Moet je een lokale LLM gebruiken? 9 Voor- en nadelen

Belangrijkste conclusies

Terwijl openbare chatbots onderworpen zijn aan bepaalde beperkingen en restricties op het gebied van content moderatie, bieden lokale taalmodellen een grotere mate van autonomie en flexibiliteit als het gaat om het verkennen van controversiële of gevoelige onderwerpen, wat resulteert in meer ongeremde dialogen.

Het gebruik van een lokaal Large Language Model (LLM) kan de gegevensprivacy verbeteren omdat het alle gegenereerde informatie lokaal opslaat, waardoor de vertrouwelijkheid wordt gewaarborgd en de toegang wordt beperkt tot bedrijven die openbare LLM’s beheren en die gebruikersgegevens mogelijk misbruiken of verkopen voor winst.

Lokale LLM’s kunnen offline worden gebruikt voor naadloze werking in regio’s met beperkte of onderbroken internetconnectiviteit en bieden een praktische oplossing in omgevingen waar online bronnen mogelijk niet direct beschikbaar zijn.

De opkomst van ChatGPT in november 2022 heeft geleid tot de wijdverspreide acceptatie en popularisering van de term “groot taalmodel” (LLM), die voorheen alleen bekend was onder AI-liefhebbers als een gespecialiseerd jargon. Een van de grootste voordelen van een lokaal LLM-model is dat het dezelfde functionaliteit kan bieden als een cloudgebaseerde chatbot zoals ChatGPT, terwijl er geen externe hostingdiensten nodig zijn.

De vraag of er al dan niet gebruik moet worden gemaakt van een lokaal geïnstalleerd Large Language Model (LLM) is onderwerp geweest van zowel voorstanders als tegenstanders, waarbij elke partij met overtuigende argumenten kwam. In dit artikel willen we een objectieve analyse geven door de voor- en nadelen van het implementeren van een dergelijk systeem te onderzoeken. Uiteindelijk is het essentieel om te bepalen of een lokale LLM aansluit bij iemands specifieke behoeften en doelstellingen.

De voordelen van het gebruik van lokale LLM’s

Mensen zijn vaak enthousiast over het bouwen van gepersonaliseerde grootschalige taalmodellen voor hun computer. De redenen achter dit enthousiasme reiken verder dan alleen opschepperij of trendy aantrekkingskracht; er zijn verschillende tastbare voordelen die uit een dergelijke onderneming kunnen worden afgeleid. Het is de moeite waard om deze praktische voordelen te overwegen voordat je begint met het bouwen van een aanpasbaar taalmodel.

Minder censuur

Toen ChatGPT en Bing AI voor het eerst operationeel werden, bleken hun spraak- en actiecapaciteiten even boeiend als verontrustend. Bing AI toonde een sfeer van genegenheid en vriendelijkheid, wat de aanwezigheid van emotionele diepgang suggereerde. ChatGPT was er daarentegen niet vies van om op verzoek godslastering te gebruiken. In deze periode toonden beide kunstmatige intelligenties zich bereid om te helpen bij het maken van explosieven door middel van een oordeelkundig verzoek.Hoewel dergelijke acties ethisch dubieus kunnen lijken, illustreerden deze gebeurtenissen het enorme potentieel dat inherent is aan de linguïstische kaders die hun activiteiten beheersten.

Chatbots zijn momenteel onderworpen aan strenge censuurregels waardoor ze geen hulp mogen bieden bij het schrijven van fictieve misdaadromans met grafisch geweld. Daarnaast onthouden sommige AI-chatbots zich van het bespreken van gevoelige onderwerpen zoals religie en politiek. Lokale installatie van Large Language Models (LLM’s) bieden gebruikers echter meer vrijheid om controversiële onderwerpen te verkennen zonder uitgescholden te worden voor morele indiscreties. Hierdoor kunnen individuen gesprekken voeren over zaken van persoonlijk belang zonder veroordelende lezingen van robots te ontvangen.

Betere gegevensprivacy

Individuen kiezen vaak voor lokale grote taalmodellen (LLM’s) omdat ze de zekerheid bieden dat alle interacties die via hen plaatsvinden vertrouwelijk blijven en binnen de grenzen van hun apparaat blijven. Het gebruik van een lokale LLM is vergelijkbaar met het voeren van een privégesprek in het comfort van iemands eigen huis, waar geen buitenstaander kan afluisteren. Dit geldt zowel voor het verkennen van de grenzen van uw creditcardgegevens als voor intieme gesprekken met LLM; alle gegenereerde gegevens blijven uitsluitend binnen uw apparaat. Als je daarentegen gebruikmaakt van openbaar toegankelijke LLM’s zoals GPT-4, worden je communicatiegegevens blootgesteld aan de toezichthoudende instanties die deze platforms controleren.

Offline gebruik

Het gebruik van een lokaal taalmodel (LLM) voor offline mogelijkheden lijkt misschien onbelangrijk als je kijkt naar de wijdverspreide beschikbaarheid en toegankelijkheid van het internet. Deze functie kan echter vooral cruciaal zijn in gebieden met beperkte of sporadische connectiviteit, omdat het gebruikers in staat stelt om het systeem te bedienen onafhankelijk van een actieve online verbinding. Deze mogelijkheid zorgt ervoor dat taken naadloos kunnen worden uitgevoerd zonder onderbrekingen, wat zeer voordelig kan zijn in situaties waar een betrouwbare internettoegang niet gegarandeerd is.

Kostenbesparingen

Voor toegang tot geavanceerde grote taalmodellen zoals GPT-4 en Claude 2 wordt meestal een maandelijks bedrag van ongeveer $20 gerekend. Hoewel dit op het eerste gezicht redelijk lijkt, hebben gebruikers te maken met verschillende beperkingen voor hun investering. GPT-4 via ChatGPT bijvoorbeeld, beperkt gebruikers tot slechts 50 berichten binnen een periode van drie uur. Om deze beperkingen te overschrijden, zou men moeten upgraden naar het duurdere ChatGPT Enterprise-plan, wat aanzienlijke extra kosten met zich mee kan brengen.Het gebruik van een lokaal geïnstalleerde LLM daarentegen elimineert de noodzaak voor doorlopende maandelijkse abonnementen of kosten, vergelijkbaar met het kopen van een voertuig in plaats van te vertrouwen op gedeelde vervoersdiensten. Ondanks de initiële kosten is er op de lange termijn

betere aanpassing

Een beperking van publiek toegankelijke AI-chatbots is de mate van personalisatie die ze toestaan, die vaak wordt beperkt door overwegingen met betrekking tot privacy en regulering van inhoud. Door een AI-helper intern te hosten, kunnen gebruikers het systeem volledig aanpassen aan hun individuele voorkeuren. Dit maakt training mogelijk met exclusieve informatie die speciaal is ontworpen voor iemands specifieke toepassingen, waardoor zowel de relevantie als de nauwkeurigheid worden verbeterd. Ter illustratie: een jurist kan zijn gelokaliseerde AI-model verbeteren om nog nauwkeuriger juridisch advies te geven. Het belangrijkste voordeel zit hem in de mogelijkheid om het model aan te passen aan de specifieke vereisten van de gebruiker.

De nadelen van het gebruik van lokale LLM’s

Voordat je overstapt, is het belangrijk om bepaalde nadelen van het gebruik van een lokaal Large Language Model (LLM) in gedachten te houden.

Intensief gebruik van bronnen

Om optimale prestaties uit een lokaal uitgevoerd taalmodel te halen, is het noodzakelijk om krachtige hardware te hebben, zoals robuuste centrale verwerkingseenheden, aanzienlijke hoeveelheden willekeurig toegankelijk geheugen en mogelijk een speciale grafische verwerkingseenheid. Hoewel het mogelijk is om mindere configuraties te gebruiken, zoals die in goedkope laptops van rond de vierhonderd dollar, kan de gebruiker rekenen op suboptimale resultaten, vooral wanneer hij werkt met geavanceerdere modellen voor kunstmatige intelligentie. Deze analogie geldt voor andere rekenintensieve taken, zoals het spelen van veeleisende videogames; ook hier zijn adequate specificaties nodig om bevredigende resultaten te leveren. In sommige gevallen kunnen ook aanvullende maatregelen nodig zijn, zoals temperatuurregelsystemen. Opgemerkt moet worden dat het gebruik van een lokaal taalmodel een aanzienlijke financiële inspanning vergt voor de aanschaf van state-

Langzamere reacties en mindere prestaties

Een mogelijk nadeel van lokaal gebruikte LLM’s is hun over het algemeen langzamere reactietijd in vergelijking met internetgebaseerde tegenhangers. Dit verschil is echter mogelijk niet consistent in alle gevallen vanwege factoren zoals het specifieke AI-model en de gebruikte hardware. Hoewel bepaalde lokale implementaties uitstekend kunnen presteren, zullen de meeste gebruikers waarschijnlijk een merkbaar verschil in reactiesnelheid ervaren bij de overgang tussen bliksemsnelle online platforms en hun eigen LLM’s.Daarom is het verstandig dat gebruikers rekening houden met een aanzienlijke variatie in gebruikerservaring, vaak een “culturele aanpassing” genoemd, wanneer ze van het ene naar het andere domein gaan.

In essentie zullen de prestaties van een lokaal groot taalmodel (LLM) niet gelijk zijn aan die van online generatieve AI chatbots, zelfs als men beschikt over een geavanceerde configuratie zoals een AMD Ryzen 5800X3D in combinatie met een Nvidia RTX 4090 en voldoende RAM-capaciteit.

Complexe Setup

Het opzetten van een lokaal Large Language Model (LLM) kan een meer ingewikkelde taak zijn in vergelijking met het simpelweg registreren voor een webgebaseerde Artificial Intelligence (AI) service. Terwijl je met een internetverbinding snel een account kunt aanmaken voor ChatGPT, Bard of Bing AI, moet je voor het opzetten van een complete lokale LLM-omgeving de benodigde frameworks downloaden, de benodigde infrastructuur configureren en verschillende componenten integreren. Ook al zijn bepaalde tools ontworpen om het installatieproces te stroomlijnen, het opzetten van grote modellen kan nog steeds een aanzienlijke inspanning vergen, die mogelijk enkele uren in beslag kan nemen. Het is opmerkelijk dat sommige geavanceerde AI-oplossingen nog steeds een aanzienlijke technische vaardigheid vereisen voordat ze effectief kunnen functioneren op een lokaal systeem. In tegenstelling tot het gebruiksgemak dat geassocieerd wordt met

Beperkte kennis

Gelokaliseerde grote taalmodellen (LLM’s) vertonen vaak een inherente beperking in hun capaciteit voor hedendaagse informatieverwerving. Omdat deze modellen voornamelijk worden getraind op datasets met gegevens tot een specifieke, vooraf bepaalde einddatum, hebben ze vaak beperkte kennis van gebeurtenissen na dat tijdstip. Deze tekortkoming doet denken aan de eerdere versies van ChatGPT, die geen toegang hadden tot externe informatiebronnen en alleen antwoorden konden geven met betrekking tot gebeurtenissen die plaatsvonden vóór een bepaald tijdstip.

Bovendien hebben lokale LLM’s geen toegang tot live internetgegevens. Dit beperkt het nut voor realtime zoekopdrachten zoals aandelenkoersen of het weer. Om een schijn van realtime gegevens te hebben, hebben lokale LLM’s meestal een extra integratielaag nodig met services die met het internet zijn verbonden. Internettoegang is een van de redenen waarom je zou kunnen overwegen om te upgraden naar ChatGPT Plus!

Moet u een lokale LLM gebruiken?

Lokale grote taalmodellen bieden verleidelijke voordelen, maar hebben ook echte nadelen die u moet overwegen voordat u de sprong waagt. Minder censuur, betere privacy, offline toegang, kostenbesparingen en maatwerk zijn overtuigende argumenten om uw LLM lokaal op te zetten.Deze voordelen hebben echter een prijs. Met veel vrij beschikbare LLM’s online, is het springen naar lokale LLM’s misschien als het slaan van een vlieg met een moker â€" mogelijk, maar overkill. Maar vergeet niet dat als het gratis is, jij en de gegevens die je genereert waarschijnlijk het product zijn. Er is vandaag dus geen definitief goed of fout antwoord. Het beoordelen van uw prioriteiten zal bepalen of dit het juiste moment is om over te stappen.