Umfassende Checkliste für die Einsatzbereitschaft von generativen KI-basierten Softwareprodukten

Core Concepts

Diese Studie stellt eine umfassende Checkliste zur Bewertung der Einsatzbereitschaft von generativen KI-basierten Softwareprodukten vor, um deren Zuverlässigkeit und Wirksamkeit in realen Anwendungsszenarien zu verbessern.

Abstract

Diese Studie untersucht die Komplexität der Integration von Large Language Models (LLMs) in Softwareprodukte und konzentriert sich dabei auf die Herausforderungen bei der Bestimmung ihrer Einsatzbereitschaft. Durch eine systematische Überprüfung der Grauen Literatur wurden gängige Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLMs identifiziert, die von der Vorverarbeitung und Feinabstimmung bis hin zu Überlegungen zur Benutzerfreundlichkeit reichen.
Die Studie stellt eine umfassende Checkliste vor, die Praktiker dabei unterstützen soll, wichtige Aspekte der Einsatzbereitschaft wie Leistung, Überwachung und Bereitstellungsstrategien zu bewerten. Dazu gehören:

Beim Vortrainieren eines neuen LLM:

Prüfen, ob für das Training sensible/private Daten von Dritten verwendet werden müssen
Partitionieren des Trainingsprozesses über mehrere Beschleuniger, um das Training zu beschleunigen
Anonymisieren von Daten
Mindern von Risiken durch Vergiftung von Trainingsdaten

Beim Feinabstimmen eines LLM:

Minimieren von unsicheren Verhaltensweisen oder Ausrichten der Verlustfunktion auf komplexe menschliche Werte
Effiziente Feinabstimmungsprozesse zur Verbesserung der Trainingseffizienz

Beim Prompt-Engineering:

Verschiedene Prompt-Konstruktionsmethoden in Betracht ziehen
Bekannte Praktiken zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Vermeidung von Halluzinationen umsetzen
Wissenslücken durch Anreicherung von Prompts mit relevantem Kontext überbrücken
Vektorspeicher und Embedding-Modelle zur Verwaltung von Textdokument-Vektordarstellungen nutzen
Effiziente Kontextabrufverfahren, um die Kontextlängenbegrenzung von LLMs zu überwinden
Sicherheitsmaßnahmen gegen Prompt-Injektionsangriffe ergreifen
Prompt-Kompatibilität und -Reproduzierbarkeit über Änderungen am zugrunde liegenden LLM hinweg sicherstellen
Praktiken zur Gewährleistung von Sicherheit und Datenschutz in LLM-generierten Inhalten umsetzen
Prompt-Orchestrierung durch Wiederverwendung, Aufgabenteilung, Einbindung externer Tools und Verkettung von Prompts

Vor der Bereitstellung:

Umfassende Leistungsevaluierung des Anwendungssystems vor der Bereitstellung
Praktiken zur Gewährleistung von Barrierefreiheit und Aufbau von Endnutzervertrauen

Während der Bereitstellung:

Entscheidung zwischen kommerziellen und Open-Source-LLMs treffen
Optimierungstechniken zur Erfüllung von Anwendungslatenz, Kosten und Ressourcenanforderungen nutzen

Nach der Bereitstellung:

Überwachung auf Prompt-Injektionsangriffe
Überwachung des Modellressourcenverbrauchs
Schutz vor DDoS-Angriffen bei öffentlicher Exposition
Überwachung von Modellabweichungen
Bewertung der Relevanz der vom Anwendungssystem bereitgestellten Kontextinformationen
Kontinuierliche Bewertung des Bedarfs an Inhaltsaktualisierungen für das Kontextabruf-System
Sicherstellung der Fairness
Überwachung der Modelllatenz
Überwachung von schlechten Modellreaktionen
Diese Checkliste soll Praktikern als Werkzeug dienen, um die Einsatzbereitschaft ihrer generativen KI-basierten Produkte zu bewerten und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Stats

Die Bereitstellung von LLMs erfordert oft die Verwendung sensibler/privater Daten von Drittanbietern, was Auswirkungen auf die Datenschutzkonformität und die ethische Datennutzung hat.
Durch Partitionierung des Trainingsprozesses über mehrere Beschleuniger kann die Trainingsgeschwindigkeit erheblich gesteigert werden.
Unerwünschte Verhaltensweisen von LLMs können durch Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) reduziert werden, indem menschliche Präferenzen in den Trainingsprozess einbezogen werden.
Prompt-Engineering-Techniken wie Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought können die Effektivität von LLMs deutlich verbessern.
Vektorspeicher und Embedding-Modelle sind entscheidend für die effiziente Verwaltung und Abfrage von Vektordarstellungen von Textdaten.

Quotes

"Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) vereint Instruktions-Feinabstimmung mit Reinforcement Learning, wobei menschliche Präferenzen (wie paarweise Vergleiche) verwendet werden, um ein Belohnungsmodell zu trainieren, um das KI-Verhalten an menschliche Werte und Sicherheit anzupassen."
"Prompt-Orchestrierung kombiniert Strategien wie Prompt-Wiederverwendung, Aufgabenteilung, Einbindung externer Tools und Verkettung von Prompts, um die Effektivität von LLMs zu verbessern."
"Constrained Decoding, das Eingabebeschränkungen erzwingt, senkt das Risiko von Prompt-Injektionsangriffen und erhöht die Sicherheit, indem es die LLM-Ausgaben auf Tokenebene kontrolliert und gültig hält."

Key Insights Distilled From

A State-of-the-practice Release-readiness Checklist for Generative AI-based Software Products

by Harsh Patel,... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18958.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Organisationen sicherstellen, dass ihre LLM-basierten Anwendungen auch in Zukunft mit sich weiterentwickelnden Gesetzgebungen und Richtlinien zu KI-Systemen konform bleiben?

Um sicherzustellen, dass LLM-basierte Anwendungen auch zukünftig mit sich weiterentwickelnden Gesetzgebungen und Richtlinien zu KI-Systemen konform bleiben, sollten Organisationen regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen vornehmen. Dazu gehören:

Regelmäßige Compliance-Checks: Organisationen sollten regelmäßig ihre LLM-Anwendungen auf Konformität mit den aktuellen Gesetzen und Richtlinien prüfen. Dies erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der regulatorischen Landschaft und eine kontinuierliche Überwachung von Änderungen.

Aktualisierung von Datenschutzrichtlinien: Da Datenschutz ein zentraler Aspekt ist, müssen Organisationen sicherstellen, dass ihre LLM-Anwendungen den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Dies beinhaltet die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen wie Anonymisierung, Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen.

Ethikrichtlinien und Governance: Die Einführung klarer Ethikrichtlinien und Governance-Strukturen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die LLM-Anwendungen ethisch verantwortungsbewusst eingesetzt werden. Dies umfasst die Einrichtung von Ethikkomitees, Schulungen für Mitarbeiter und die Integration ethischer Prinzipien in den gesamten Entwicklungsprozess.

Regelmäßige Schulungen und Weiterbildungen: Mitarbeiter sollten regelmäßig geschult werden, um sich über aktuelle Gesetze und Best Practices im Bereich KI auf dem Laufenden zu halten. Dies hilft dabei, sicherzustellen, dass das Team über das erforderliche Wissen verfügt, um die Konformität der Anwendungen zu gewährleisten.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Organisationen sicherstellen, dass ihre LLM-Anwendungen auch in Zukunft den sich ändernden Gesetzgebungen und Richtlinien zu KI-Systemen entsprechen.

Wie können Organisationen die Auswirkungen von LLM-basierten Systemen auf marginalisierte Gruppen und benachteiligte Gemeinschaften proaktiv bewerten und adressieren, um eine faire und inklusive Nutzung sicherzustellen?

Um die Auswirkungen von LLM-basierten Systemen auf marginalisierte Gruppen und benachteiligte Gemeinschaften proaktiv zu bewerten und anzugehen, sollten Organisationen folgende Schritte unternehmen:

Diversität und Inklusion: Organisationen sollten sicherstellen, dass ihre Teams vielfältig sind und verschiedene Perspektiven einbringen. Dies hilft dabei, potenzielle Bias in den LLM-Systemen zu erkennen und zu korrigieren.

Community-Engagement: Durch den Aufbau von Partnerschaften mit marginalisierten Gruppen und benachteiligten Gemeinschaften können Organisationen deren Bedürfnisse und Anliegen besser verstehen. Dies ermöglicht es, LLM-Anwendungen so zu gestalten, dass sie die Bedürfnisse aller Nutzergruppen berücksichtigen.

Ethikbewertungen: Vor der Implementierung von LLM-basierten Systemen sollten umfassende Ethikbewertungen durchgeführt werden, um potenzielle Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen zu identifizieren. Dies ermöglicht es, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um negative Folgen zu minimieren.

Transparenz und Erklärbarkeit: Organisationen sollten sicherstellen, dass die Entscheidungsprozesse der LLM-Systeme transparent sind und leicht nachvollzogen werden können. Dies trägt dazu bei, Vertrauen bei allen Nutzergruppen aufzubauen und eine inklusive Nutzung zu fördern.

Durch diese proaktiven Maßnahmen können Organisationen sicherstellen, dass ihre LLM-basierten Systeme fair und inklusiv gestaltet sind und keine negativen Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen haben.

Welche Herausforderungen und Risiken ergeben sich, wenn Unternehmen versuchen, ihre eigenen, auf LLMs basierenden Systeme zu entwickeln, anstatt auf kommerzielle Anbieter zurückzugreifen?

Die Entwicklung eigener LLM-basierter Systeme anstelle der Nutzung kommerzieller Anbieter birgt verschiedene Herausforderungen und Risiken, darunter:

Ressourcenbedarf: Die Entwicklung von LLM-basierten Systemen erfordert erhebliche Ressourcen in Bezug auf Fachwissen, Rechenleistung und Daten. Unternehmen müssen in der Lage sein, diese Ressourcen bereitzustellen, um effektive Systeme zu entwickeln.

Qualitätskontrolle: Die Gewährleistung der Qualität und Leistungsfähigkeit eigener LLM-Systeme kann eine Herausforderung darstellen. Ohne die Expertise und Erfahrung kommerzieller Anbieter besteht das Risiko, dass selbst entwickelte Systeme nicht den erforderlichen Standards entsprechen.

Bias und Ethik: Die Integration ethischer Grundsätze und die Vermeidung von Bias in LLM-Systemen erfordern spezifisches Fachwissen und Erfahrung. Unternehmen, die eigene Systeme entwickeln, laufen Gefahr, unbeabsichtigte Bias und ethische Probleme zu übersehen oder nicht angemessen anzugehen.

Skalierbarkeit und Wartung: Die Skalierung und Wartung eigener LLM-Systeme kann eine komplexe Aufgabe sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Systeme skalierbar sind und kontinuierlich gewartet und aktualisiert werden, um mit den sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten.

Rechtliche und regulatorische Anforderungen: Die Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen im Zusammenhang mit LLM-Systemen erfordert spezifisches Fachwissen. Unternehmen, die eigene Systeme entwickeln, müssen sicherstellen, dass ihre Systeme den geltenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen.

Insgesamt birgt die Entwicklung eigener LLM-basierter Systeme Herausforderungen in Bezug auf Ressourcen, Qualität, Ethik, Skalierbarkeit und Compliance, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen, um erfolgreiche Systeme zu entwickeln.