validierung für vertikale LLM-Agenten

Domänenspezifische Bewertungsmetriken: Entwickeln Sie maßgeschneiderte Leistungsmetriken, die reale Ergebnisse im Zielbereich widerspiegeln (z. B. Genauigkeit, Relevanz, Präzision, Abruf und F1-Ergebnisse) - Integrieren Sie qualitative Messungen von Fachexperten, um nuancierte Ergebnisse zu bewerten, die bei automatisierten Metriken möglicherweise übersehen werden.

Mensch-in-der-Schleife (HITL) Validierung: Integrieren Sie systematische Überprüfungen durch Fachexperten, um die Antworten des Agenten zu validieren und Feedback zu geben. - Verwenden Sie HITL-Prozesse für iterative Verfeinerungen, insbesondere in Grenzfällen oder bei der Behandlung mehrdeutiger Abfragen.

Robustheits- und Stresstests: Testen Sie den Agent anhand von gegnerischen Eingaben und Grenzfallszenarien, um seine Ausfallsicherheit zu bewerten. - Simulieren Sie Bedingungen mit hoher Last, um Stabilität und gleichbleibende Leistung unter Belastung zu gewährleisten.

Voreingenommenheit, Fairness und ethische Prüfung

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit

.Kontinuierliches Monitoring und Regressionstests

Betriebs- und Sicherheitsvalidierung

Open-Source-LLMs

Lizenz-Kompatibilität: Bewerten Sie die Open-Source-Lizenz (z.B. MIT, Apache, GPL) für Einschränkungen oder Verpflichtungen in der kommerziellen oder abgeleiteten Nutzung.

Governance & Community Health: Bewerten Sie, wie aktiv das Projekt gepflegt und gesteuert wird, einschließlich Beitragsrichtlinien und Entscheidungsprozessen.

DeepSeek-Innovationen

Deepseek verdient einen eigenen Abschnitt - sowohl für seine eigenen Fähigkeiten als auch für die mögliche Form der Dinge - d.h. mehr Menschen werden diesem Grad an technischer Transparenz folgen (Der NextPlatform-Link unten ist umfassend)

Technische Innovationen:

DualPipe-Kommunikationsbeschleuniger: DeepSeek hat DualPipe entwickelt, ein System, das 20 von 132 Streaming-Multiprozessoren auf jeder GPU für die Kommunikation zwischen GPUs einsetzt. Dieser Entwurf reduziert die Latenz und erhöht den Datendurchsatz während des Modelltrainings. nextplatform.com

Zusätzlicher verlustfreier Lastausgleich: Um eine übermäßige Verwendung bestimmter Experten in ihren Mixture-of-Experts-Modellen zu verhindern, implementierte DeepSeek einen zusätzlichen verlustfreien Lastausgleich. Diese Technik sorgt für eine gleichmäßige Verteilung der Rechenaufgaben auf die Experten und steigert die Effizienz. nextplatform.com

FP8 Berechnung mit gemischter Genauigkeit: DeepSeek verwendet 8-Bit-Gleitkommazahlen (RP8) Präzision in vielen Vorwärtspass-Berechnungen. Dieser Ansatz reduziert die Speicherauslastung und die Rechenkosten bei gleichzeitiger Beibehaltung der Modellgenauigkeit. nextplatform.com

Hardware-Optimierung:

Benutzerdefinierte Kommunikationsschemata: DeepSeek hat spezialisierte Kommunikationsprotokolle zwischen Chips entwickelt, um die Datenübertragung zu optimieren und die Latenz während des Modelltrainings zu reduzieren. nextplatform.com

Effiziente GPU-Auslastung: Durch die Nutzung weniger fortschrittlicher Hardware, wie z. B. der H800-GPUs von Nvidia, erreichte DeepSeek ein leistungsstarkes Modelltraining. Das V3-Modell wurde mit 2.048 H800-GPUs über einen Zeitraum von etwa 55 Tagen trainiert und kostete rund 5,58 Millionen US-Dollar – ein Bruchteil der Ausgaben anderer führender KI-Unternehmen. nextplatform.com

Verbesserungen des Modells:

Latente Aufmerksamkeit mit mehreren Köpfen (MLA): Bei dieser Technik wird der Schlüssel-Wert-Cache in latente Vektoren komprimiert, wodurch der Speicherbedarf während der Inferenz erheblich reduziert wird. MLA erhöht die Effizienz, indem es den Aufmerksamkeitsmechanismus in Transformatormodellen rationalisiert. nextplatform.com

Multi-Token-Vorhersage: In ihrem V3-Modell führte DeepSeek eine Multi-Token-Vorhersage ein, die es dem Modell ermöglicht, mehrere Token gleichzeitig zu dekodieren. Diese Innovation beschleunigt die Reaktionsgenerierung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. nextplatform.com

Trainingsmethoden:

Optimierung der gruppenrelativen Richtlinie (GRPO): DeepSeek hat GRPO entwickelt, einen Reinforcement-Learning-Algorithmus, der Ausgangswerte aus der Gruppenleistung schätzt, anstatt sich auf ein kritisches Modell zu verlassen. Dieser Ansatz stabilisiert das Training und verbessert die Modellleistung. nextplatform.com

Regelbasierte Belohnungssysteme: In Trainingsmodellen wie DeepSeek-R1-Zero verwendete das Unternehmen regelbasierte Belohnungsfunktionen, die sich auf Genauigkeit und Format konzentrierten. Diese Methode stellt sicher, dass Modelle korrekte und gut strukturierte Ausgaben erzeugen, insbesondere bei mathematischen und Programmieraufgaben. nextplatform.com

Cloud-Plattformen zum Erstellen vertikaler LLM-Agenten

Ich werde dies in den folgenden Abschnitten behandeln