השימוש במודל שפה מקומי גדול לא מתאים לכל אחד, אבל יש כמה סיבות טובות שבגללן כדאי לנסות.
טייק אווי מפתח
- פחות צנזורה: אנשי LLM מקומיים מציעים את החופש לדון בנושאים מעוררי מחשבה ללא ההגבלות המוטלות על צ'אטבוטים ציבוריים, מה שמאפשר שיחות פתוחות יותר.
- פרטיות נתונים טובה יותר: על ידי שימוש ב-LLM מקומי, כל הנתונים שנוצרו נשארים במחשב שלך, מבטיחים פרטיות ומונעים גישה על ידי חברות המפעילות LLMs הפונות לציבור.
- שימוש לא מקוון: LLMs מקומיים מאפשרים שימוש ללא הפרעה באזורים מרוחקים או מבודדים ללא גישה לאינטרנט אמינה, מה שמספק כלי רב ערך בתרחישים כאלה.
מאז הגעתו של ChatGPT בנובמבר 2022, המונח מודל שפה גדול (LLM) עבר במהירות ממונח נישה עבור חנוני בינה מלאכותית למילת באז על השפתיים של כולם. הפיתוי הגדול ביותר של LLM מקומי הוא היכולת לשכפל את היכולות של צ'אטבוט כמו ChatGPT במחשב שלך ללא המטען של גרסה המתארחת בענן.
קיימים טיעונים בעד ונגד הגדרת LLM מקומי במחשב שלך. אנחנו נחתוך את ההייפ ונביא לך את העובדות. האם להשתמש ב-LLM מקומי?
היתרונות של שימוש ב-LLMs מקומיים
למה אנשים כל כך מתלהבים לגבי הקמת משלהם דגמי שפה גדולים במחשבים שלהם? מעבר להייפ וההתרברבות, מה הם כמה יתרונות מעשיים?
1. פחות צנזורה
כאשר ChatGPT ו-Bing AI נכנסו לרשת לראשונה, הדברים ששני הצ'אטבוטים היו מוכנים לומר ולעשות היו מרתקים כמו שהם היו מדאיגים. בינג AI התנהג חם ומקסים, כאילו היו לו רגשות. ChatGPT היה מוכן להשתמש במילות קללה אם תבקש יפה. באותו זמן, שני הצ'אטבוטים אפילו יעזרו לך ליצור פצצה אם השתמשת בהנחיות הנכונות. זה אולי נשמע כמו כל גווני הטעויות, אבל היכולת לעשות כל דבר הייתה סמל ליכולות הבלתי מוגבלות של דגמי השפה שהניעו אותם.
היום, שניהם צ'אטבוטים צונזרו כל כך חזק שהם אפילו לא יעזרו לך לכתוב רומן פשע בדיוני עם סצנות אלימות. כמה צ'אטבוטים של AI לא ידברו אפילו על דת או פוליטיקה. למרות ש-LLMs שאתה יכול להגדיר באופן מקומי אינם נטולי צנזורה לחלוטין, רבים מהם ישמחו לעשות את הדברים מעוררי המחשבה שהצ'אטבוטים הפונים לציבור לא יעשו. לכן, אם אינך רוצה שרובוט ילמד אותך על מוסר כאשר דנים בנושאים בעלי עניין אישי, ניהול LLM מקומי עשוי להיות הדרך ללכת.
2. פרטיות נתונים טובה יותר
אחת הסיבות העיקריות לכך שאנשים בוחרים ב-LLM מקומי היא להבטיח שכל מה שקורה במחשב שלהם יישאר במחשב שלהם. כשאתה משתמש ב-LLM מקומי, זה כמו לנהל שיחה באופן פרטי בסלון שלך - אף אחד מבחוץ לא יכול להקשיב. בין אם אתה מתנסה בפרטי כרטיס האשראי שלך או מנהל שיחות אישיות רגישות עם ה-LLM, כל הנתונים המתקבלים מאוחסנים רק במחשב שלך. האלטרנטיבה היא שימוש ב-LLMs הפונות לציבור כמו GPT-4, מה שנותן לחברות האחראיות גישה למידע הצ'אט שלך.
3. שימוש לא מקוון
מכיוון שהאינטרנט זול ונגיש באופן נרחב, גישה לא מקוונת עשויה להיראות כסיבה טריוויאלית להשתמש ב-LLM מקומי. גישה לא מקוונת עלולה להיות קריטית במיוחד במיקומים מרוחקים או מבודדים שבהם שירות האינטרנט אינו אמין או זמין. בתרחישים כאלה, LLM מקומי הפועל ללא תלות בחיבור לאינטרנט הופך לכלי חיוני. זה מאפשר לך להמשיך לעשות מה שאתה רוצה לעשות ללא הפרעה.
4. חיסכון עלויות
המחיר הממוצע של גישה ל-LLM מסוגל כמו GPT-4 או קלוד 2 הוא $20 לחודש. למרות שזה אולי לא נראה כמו מחיר מדאיג, אתה עדיין מקבל כמה הגבלות מעצבנות עבור הסכום הזה. לדוגמה, עם GPT-4, אליו ניתן לגשת דרך ChatGPT, אתה תקוע עם 50 הודעות לכל מכסה של שלוש שעות. אתה יכול לעבור את המגבלות האלה רק על ידי מעבר לתוכנית ChatGPT Enterprise, שעלול לעלות אלפי דולרים. עם LLM מקומי, לאחר הגדרת התוכנה, אין מנוי חודשי של $20 או עלויות חוזרות לתשלום. זה כמו לקנות מכונית במקום להסתמך על שירותי שיתוף נסיעות. בהתחלה זה יקר, אבל עם הזמן אתה חוסך כסף.
5. התאמה אישית טובה יותר
צ'אטבוטים של AI זמינים לציבור הגבילו התאמה אישית עקב חששות אבטחה וצנזורה. עם עוזר בינה מלאכותית המתארח באופן מקומי, אתה יכול להתאים אישית את הדגם באופן מלא לצרכים הספציפיים שלך. אתה יכול להכשיר את העוזר על נתונים קנייניים המותאמים למקרי השימוש שלך, ולשפר את הרלוונטיות והדיוק. לדוגמה, עורך דין יכול לייעל את ה-AI המקומי שלו כדי ליצור תובנות משפטיות מדויקות יותר. היתרון העיקרי הוא שליטה בהתאמה אישית לדרישות הייחודיות שלך.
החסרונות של שימוש ב-LLMs מקומיים
לפני שתבצע את המעבר, יש כמה חסרונות לשימוש ב-LLM מקומי שכדאי לשקול.
1. עתיר משאבים
כדי להפעיל LLM מקומי עם ביצועים, תזדקק לחומרה מתקדמת. תחשוב על מעבדים חזקים, הרבה זיכרון RAM, וכנראה על GPU ייעודי. אל תצפה שמחשב נייד בתקציב של $400 יספק חוויה טובה. התגובות יהיו איטיות עד כאב, במיוחד עם דגמי AI גדולים יותר. זה כמו להפעיל משחקי וידאו מתקדמים - אתה צריך מפרט בשרני לביצועים מיטביים. אולי אפילו תזדקק לפתרונות קירור מיוחדים. השורה התחתונה היא ש-LLMs מקומיים דורשים השקעה בחומרה ברמה הגבוהה ביותר כדי לקבל את המהירות וההיענות שאתה נהנה ממנו ב-LLMs מבוססי אינטרנט (או אפילו לשפר זאת). דרישות המחשוב מהצד שלך יהיו משמעותיות בהשוואה לשימוש בשירותים מבוססי אינטרנט.
2. תגובות איטיות יותר וביצועים נחותים
מגבלה נפוצה של LLMs מקומיים היא זמני תגובה איטיים יותר. המהירות המדויקת תלויה בדגם ובחומרה הספציפית של AI, אך רוב ההגדרות מפגרות אחרי השירותים המקוונים. לאחר שחוו תגובות מיידיות מ-ChatGPT, בארד ואחרים, אנשי LLM מקומיים יכולים להרגיש איטיים בצורה צורמת. מילים זולגות לאט אל מול מוחזרות במהירות. זה לא נכון באופן אוניברסלי, מכיוון שחלק מהפריסות המקומיות משיגות ביצועים טובים. אבל משתמשים ממוצעים עומדים בפני ירידה תלולה מחוויית האינטרנט המהירה. אז, היכונו ל"הלם תרבותי" ממערכות מקוונות מהירות ועד מקבילות מקומיות איטיות יותר.
בקיצור, אלא אם כן אתה מטלטל הגדרה מהשורה הראשונה (אנחנו מדברים על AMD Ryzen 5800X3D עם Nvidia RTX 4090 ו מספיק זיכרון RAM כדי להטביע ספינה), הביצועים הכוללים של ה-LLM המקומי שלך לא ישוו לצ'טבוטים המקוונים של AI. היה.
3. התקנה מורכבת
פריסת LLM מקומי מורכבת יותר מסתם הרשמה לשירות AI מבוסס אינטרנט. עם חיבור לאינטרנט, חשבון ה-ChatGPT, Bard או Bing AI שלך יכול להיות מוכן להתחיל לבקש תוך דקות. הגדרת מחסנית LLM מקומית מלאה דורשת הורדת מסגרות, הגדרת תשתית ושילוב רכיבים שונים. עבור דגמים גדולים יותר, תהליך מורכב זה יכול לקחת שעות, אפילו עם כלים שמטרתם לפשט את ההתקנה. כמה מערכות בינה מלאכותית מתקדמות עדיין דורשות מומחיות טכנית עמוקה כדי להתחיל לפעול באופן מקומי. לכן, בניגוד לדגמי AI מבוססי-הכנס והפעל, ניהול AI משלך כרוך בהשקעה טכנית ובזמן משמעותי.
4. ידע מוגבל
הרבה לימודי LLM מקומיים תקועים בעבר. יש להם ידע מוגבל על אירועים אקטואליים. זוכרים ש-ChatGPT לא הצליח לגשת לאינטרנט? מתי הוא יכול לספק תשובות רק לשאלות על אירועים שהתרחשו לפני ספטמבר 2021? כן? ובכן, בדומה למודלים מוקדמים של ChatGPT, מודלים של שפה המתארחת מקומית מאומנים לעתים קרובות רק על נתונים לפני תאריך סיום מסוים. כתוצאה מכך, אין להם מודעות להתפתחויות האחרונות לאחר נקודה זו.
