DevOps هو مزيج من الفلسفات والممارسات الثقافية والأدوات التي تزيد من قدرة المؤسسة على تقديم التطبيقات والخدمات بسرعة عالية: تطوير المنتجات وتحسينها بوتيرة أسرع من المنظمات التي تستخدم إدارة البنية التحتية وعمليات تطوير البرمجيات التقليدية. وتُمكّن هذه السرعة المنظمات من خدمة عملائها بشكل أفضل والتنافس بشكل أكثر فاعلية في السوق.
في ظل نموذج DevOps، لم تعد فرق التطوير والعمليات "منعزلة". أحيانًا، يتم دمج هذين الفريقين في فريق واحد حيث يعمل المهندسون عبر دورة حياة التطبيق بالكامل، من التطوير والاختبار إلى النشر إلى العمليات، ولا يقتصر تطوير مجموعة من المهارات على وظيفة واحدة.
وفي بعض نماذج DevOps، قد تصبح كذلك فرق ضمان الجودة والأمان أكثر تكاملاً مع التطوير والعمليات وطوال دورة حياة التطبيق. وعندما يُصبح الأمان هو محط تركيز كل شخص في فريق DevOps، يشار إليه أحيانًا باسم DevSecOps.
وتستخدم هذه الفرق الممارسات لأتمتة العمليات التي كانت يدوية وبطيئة تاريخيًا. ويستخدمون مجموعة تكنولوجيات وأدوات تساعدهم في تشغيل التطبيقات وتطويرها بسرعة وعلى نحو موثوق به. وتساعد هذه الأدوات أيضًا المهندسين في إنجاز المهام بصورة مستقلة (على سبيل المثال، نشر التعليمات البرمجية أو توفير البنية التحتية) التي عادة ما تتطلب مساعدة من الفرق الأخرى، وهذا يزيد من سرعة الفريق.
فريق من جامعة ستافورد قام بتطوير نموذج لغوي كبير LLM ينافس من حيث الأداء نموذج GPT3 تم بناءه بكلفة تقارب 1000$ وتم تسمية هذا النموذج ب Alpaca أو نموذج ألباكا.
يوضح الشكل التالي بنية نظام نموذج Alpaca والحقيقة فهي في غاية البساطة, وتعود بساطة النموذج إلى الاستفادة من النموذج المفتوح المصدر LLaMA الذي أطلقته فيسبوك بالاضافة إلى بناء البيانات التدريبية باستخدام نموذج text-davinci-003 الذي طورته شركة Open AI والذي يعتبر أساس نموذج ChatGPT
لتدريب نموذج لغوي على الشات او تنفيذ الأوامر، تحتاج إلى بيانات تدريبية تدعى instructions تحوي على عينات من الأسئلة والإجابة عنها، هذه العينات تساعد الشبكات العصبية على فهم الآلية التي يجب ان تستخلص فيها الإجابات من نصوص ضخمة.
الصورة بالمرفق توضح تفاصيل الأوامر التي تم توليد بيانات تدريبية من خلالها, حيث الدوائر الصغيرة في المنتصف تعبر عن الفعل الأساسي والدائرة الخارجية تعبر عن ماهو مطلوب بالضبط، مثلا: