Η χρήση ενός τοπικού μοντέλου μεγάλης γλώσσας δεν είναι για όλους, αλλά υπάρχουν μερικοί καλοί λόγοι για τους οποίους μπορεί να θέλετε να δοκιμάσετε.

Βασικά Takeaways

  • Λιγότερη λογοκρισία: Τα τοπικά LLM προσφέρουν την ελευθερία συζήτησης θεμάτων που προκαλούν σκέψη χωρίς τους περιορισμούς που επιβάλλονται στα δημόσια chatbot, επιτρέποντας πιο ανοιχτές συνομιλίες.
  • Καλύτερο απόρρητο δεδομένων: Με τη χρήση ενός τοπικού LLM, όλα τα δεδομένα που δημιουργούνται παραμένουν στον υπολογιστή σας, διασφαλίζοντας το απόρρητο και αποτρέποντας την πρόσβαση από εταιρείες που εκτελούν LLM με δημόσια θέα.
  • Χρήση εκτός σύνδεσης: Τα τοπικά LLM επιτρέπουν την αδιάλειπτη χρήση σε απομακρυσμένες ή απομονωμένες περιοχές χωρίς αξιόπιστη πρόσβαση στο διαδίκτυο, παρέχοντας ένα πολύτιμο εργαλείο σε τέτοια σενάρια.

Από την άφιξη του ChatGPT τον Νοέμβριο του 2022, ο όρος μοντέλο μεγάλου γλωσσικού μοντέλου (LLM) μετατράπηκε γρήγορα από έναν εξειδικευμένο όρο για σπασίκλες της AI σε ένα τσιτάτο στα χείλη όλων. Η μεγαλύτερη γοητεία ενός τοπικού LLM είναι η δυνατότητα αναπαραγωγής των ικανοτήτων ενός chatbot όπως το ChatGPT στον υπολογιστή σας χωρίς τις αποσκευές μιας έκδοσης που φιλοξενείται στο cloud.

instagram viewer

Υπάρχουν επιχειρήματα υπέρ και κατά της εγκατάστασης ενός τοπικού LLM στον υπολογιστή σας. Θα κόψουμε τη διαφημιστική εκστρατεία και θα σας φέρουμε τα γεγονότα. Πρέπει να χρησιμοποιήσετε ένα τοπικό LLM;

Τα πλεονεκτήματα της χρήσης τοπικών LLM

Γιατί οι άνθρωποι είναι τόσο ενθουσιασμένοι για τη δημιουργία των δικών τους μεγάλα γλωσσικά μοντέλα στους υπολογιστές τους; Πέρα από τη διαφημιστική εκστρατεία και τα δικαιώματα καυχησιολογίας, ποια είναι μερικά πρακτικά οφέλη;

1. Λιγότερη λογοκρισία

Όταν το ChatGPT και το Bing AI κυκλοφόρησαν για πρώτη φορά, τα πράγματα που και τα δύο chatbot ήταν πρόθυμα να πουν και να κάνουν ήταν τόσο συναρπαστικά όσο και ανησυχητικά. Το Bing AI ενήργησε ζεστά και όμορφα, σαν να είχε συναισθήματα. Το ChatGPT ήταν πρόθυμο να χρησιμοποιήσει κατάρα αν το ρωτούσες καλά. Εκείνη την εποχή, και τα δύο chatbots θα σας βοηθούσαν να δημιουργήσετε μια βόμβα αν χρησιμοποιούσατε τα σωστά μηνύματα. Αυτό μπορεί να ακούγεται σαν όλες τις αποχρώσεις λάθος, αλλά το να μπορούν να κάνουν οτιδήποτε ήταν εμβληματικό των απεριόριστων δυνατοτήτων των γλωσσικών μοντέλων που τα τροφοδοτούσαν.

Σήμερα και τα δύο Τα chatbots έχουν λογοκριθεί τόσο αυστηρά ότι δεν θα σε βοηθήσουν καν να γράψεις ένα φανταστικό αστυνομικό μυθιστόρημα με βίαιες σκηνές. Μερικά chatbot AI δεν μιλούν καν για θρησκεία ή πολιτική. Παρόλο που τα LLM που μπορείτε να ρυθμίσετε τοπικά δεν είναι εντελώς απαλλαγμένα από λογοκρισία, πολλά από αυτά θα κάνουν ευχαρίστως τα πράγματα που προκαλούν σκέψεις που δεν θα κάνουν τα chatbot που αντιμετωπίζουν το κοινό. Έτσι, αν δεν θέλετε ένα ρομπότ να σας κάνει διαλέξεις για την ηθική όταν συζητάτε θέματα προσωπικού ενδιαφέροντος, η εκτέλεση ενός τοπικού LLM μπορεί να είναι ο καλύτερος τρόπος.

2. Καλύτερο απόρρητο δεδομένων

Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι άνθρωποι επιλέγουν ένα τοπικό LLM είναι να διασφαλίσουν ότι οτιδήποτε συμβαίνει στον υπολογιστή τους παραμένει στον υπολογιστή τους. Όταν χρησιμοποιείτε ένα τοπικό LLM, είναι σαν να κάνετε μια ιδιωτική συνομιλία στο σαλόνι σας - κανείς έξω δεν μπορεί να ακούσει. Είτε πειραματίζεστε με τα στοιχεία της πιστωτικής σας κάρτας είτε κάνετε ευαίσθητες προσωπικές συνομιλίες με το LLM, όλα τα δεδομένα που προκύπτουν αποθηκεύονται μόνο στον υπολογιστή σας. Η εναλλακτική είναι η χρήση LLM που αντιμετωπίζουν δημόσια, όπως το GPT-4, το οποίο δίνει στις υπεύθυνες εταιρείες πρόσβαση στις πληροφορίες συνομιλίας σας.

3. Χρήση εκτός σύνδεσης

Καθώς το Διαδίκτυο είναι ευρέως προσιτό και προσβάσιμο, η πρόσβαση εκτός σύνδεσης μπορεί να φαίνεται σαν ασήμαντος λόγος για να χρησιμοποιήσετε ένα τοπικό LLM. Η πρόσβαση εκτός σύνδεσης θα μπορούσε να γίνει ιδιαίτερα κρίσιμη σε απομακρυσμένες ή απομονωμένες τοποθεσίες όπου η υπηρεσία Διαδικτύου είναι αναξιόπιστη ή μη διαθέσιμη. Σε τέτοια σενάρια, ένα τοπικό LLM που λειτουργεί ανεξάρτητα από μια σύνδεση στο Διαδίκτυο γίνεται ζωτικό εργαλείο. Σας επιτρέπει να συνεχίσετε να κάνετε ό, τι θέλετε να κάνετε χωρίς διακοπή.

4. Εξοικονόμηση κόστους

Η μέση τιμή πρόσβασης σε ένα ικανό LLM όπως το GPT-4 ή το Claude 2 είναι 20 $ ανά μήνα. Αν και μπορεί να μην φαίνεται ανησυχητική τιμή, εξακολουθείτε να έχετε αρκετούς ενοχλητικούς περιορισμούς για αυτό το ποσό. Για παράδειγμα, με το GPT-4, στο οποίο έχετε πρόσβαση μέσω ChatGPT, έχετε κολλήσει με ένα όριο 50 μηνυμάτων ανά τρίωρο. Μπορείτε μόνο να ξεπεράσετε αυτά τα όρια μετάβαση στο πρόγραμμα ChatGPT Enterprise, το οποίο θα μπορούσε ενδεχομένως να κοστίσει χιλιάδες δολάρια. Με ένα τοπικό LLM, αφού ρυθμίσετε το λογισμικό, δεν υπάρχει μηνιαία συνδρομή $20 ή επαναλαμβανόμενα έξοδα για πληρωμή. Είναι σαν να αγοράζετε ένα αυτοκίνητο αντί να βασίζεστε σε υπηρεσίες κοινής χρήσης. Αρχικά, είναι ακριβό, αλλά με την πάροδο του χρόνου εξοικονομείτε χρήματα.

5. Καλύτερη προσαρμογή

Τα δημόσια διαθέσιμα chatbot AI έχουν περιορισμένη προσαρμογή λόγω ανησυχιών για την ασφάλεια και τη λογοκρισία. Με έναν τοπικά φιλοξενούμενο βοηθό AI, μπορείτε να προσαρμόσετε πλήρως το μοντέλο για τις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Μπορείτε να εκπαιδεύσετε τον βοηθό σε ιδιόκτητα δεδομένα προσαρμοσμένα στις περιπτώσεις χρήσης σας, βελτιώνοντας τη συνάφεια και την ακρίβεια. Για παράδειγμα, ένας δικηγόρος θα μπορούσε να βελτιστοποιήσει την τοπική τεχνητή νοημοσύνη του για να δημιουργήσει πιο ακριβείς νομικές πληροφορίες. Το βασικό πλεονέκτημα είναι ο έλεγχος της προσαρμογής για τις μοναδικές σας απαιτήσεις.

Τα μειονεκτήματα της χρήσης τοπικών LLM

Πριν κάνετε τη μετάβαση, υπάρχουν ορισμένα μειονεκτήματα στη χρήση ενός τοπικού LLM που πρέπει να λάβετε υπόψη.

1. Ένταση πόρων

Για να εκτελέσετε ένα αποδοτικό τοπικό LLM, θα χρειαστείτε υλικό υψηλής τεχνολογίας. Σκεφτείτε ισχυρούς CPU, πολλή μνήμη RAM και πιθανώς μια αποκλειστική GPU. Μην περιμένετε ότι ένας φορητός υπολογιστής προϋπολογισμού 400 $ θα προσφέρει μια καλή εμπειρία. Οι απαντήσεις θα είναι οδυνηρά αργές, ειδικά με μεγαλύτερα μοντέλα AI. Είναι σαν να τρέχετε βιντεοπαιχνίδια αιχμής—χρειάζεστε υψηλές προδιαγραφές για βέλτιστη απόδοση. Ίσως χρειαστεί ακόμη και εξειδικευμένες λύσεις ψύξης. Η ουσία είναι ότι τα τοπικά LLM απαιτούν μια επένδυση σε υλικό κορυφαίας βαθμίδας για να αποκτήσετε την ταχύτητα και την ανταπόκριση που απολαμβάνετε σε LLM που βασίζονται στον ιστό (ή ακόμα και να βελτιωθούν σε αυτό). Οι υπολογιστικές απαιτήσεις από πλευράς σας θα είναι σημαντικές σε σύγκριση με τη χρήση υπηρεσιών που βασίζονται στο διαδίκτυο.

2. Πιο αργές αποκρίσεις και κατώτερη απόδοση

Ένας κοινός περιορισμός των τοπικών LLM είναι οι πιο αργοί χρόνοι απόκρισης. Η ακριβής ταχύτητα εξαρτάται από το συγκεκριμένο μοντέλο AI και το υλικό που χρησιμοποιείται, αλλά οι περισσότερες ρυθμίσεις υστερούν σε σχέση με τις διαδικτυακές υπηρεσίες. Αφού αντιμετωπίσετε άμεσες απαντήσεις από το ChatGPT, τον Bard και άλλους, οι τοπικοί LLM μπορεί να αισθάνονται εξαιρετικά νωθροί. Οι λέξεις ξεχύνονται σιγά σιγά, αντί να επιστρέφονται γρήγορα. Αυτό δεν ισχύει καθολικά, καθώς ορισμένες τοπικές αναπτύξεις επιτυγχάνουν καλή απόδοση. Ωστόσο, οι μέσοι χρήστες αντιμετωπίζουν μια απότομη πτώση από την εμπειρία του snappy web. Έτσι, προετοιμαστείτε για ένα «πολιτιστικό σοκ» από γρήγορα διαδικτυακά συστήματα σε πιο αργά τοπικά ισοδύναμα.

Εν ολίγοις, εκτός και αν έχετε μια απόλυτη κορυφαία ρύθμιση (μιλάμε για AMD Ryzen 5800X3D με Nvidia RTX 4090 και αρκετή μνήμη RAM για να βυθίσει ένα πλοίο), η συνολική απόδοση του τοπικού σας LLM δεν θα συγκριθεί με τα ηλεκτρονικά chatbot τεχνητής νοημοσύνης που έχετε συνηθισμένος.

3. Σύνθετη εγκατάσταση

Η ανάπτυξη ενός τοπικού LLM περιλαμβάνει περισσότερο από την απλή εγγραφή σε μια υπηρεσία τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται στον ιστό. Με σύνδεση στο Διαδίκτυο, ο λογαριασμός σας ChatGPT, Bard ή Bing AI θα μπορούσε να είναι έτοιμος να ξεκινήσει να σας ζητά σε λίγα λεπτά. Η δημιουργία μιας πλήρους τοπικής στοίβας LLM απαιτεί λήψη πλαισίων, διαμόρφωση υποδομής και ενσωμάτωση διαφόρων στοιχείων. Για μεγαλύτερα μοντέλα, αυτή η πολύπλοκη διαδικασία μπορεί να διαρκέσει ώρες, ακόμη και με εργαλεία που στοχεύουν στην απλοποίηση της εγκατάστασης. Ορισμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αιχμής εξακολουθούν να απαιτούν βαθιά τεχνική εξειδίκευση για να λειτουργήσουν τοπικά. Έτσι, σε αντίθεση με τα μοντέλα AI που βασίζονται στο web plug-and-play, η διαχείριση της δικής σας τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει σημαντική τεχνική και χρονική επένδυση.

4. Περιορισμένη Γνώση

Πολλά τοπικά LLM έχουν κολλήσει στο παρελθόν. Έχουν περιορισμένη γνώση για τα τρέχοντα γεγονότα. Θυμάστε όταν το ChatGPT δεν μπορούσε να έχει πρόσβαση στο διαδίκτυο; Πότε θα μπορούσε να δώσει απαντήσεις μόνο σε ερωτήσεις σχετικά με γεγονότα που συνέβησαν πριν από τον Σεπτέμβριο του 2021; Ναί? Λοιπόν, παρόμοια με τα πρώιμα μοντέλα ChatGPT, τα μοντέλα γλώσσας που φιλοξενούνται τοπικά συχνά εκπαιδεύονται μόνο σε δεδομένα πριν από μια συγκεκριμένη ημερομηνία λήξης. Ως αποτέλεσμα, δεν έχουν επίγνωση των πρόσφατων εξελίξεων μετά από αυτό το σημείο.

Επιπλέον, τα τοπικά LLM δεν μπορούν να έχουν πρόσβαση σε ζωντανά δεδομένα Διαδικτύου. Αυτό περιορίζει τη χρησιμότητα για ερωτήματα σε πραγματικό χρόνο, όπως τιμές μετοχών ή καιρός. Για να απολαύσετε μια ομοιότητα δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, τα τοπικά LLM θα απαιτούν συνήθως ένα πρόσθετο επίπεδο ενοποίησης με υπηρεσίες συνδεδεμένες στο διαδίκτυο. Η πρόσβαση στο Διαδίκτυο είναι ένας από τους λόγους που μπορεί. εξετάστε το ενδεχόμενο αναβάθμισης σε ChatGPT Plus!

Πρέπει να χρησιμοποιήσετε ένα τοπικό LLM;

Τα τοπικά μοντέλα μεγάλων γλωσσών παρέχουν δελεαστικά πλεονεκτήματα, αλλά έχουν και πραγματικά μειονεκτήματα που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν ξεκινήσετε τη βουτιά. Η λιγότερη λογοκρισία, το καλύτερο απόρρητο, η πρόσβαση εκτός σύνδεσης, η εξοικονόμηση κόστους και η προσαρμογή αποτελούν συναρπαστικό λόγο για τη ρύθμιση του LLM τοπικά. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη έχουν ένα τίμημα. Με πολλά ελεύθερα διαθέσιμα LLM στο διαδίκτυο, το να μεταπηδήσετε σε τοπικά LLM μπορεί να είναι σαν να χτυπάτε μια μύγα με μια βαριοπούλα – πιθανό αλλά υπερβολικό. Αλλά θυμηθείτε, εάν είναι δωρεάν, εσείς και τα δεδομένα που δημιουργείτε είναι πιθανό το προϊόν. Έτσι, δεν υπάρχει οριστική σωστή ή λάθος απάντηση σήμερα. Η αξιολόγηση των προτεραιοτήτων σας θα καθορίσει εάν τώρα είναι η κατάλληλη στιγμή για να κάνετε την αλλαγή.