Hur man bygger vertikala vertikala LLM-agenter - Designöverväganden

I det senaste inlägget delade jag om hur man bygger vertikala LLM-agenter. I det här inlägget vill jag dela med mig om designöverväganden för att bygga vertikala LLM-agenter.

Allt detta är ny mark. Jag välkomnar alla kommentarer eller feedback. Jag har använt chatGPT för att analysera dessa avsnitt.

Jag övervägde följande aspekter för designöverväganden för vertikala LLM-agenter

1) Val av LLM

2) Agentiska arbetsflöden

3) Strategi för data

4) ingenjörsvetenskap

5) Annat att tänka på

6) Överväganden för öppen källkod

7) Att tänka på när det gäller Deepseek

8) Molnplattformar för att skapa vertikala LLM-agenter

Val av LLM

Modellarkitektur och funktioner: Stöd för multimodala uppgifter - Förtränade kontra finjusterade alternativ som är skräddarsydda för domänen

Prestanda och skalbarhet: Modellens storlek (Parametrar, inferenshastighet) - Krav på svarstid och genomströmning

Kostnad och licensiering: Prismodeller, API-kostnader eller lokala licensavgifter – öppen källkod jämfört med proprietära överväganden

Finjustering och anpassning: Möjlighet att anpassa sig till domänspecifikt språk och nyanser

Säkerhet och efterlevnad: Datasekretess, säkerhetscertifieringar och efterlevnad av regler - Leverantörstransparens och riskhantering

Agentiska arbetsflöden

Uppgiftsnedbrytning och orkestrering: Dela upp komplexa uppgifter i hanterbara, sekventiella eller parallella underuppgifter – Arbetsflödesmotorer eller orkestreringsramverk för att hantera uppgiftsflödet

Autonominivåer och kontroll: Balansera helt autonoma beslut med human-in-the-loop-interventioner - Konfigurerbara reservstrategier och eskaleringsprocedurer

Kontext- och minneshantering: Behålla kontext för interaktioner med flera turer – mekanismer för tillståndshantering och sessionsspårning

Felhantering och återställning: Robusta processer för undantagshantering och felåterställning - Mekanismer för justeringar i realtid och iterativa förbättringar

Integration med externa system: API:er och tjänsteintegrationer (databaser, CRM, andra affärssystem) - Datautbyte och interoperabilitet i realtid

Strategi för data

Källa och insamling av data: Identifiera och samla in domänspecifika datamängder - Utnyttja både interna data och externa offentliga källor

Rengöring och förbehandling av data: Hantera brus, inkonsekvenser och saknade värden – normaliserings-, tokeniserings- och transformeringsprocesser

Etikettering och kommentarer: Strategier för övervakad inlärning och kvalitetsannoteringar - Verktyg för effektiv och korrekt märkning

Begränsning av fördomar och kvalitetssäkring: Säkerställa balanserade, representativa datauppsättningar - Kontinuerlig övervakning av bias och kvalitetskontroll

Sekretess, säkerhet och efterlevnad: Efterlevnad av dataskyddsbestämmelser (GDPR, CCPA, etc.) - Anonymisering av data och säkra lagringsmetoder

Dataförstärkning och berikning: Generering av syntetisk data, om domändata är knappa - Integrera kompletterande datakällor för att förbättra modellens prestanda

Återkopplingsslingor och iteration: Mekanismer för att samla in användarfeedback och förfina datauppsättningar - Kontinuerlig integration av nya data för att hålla modellen uppdaterad

Ingenjörsvetenskap

Infrastruktur och distribution: Moln kontra lokala lösningar och hybridarkitekturer - Skalbarhet, lastbalansering och infrastrukturhantering

Integration och interoperabilitet: API-design, mikrotjänstarkitektur och systemintegrationer - Kompatibilitet med befintliga IT-ekosystem och tjänster från tredje part

Prestanda och optimering: Effektiv resursallokering, cachningsstrategier och latensminskning - Kontinuerlig prestandaövervakning och belastningstestning

Testning och validering: Automatiserade testpipelines (Enhets-, integrations- och prestandatestning) - Valideringsramverk för att säkerställa tillförlitlighet och robusthet

Övervakning, loggning och säkerhet: Övervakningssystem i realtid, loggningsmetoder och varningsmekanismer – säkerhetsprotokoll, åtkomstkontroller och datakryptering

CI/CD och underhåll: Distributionspipelines för iterativa uppdateringar och återställningar – Underhållsscheman och systemhälsokontroller

Andra överväganden

Etiska och juridiska implikationer: Bedöma den etiska effekten och säkerställa rättvisa - Navigera i juridiska, regulatoriska och immateriella utmaningar

Användarupplevelse och gränssnittsdesign: Intuitiv UI/UX-design för både slutanvändare och administratörer - Anpassningsbara instrumentpaneler och interaktiva gränssnitt

Förklarbarhet och transparens: Ge förklaringar till beslut som fattas av handläggaren – Verktyg för modelltolkning och granskningsbarhet

Mänsklig tillsyn och samarbete: Mekanismer för mänsklig granskning och kontroll av automatiserade processer - Utbildning och support för slutanvändare som interagerar med systemet

Hållbarhet och energieffektivitet: Utvärdering av miljöpåverkan av modellträning och inferens - Implementering av energieffektiva metoder

Framtidssäkring och planering av färdplaner: Skalbarhet för föränderliga affärskrav – Långsiktig strategi för modelluppdateringar och tekniska framsteg

Denna omfattande lista bör hjälpa till att vägleda utvecklingen och utplaceringen av vertikala LLM-agenter genom att säkerställa att kritiska element övervägs noggrant i tekniska, operativa och strategiska dimensioner.

Valideringsöverväganden för vertikala LLM-agenter

Domänspecifika utvärderingsmått: Utveckla skräddarsydda prestandamått som återspeglar verkliga resultat inom måldomänen (t.ex. noggrannhet, relevans, precision, träffsäkerhet och F1-poäng) - Införliva kvalitativa mått från domänexperter för att bedöma nyanserade resultat som automatiserade mätvärden kan missa.

Människa i loopen (HITL) Validering: Integrera systematiska granskningar av domänexperter för att validera och ge feedback på agentens svar. - Använd HITL-processer för iterativa förfiningar, särskilt i gränsfall eller vid hantering av tvetydiga frågor.

Robusthet och stresstestning: Testa agenten mot kontradiktoriska indata och gränsfallsscenarier för att utvärdera dess motståndskraft. - Simulera förhållanden med hög belastning för att säkerställa stabilitet och konsekvent prestanda under påfrestningar.

Partiskhet, rättvisa och etisk granskning

Förklarbarhet och tolkningsbarhet

.Kontinuerlig övervakning och regressionstestning

Drift- och säkerhetsvalidering

öppen källkod llms

Kompatibilitet med licenser: Utvärdera licensen för öppen källkod (t.ex. MIT, Apache, GPL) för begränsningar eller skyldigheter vid kommersiell eller härledd användning.

Styrning och samhällshälsa: Utvärdera hur aktivt projektet underhålls och styrs, inklusive riktlinjer för bidrag och beslutsprocesser.

DeepSeek Innovationer

Deepseek förtjänar en egen sektion - både för sina egna förmågor - men också för den möjliga formen av saker - dvs fler människor kommer att följa denna nivå av teknisk transparens (NextPlatform-länken nedan är omfattande)

Tekniska innovationer:

DualPipe Kommunikationsaccelerator: DeepSeek utvecklade DualPipe, ett system som ägnar 20 av 132 strömmande multiprocessorer på varje GPU för att hantera kommunikation mellan GPU:er. Den här designen minskar svarstiden och förbättrar dataflödet under modellträningen. nextplatform.com

Extra förlustfri lastbalansering: För att förhindra överanvändning av vissa experter i deras Mixture-of-Experts-modeller implementerade DeepSeek extra förlustfri lastbalansering. Denna teknik säkerställer en jämn fördelning av beräkningsuppgifter mellan experter, vilket förbättrar effektiviteten. nextplatform.com

FP8 Beräkning med blandad precision: DeepSeek använder 8-bitars flyttal (FP8) Precision i många framåtpassningsberäkningar. Den här metoden minskar minnesanvändningen och beräkningskostnaderna samtidigt som modellens noggrannhet bibehålls. nextplatform.com

Optimering av hårdvara:

Anpassade kommunikationsscheman: DeepSeek designade specialiserade kommunikationsprotokoll mellan chips, optimerade dataöverföring och minskade latensen under modellträning. nextplatform.com

Effektiv GPU-användning: Genom att utnyttja mindre avancerad hårdvara, som Nvidias H800 GPU:er, uppnådde DeepSeek högpresterande modellträning. Deras V3-modell tränades med 2 048 H800 GPU:er under cirka 55 dagar och kostade cirka 5,58 miljoner dollar – en bråkdel av utgifterna för andra ledande AI-företag. nextplatform.com

Förbättringar av modeller:

Latent uppmärksamhet med flera huvuden (MLA): Den här tekniken komprimerar Key-Value-cachen till latenta vektorer, vilket avsevärt minskar minneskraven under slutsatsdragningen. MLA förbättrar effektiviteten genom att effektivisera uppmärksamhetsmekanismen i transformatormodeller. nextplatform.com

Förutsägelse av flera token: I sin V3-modell introducerade DeepSeek förutsägelse av flera tokens, vilket gjorde att modellen kunde avkoda flera tokens samtidigt. Den här innovationen påskyndar svarsgenereringen utan att kompromissa med noggrannheten. nextplatform.com

Träningsmetoder:

Regelbaserade belöningssystem: I träningsmodeller som DeepSeek-R1-Zero använde företaget regelbaserade belöningsfunktioner med fokus på noggrannhet och format. Denna metod säkerställer att modeller genererar korrekta och välstrukturerade utdata, särskilt i matematiska och programmeringsuppgifter. nextplatform.com

Molnplattformar för att skapa vertikala LLM-agenter

Jag kommer att ta upp detta i följande avsnitt