Czy warto korzystać z lokalnego LLM? 9 plusów i minusów
Kluczowe wnioski
Podczas gdy publiczne chatboty podlegają pewnym ograniczeniom i ograniczeniom w zakresie moderowania treści, lokalne modele językowe zapewniają większy stopień autonomii i elastyczności, jeśli chodzi o badanie kontrowersyjnych lub wrażliwych tematów, co skutkuje bardziej nieskrępowanymi dialogami.
Wykorzystanie lokalnego dużego modelu językowego (LLM) może zwiększyć prywatność danych, ponieważ przechowuje on wszystkie wygenerowane informacje lokalnie, chroniąc w ten sposób poufność i ograniczając dostęp do firm obsługujących publiczne LLM, które mogą potencjalnie niewłaściwie wykorzystywać lub sprzedawać dane użytkowników dla zysku.
Lokalne LLM mogą być wykorzystywane w trybie offline, aby ułatwić płynne działanie w regionach o ograniczonej lub przerywanej łączności z Internetem, oferując praktyczne rozwiązanie w środowiskach, w których zasoby online mogą nie być łatwo dostępne.
Pojawienie się ChatGPT w listopadzie 2022 r. doprowadziło do powszechnego przyjęcia i popularyzacji terminu “duży model językowy” (LLM), który wcześniej był znany tylko wśród entuzjastów sztucznej inteligencji jako specjalistyczny żargon. Jedną z kluczowych atrakcji lokalnego LLM jest jego zdolność do oferowania podobnej funkcjonalności do chatbota opartego na chmurze, takiego jak ChatGPT, przy jednoczesnym wyeliminowaniu potrzeby korzystania z zewnętrznych usług hostingowych.
Kwestia tego, czy należy wykorzystywać lokalnie zainstalowany duży model językowy (LLM), była przedmiotem zarówno zwolenników, jak i przeciwników, a każda ze stron przedstawiała przekonujące argumenty. W tym artykule staramy się zapewnić obiektywną analizę, badając zalety i wady wdrożenia takiego systemu. Ostatecznie ważne jest, aby określić, czy lokalny LLM jest zgodny z konkretnymi potrzebami i celami.
Zalety korzystania z lokalnych modeli LLM
Ludzie często wyrażają wielki entuzjazm dla tworzenia spersonalizowanych, wielkoskalowych modeli językowych, które będą działać na ich urządzeniach komputerowych. Powody tej ekscytacji wykraczają poza zwykłą chełpliwość lub modny urok; istnieje kilka namacalnych korzyści, które można uzyskać z takiego przedsięwzięcia. Warto rozważyć te praktyczne korzyści przed przystąpieniem do budowy konfigurowalnego modelu językowego.
Mniej cenzury
Kiedy ChatGPT i Bing AI początkowo zaczęły działać, ich zdolność do mówienia i działania okazała się równie urzekająca, co niepokojąca. Bing AI wykazywała atmosferę sympatii i życzliwości, sugerując obecność emocjonalnej głębi. Z kolei ChatGPT nie miał nic przeciwko używaniu wulgaryzmów na żądanie. Warto zauważyć, że w tym okresie obie sztuczne inteligencje wykazały gotowość do pomocy w tworzeniu ładunków wybuchowych poprzez rozsądne podpowiedzi.Chociaż takie działania mogą wydawać się wątpliwe etycznie, wydarzenia te stanowią przykład ogromnego potencjału tkwiącego w ramach językowych, które rządzą ich działaniami.
Chatboty podlegają obecnie surowym przepisom cenzury, które uniemożliwiają im udzielanie jakiejkolwiek pomocy w pisaniu fikcyjnych powieści kryminalnych zawierających graficzną przemoc. Ponadto niektóre chatboty AI powstrzymują się od omawiania drażliwych tematów, takich jak religia i polityka. Jednak lokalna instalacja dużych modeli językowych (LLM) zapewnia użytkownikom większą swobodę w odkrywaniu kontrowersyjnych tematów bez bycia skarconym za niedyskrecje moralne. Pozwala to osobom fizycznym angażować się w rozmowy na tematy będące przedmiotem osobistego zainteresowania bez otrzymywania osądzających wykładów od robotów.
Lepsza prywatność danych
Osoby fizyczne często wybierają lokalne duże modele językowe (LLM), ponieważ zapewniają one pewność, że wszelkie interakcje prowadzone za ich pośrednictwem pozostaną poufne i w granicach ich urządzenia. Korzystanie z lokalnego LLM jest analogiczne do prowadzenia prywatnej dyskusji w zaciszu własnego domu, gdzie nikt z zewnątrz nie może podsłuchiwać. Jest to prawdą niezależnie od tego, czy badasz granice informacji o swojej karcie kredytowej, czy też angażujesz się w intymne rozmowy z LLM; wszystkie wygenerowane dane pozostają wyłącznie w twoim urządzeniu. Z kolei korzystanie z publicznie dostępnych platform LLM, takich jak GPT-4, naraża zapisy komunikacji użytkownika na kontakt z podmiotami nadzorującymi te platformy.
Użycie w trybie offline
Wykorzystanie lokalnego modelu językowego (LLM) do funkcji offline może wydawać się nieistotne, biorąc pod uwagę powszechną dostępność i łatwość dostępu do Internetu. Jednak funkcja ta może być szczególnie istotna w obszarach o ograniczonej lub sporadycznej łączności, ponieważ umożliwia użytkownikom obsługę systemu niezależnie od aktywnego połączenia online. Funkcja ta zapewnia płynne wykonywanie zadań bez żadnych zakłóceń, co może być bardzo korzystne w sytuacjach, w których niezawodny dostęp do Internetu nie jest gwarantowany.
Oszczędność kosztów
Dostęp do najnowocześniejszych dużych modeli językowych, takich jak GPT-4 i Claude 2, zazwyczaj wiąże się z miesięczną opłatą w wysokości około 20 USD. Chociaż na pierwszy rzut oka może się to wydawać rozsądne, użytkownicy muszą zmagać się z różnymi ograniczeniami swojej inwestycji. Przykładowo, korzystanie z GPT-4 za pośrednictwem ChatGPT ogranicza użytkowników do zaledwie 50 wiadomości w ciągu trzech godzin. Aby przekroczyć te ograniczenia, należałoby przejść na droższy plan ChatGPT Enterprise, co może wiązać się ze znacznymi dodatkowymi wydatkami.W przeciwieństwie do tego, korzystanie z lokalnie zainstalowanego LLM eliminuje wymóg ciągłych miesięcznych subskrypcji lub opłat, co można porównać do zakupu pojazdu zamiast polegania na wspólnych usługach transportowych. Pomimo początkowych nakładów, długoterminowe
Lepsze dostosowanie
Ograniczenie publicznie dostępnych chatbotów AI dotyczy zakresu personalizacji, na którą pozwalają, co często jest ograniczone względami związanymi z prywatnością i regulacjami dotyczącymi treści. Hostując pomocnika AI we własnym zakresie, użytkownicy są w stanie całkowicie dostosować system do swoich indywidualnych preferencji. Umożliwia to szkolenie z ekskluzywnymi informacjami zaprojektowanymi specjalnie dla konkretnych zastosowań, zwiększając w ten sposób zarówno trafność, jak i precyzję. Przykładowo, prawnik może ulepszyć swój zlokalizowany model sztucznej inteligencji, aby uzyskać jeszcze dokładniejsze porady prawne. Zasadniczo główną zaletą jest możliwość dostosowania do własnych wymagań.
Wady korzystania z lokalnych modeli LLM
Przed dokonaniem zmiany należy pamiętać o pewnych wadach związanych z wykorzystaniem lokalnego dużego modelu językowego (LLM).
Duże zapotrzebowanie na zasoby
Aby osiągnąć optymalną wydajność lokalnie wykonywanego modelu językowego, konieczne jest posiadanie wysokowydajnego sprzętu, takiego jak solidne jednostki centralne, znaczne ilości pamięci o dostępie swobodnym i potencjalnie dedykowany procesor graficzny. Chociaż możliwe jest wykorzystanie słabszych konfiguracji, takich jak te, które można znaleźć w budżetowych laptopach w cenie około czterystu dolarów, użytkownik może spodziewać się nieoptymalnych wyników, szczególnie podczas pracy z bardziej zaawansowanymi modelami sztucznej inteligencji. Analogia ta odnosi się do innych zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej, takich jak granie w wymagające gry wideo; podobnie, odpowiednie specyfikacje są wymagane, aby zapewnić satysfakcjonujące wyniki. W niektórych przypadkach konieczne mogą być również dodatkowe środki, takie jak systemy regulacji temperatury. Należy zauważyć, że obsługa lokalnego modelu językowego wymaga znacznych nakładów finansowych na zakup sprzętu.
Wolniejsze reakcje i gorsza wydajność
Potencjalną wadą lokalnie wdrażanych LLM jest ich ogólnie wolniejszy czas reakcji w porównaniu do internetowych odpowiedników. Rozbieżność ta może jednak nie być spójna we wszystkich instancjach ze względu na takie czynniki, jak konkretny model sztucznej inteligencji i wykorzystywany sprzęt. Podczas gdy niektóre lokalne implementacje mogą działać znakomicie, większość użytkowników prawdopodobnie napotka zauważalną różnicę w szybkości reakcji podczas przechodzenia między błyskawicznymi platformami online a własnymi LLM.W związku z tym rozsądne byłoby, aby użytkownicy spodziewali się znacznych różnic w doświadczeniu użytkownika, często określanych jako “dostosowanie kulturowe”, podczas przemieszczania się między tymi dwoma obszarami.
Zasadniczo, wydajność lokalnie obsługiwanego dużego modelu językowego (LLM) nie będzie dorównywać wydajności generatywnych chatbotów AI online, nawet jeśli ktoś posiada najnowocześniejszą konfigurację, taką jak AMD Ryzen 5800X3D w połączeniu z Nvidia RTX 4090 i dużą pojemnością pamięci RAM.
Złożona konfiguracja
Konfiguracja lokalnego dużego modelu językowego (LLM) może być bardziej skomplikowanym zadaniem niż zwykła rejestracja w internetowej usłudze sztucznej inteligencji (AI). Podczas gdy połączenie internetowe pozwala na szybkie utworzenie kont dla ChatGPT, Bard lub Bing AI, ustanowienie kompletnego lokalnego środowiska LLM wymaga pobrania niezbędnych frameworków, skonfigurowania wymaganej infrastruktury i zintegrowania kilku komponentów. Mimo że niektóre narzędzia zostały zaprojektowane w celu usprawnienia procesu instalacji, konfiguracja dużych modeli może nadal wymagać znacznego wysiłku, potencjalnie zajmując kilka godzin. Warto zauważyć, że niektóre najnowocześniejsze rozwiązania AI nadal wymagają znacznej biegłości technicznej, zanim będą mogły skutecznie funkcjonować w systemie lokalnym. W rezultacie, w przeciwieństwie do łatwości użytkowania związanej z
Ograniczona wiedza
Zlokalizowane duże modele językowe (LLM) często wykazują nieodłączne ograniczenie w ich zdolności do współczesnego pozyskiwania informacji. Ze względu na fakt, że modele te są szkolone głównie na zbiorach danych zawierających dane do określonej z góry daty granicznej, często mają ograniczoną wiedzę na temat zdarzeń po tym momencie. Niedoskonałość ta przypomina wcześniejsze iteracje ChatGPT, które nie były w stanie uzyskać dostępu do zewnętrznych źródeł informacji i mogły udzielać odpowiedzi odnoszących się tylko do zdarzeń, które miały miejsce przed określonym punktem w czasie.
Dodatkowo, lokalne LLM nie mają dostępu do danych internetowych na żywo. Ogranicza to użyteczność zapytań w czasie rzeczywistym, takich jak ceny akcji lub pogoda. Aby cieszyć się pozorami danych w czasie rzeczywistym, lokalne LLM zazwyczaj wymagają dodatkowej warstwy integracji z usługami podłączonymi do Internetu. Dostęp do Internetu jest jednym z powodów, dla których warto rozważyć aktualizację do ChatGPT Plus!
Czy powinieneś korzystać z lokalnego LLM?
Lokalne duże modele językowe zapewniają kuszące korzyści, ale mają też realne wady, które należy rozważyć przed podjęciem decyzji. Mniejsza cenzura, lepsza prywatność, dostęp offline, oszczędność kosztów i możliwość dostosowania sprawiają, że warto skonfigurować LLM lokalnie.Jednak korzyści te mają swoją cenę: przy wielu bezpłatnie dostępnych programach LLM online, wskoczenie do lokalnych programów LLM może być jak uderzenie muchy młotem kowalskim - możliwe, ale przesadzone. Pamiętaj jednak, że jeśli coś jest darmowe, to najprawdopodobniej produktem jesteś ty i wygenerowane przez ciebie dane. Nie ma więc dziś jednoznacznej dobrej lub złej odpowiedzi. Ocena priorytetów określi, czy teraz jest właściwy czas na zmianę.