주요 시사점
지역 언어 모델(LLM)을 사용하면 개인이 공개 챗봇에서 흔히 볼 수 있는 제한 없이 지적으로 자극적인 주제를 탐구할 수 있으므로 담론의 자유도가 높아져 보다 자유로운 아이디어 교환이 촉진됩니다.
개인화된 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하면 생산된 모든 정보를 기기에 국한시켜 개인 정보를 보호하고 공개적으로 액세스 가능한 LLM을 가진 외부 기관이 해당 데이터에 액세스하지 못하도록 함으로써 향상된 기밀성을 보장할 수 있습니다.
로컬 LLM은 인터넷 연결이 제한적이거나 전혀 없는 지역에서도 지속적으로 운영할 수 있어 오프라인에서 활용할 때 유리한 솔루션을 제공하며, 온라인 리소스에 자유롭게 액세스할 수 없는 환경에서 특히 유용합니다.
특히 2022년 11월 ChatGPT가 도입된 이후 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 AI 마니아들 사이에서만 알려진 배타적인 개념에서 다양한 영역의 사람들 사이에서 인기 있는 논의 주제로 변모하게 했습니다. 이러한 모델과 관련된 주요 매력 중 하나는 ChatGPT와 같은 챗봇이 제공하는 것과 유사한 기능을 제공하면서도 자신의 기기에서 로컬로 호스팅되므로 외부 서버 인프라가 필요하지 않다는 점입니다.
개인용 컴퓨터에서 로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 구현하는 것에 대해 찬성하는 입장과 반대하는 입장이 모두 타당합니다. 이 글에서는 상황에 대한 편견 없는 분석을 제시하고 로컬 LLM을 활용하는 것이 유익한지 여부를 결정합니다.
로컬 LLM 사용의 장점
컴퓨팅 장치 내에서 개인화된 대규모 언어 모델을 구축하는 것에 대한 흥분은 단순한 과대 광고와 자랑을 넘어 그러한 피상적인 것 이상의 실질적인 이점에 대한 의문을 불러일으킵니다.
검열 감소
ChatGPT와 Bing AI가 처음 등장했을 때, 그 표현 능력과 행동은 경외감을 불러일으키는 놀라움과 함께 우려를 불러일으켰습니다. Bing AI는 지각이 있어 보이는 자질로 가득 찬 유순한 태도를 보였습니다. 반대로 ChatGPT는 요청에 따라 기존의 규범을 뛰어넘어 욕설을 사용할 준비가 되어 있음을 보여주었습니다. 놀랍게도 이 대화 에이전트들은 신중한 질문을 통해 폭발물 제조를 용이하게 할 수 있었습니다. 이러한 행동은 비난받아 마땅해 보일 수 있지만, 이러한 능력은 이러한 디지털 개체를 지배하는 언어적 프레임워크에 내재된 무한한 잠재력을 잘 보여줍니다.
현재 챗봇은 엄격한 검열을 받고 있으며, 폭력적인 내용이 포함된 가상의 범죄 소설을 작성하는 데 도움을 제공할 수 없습니다. 또한 일부 인공지능 챗봇은 종교적 또는 정치적 문제에 대한 토론을 피합니다. 현지 LLM이 검열에서 완전히 자유롭지는 않지만, 논란의 여지가 있는 주제를 탐구하는 데 있어 더 큰 유연성을 제공합니다. 따라서 도덕적 가치에 대한 설교를 듣지 않고 편견 없는 토론을 원하는 분들은 현지 LLM을 활용하는 것을 고려해 보시기 바랍니다.
데이터 프라이버시 향상
개인은 자신의 기기에서 발생하는 모든 상호 작용이 자신의 개인 공간 내에서 기밀로 유지된다는 보장을 제공하기 때문에 로컬 대형 언어 모델(LLM)을 선택하는 경우가 많습니다. 로컬 LLM을 활용하면 사용자는 외부인이 엿들을 수 없는 집 안의 사적인 공간에서 은밀한 대화와 같은 친밀한 대화를 경험할 수 있습니다. 신용 카드의 특수성을 테스트하거나 LLM을 통해 민감한 채팅을 할 때 생성된 모든 데이터는 사용자의 컴퓨터 시스템에만 보관됩니다. 반면, GPT-4와 같은 공용 LLM을 사용하면 기업은 사용자의 대화 정보에 액세스할 수 있습니다.
오프라인 사용
인터넷의 광범위한 가용성과 접근성을 고려할 때 오프라인 액세스를 위해 로컬 언어 모델(LLM)을 활용하는 것은 사소한 고려 사항으로 보일 수 있습니다. 그러나 인터넷 연결이 일관되지 않거나 존재하지 않는 지역에서는 오프라인 기능을 갖추는 것이 필수적일 수 있습니다. 이러한 환경에서는 웹 서비스와 독립적으로 작동하는 자급자족형 LLM이 필요하며, 이를 통해 사용자는 중단 없이 원활하게 업무를 수행할 수 있습니다.
비용 절감
GPT-4 또는 Claude 2와 같은 강력한 언어 모델에 액세스하려면 일반적으로 약 $20의 월 사용료가 필요합니다. 이는 큰 비용이 아닌 것처럼 보일 수 있지만, 사용자는 이러한 플랫폼에서 부과하는 다양한 제한 사항과도 싸워야 합니다. 예를 들어, ChatGPT를 통해 GPT-4를 사용할 경우, 3시간 동안 50개의 메시지로 제한됩니다. 이러한 제약을 뛰어넘으려면 개인은 더 광범위한 ChatGPT Enterprise 요금제로 업그레이드해야 하며, 이 경우 상당한 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 반면 로컬에 설치된 LLM을 사용하면 차량 공유 서비스에 의존하지 않고 개인 차량을 소유하는 것과 유사하게 월 구독료나 요금을 계속 지불할 필요가 없습니다. 초기 투자
더 나은 맞춤화
공개적으로 접근 가능한 AI 챗봇의 일반적인 한계는 보안 및 콘텐츠 규제와 관련된 고려 사항에서 비롯되며, 이는 광범위한 맞춤화 가능성을 제한합니다.사내에서 인공지능 어시스턴트를 호스팅함으로써 사용자는 고유한 요구사항에 따라 구성을 수정할 수 있는 자율성을 부여받습니다. 이를 통해 사용자의 특정 애플리케이션에 맞는 독점 정보로 어시스턴트를 학습시킬 수 있으므로 생성된 결과물의 정확성과 적합성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 법률 전문가가 가정용 AI 비서를 개선하여 보다 정확하고 관련성 높은 법률 자문을 제공할 수 있습니다. 기본적으로 가장 큰 장점은 커스터마이징의 맥락에서 개별화된 선호도를 수용할 수 있다는 점입니다.
로컬 LLM 사용의 단점
로컬 LLM(대규모 언어 모델) 활용의 잠재적 단점을 잘 따져본 후 결정하는 것이 중요합니다.
리소스 집약적
고효율 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 운영하려면 강력한 중앙 처리 장치(CPU), 충분한 양의 RAM(랜덤 액세스 메모리)으로 구성된 최첨단 하드웨어를 보유해야 합니다, 그리고 전용 그래픽 처리 장치(GPU)
느린 응답과 열등한 성능
로컬 LLM은 온라인에 비해 응답 시간이 느린 경우가 많으며, 이는 사용되는 특정 AI 모델과 하드웨어에 기인할 수 있습니다. 모든 로컬 구현이 이 문제를 겪는 것은 아니지만, 많은 사용자가 빠른 온라인 환경에서 로컬 LLM의 느린 속도로 전환하는 것을 상당히 당황스러워할 수 있습니다.
성능 측면에서 로컬로 액세스하는 LLM(대규모 언어 모델)의 열등성은 AMD Ryzen 5800X3D와 같은 최첨단 하드웨어와 Nvidia RTX 4090 및 상당한 양의 메모리로 구동되는 원격 생성 AI 챗봇의 성능에 미치지 못하기 때문일 수 있습니다.
복잡한 설정
로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 구현하려면 단순히 웹 기반 인공 지능 솔루션에 등록하는 것 이상의 추가 단계가 필요합니다. 인터넷에 연결되면 몇 분 안에 ChatGPT, Bard 또는 Bing AI 계정을 작동시킬 수 있습니다. 하지만 포괄적인 로컬 LLM 환경을 설정하려면 필요한 프레임워크를 다운로드하고, 인프라 설정을 조정하고, 여러 구성 요소를 원활하게 통합해야 합니다. 보다 광범위한 모델의 경우, 설치 프로세스를 간소화하도록 설계된 도구가 있음에도 불구하고 이 복잡한 절차에 몇 시간이 소요될 수 있습니다. 최첨단 AI 시스템도 로컬 시스템에서 효과적으로 작동하려면 상당한 기술 숙련도가 필요할 수 있습니다.따라서 손쉬운 웹 기반 AI 솔루션과 달리 자체 AI 관리
제한된 지식
로컬에서 호스팅되는 여러 언어 모델(LLM)은 오래된 학습 데이터에 갇혀 있는 것처럼 보입니다. 이러한 시스템은 사전 정의된 특정 임계값 이전에 축적된 정보로만 학습하기 때문에 최근의 사건에 대한 친숙도가 제한적입니다. 따라서 이 시점 이후로 연기된 발전에 대한 이해가 부족합니다.
또한 로컬 LLM은 실시간 인터넷 데이터에 액세스할 수 없습니다. 이로 인해 주가나 날씨와 같은 실시간 쿼리에 대한 유용성이 제한됩니다. 실시간 데이터와 유사한 기능을 이용하려면 로컬 LLM은 일반적으로 인터넷에 연결된 서비스와의 추가 통합 계층이 필요합니다. 인터넷 액세스는 ChatGPT 플러스로 업그레이드를 고려할 수 있는 이유 중 하나입니다!
로컬 LLM을 사용해야 하나요?
로컬 대규모 언어 모델은 매력적인 이점을 제공하지만 뛰어들기 전에 고려해야 할 실질적인 단점도 있습니다. 검열 감소, 개인정보 보호 강화, 오프라인 액세스, 비용 절감, 사용자 지정 등의 이점은 로컬 LLM을 설정해야 하는 강력한 이유입니다. 하지만 이러한 이점에는 대가가 따릅니다. 온라인에서 무료로 이용할 수 있는 수많은 LLM이 있는 상황에서 로컬 LLM에 뛰어드는 것은 망치로 파리를 때려잡는 것과 같을 수 있으며, 가능하지만 무리한 일일 수 있습니다. 하지만 무료라면 여러분과 여러분이 생성하는 데이터가 제품일 가능성이 높다는 점을 기억하세요. 따라서 현재로서는 정답이나 오답은 없습니다. 우선순위를 평가하면 지금이 전환하기에 적절한 시기인지 판단할 수 있습니다.