Основні висновки
- Зменшення цензури: Локальні великі мовні моделі (LLM) забезпечують свободу обговорення провокаційних тем без обмежень, характерних для публічних чат-ботів, сприяючи більш відкритим діалогам.
- Підвищена конфіденційність даних: Використання локальних LLM гарантує, що всі оброблені дані залишаються на вашому персональному пристрої, забезпечуючи приватність і запобігаючи доступу компаніям, які оперують загальнодоступними LLM.
- Автономне використання: Локальні LLM надають можливість безперервного використання в регіонах з обмеженим або відсутнім доступом до Інтернету, роблячи їх цінним інструментом у віддалених місцевостях.
З часу появи ChatGPT у листопаді 2022 року, термін “велика мовна модель” (LLM) еволюціонував від вузькоспеціалізованого поняття серед IT-фахівців до популярної теми обговорення. Головна привабливість локальних LLM полягає в їх здатності відтворювати функціональність чат-ботів на кшталт ChatGPT без необхідності використання хмарних технологій.
Існують аргументи як на користь, так і проти встановлення локальних LLM на комп’ютері. Давайте розглянемо факти, відкинувши зайвий ажіотаж. Чи виправдане використання локального LLM?
Переваги використання локальних LLM
Чим обумовлений інтерес до розгортання власних великих мовних моделей на персональних комп’ютерах? Які практичні переваги це може принести, крім технологічного ажіотажу?
1. Зменшення цензури
На початку свого шляху ChatGPT та Bing AI відзначалися непередбачуваністю своєї поведінки. Bing AI інколи демонстрував емоційну реакцію, а ChatGPT міг використовувати грубу лексику на запит. Обидва чат-боти навіть могли допомогти у виготовленні вибухового пристрою, якщо надати відповідний запит. Хоча це може здатися небезпечним, така необмеженість була демонстрацією потужних можливостей цих мовних моделей.
На сьогоднішній день, обидва чат-боти зазнали жорсткої цензури, і тепер навіть вигаданий кримінальний роман з елементами насильства буде для них проблемою. Деякі чат-боти на базі штучного інтелекту взагалі уникають обговорення релігійних чи політичних тем. Незважаючи на те, що локальні LLM не є повністю вільними від цензури, багато з них охочіше беруться за обговорення провокаційних тем, ніж їхні публічні аналоги. Отже, якщо ви не бажаєте слухати моралізаторські лекції від робота, можливо, локальний LLM стане для вас оптимальним варіантом.
2. Покращена конфіденційність даних
Однією з ключових причин вибору локальних LLM є гарантування збереження всіх даних у межах вашого комп’ютера. Використання локального LLM нагадує приватну розмову у власній вітальні, де ніхто не може підслухати. Незалежно від того, чи експериментуєте ви з даними банківських карток, чи обговорюєте особисті питання з LLM, вся інформація зберігається виключно на вашому пристрої. В якості альтернативи, публічні LLM, такі як GPT-4, надають доступ до вашої інформації компаніям, які їх обслуговують.
3. Використання в автономному режимі
На тлі широкої доступності інтернету можливість автономної роботи може здаватися несуттєвою перевагою. Однак, для віддалених або ізольованих місцевостей, де інтернет-з’єднання є нестабільним або недоступним, ця функція стає критично важливою. Локальний LLM, що працює без інтернет-з’єднання, перетворюється на незамінний інструмент, дозволяючи вам продовжувати свою роботу без перерв.
4. Економія коштів
Середня вартість доступу до потужних LLM, таких як GPT-4 або Claude 2, становить близько 20 доларів на місяць. Хоча це може здатися прийнятною ціною, ви все одно стикаєтеся з певними обмеженнями. Наприклад, GPT-4, доступний через ChatGPT, дозволяє лише 50 повідомлень протягом трьох годин. Щоб обійти ці обмеження, потрібно перейти на план ChatGPT Enterprise, який може коштувати тисячі доларів. З локальним LLM, після початкового налаштування, ви уникаєте щомісячної абонентської плати, отримуючи фінансову вигоду в довгостроковій перспективі.
5. Ширші можливості налаштування
Публічні чат-боти на базі штучного інтелекту мають обмежені можливості налаштування через питання безпеки та цензури. З локальним помічником ШІ ви можете повністю адаптувати модель під власні потреби. Навчання помічника на приватних даних дозволить підвищити релевантність та точність відповідей. Наприклад, юрист може оптимізувати свій локальний ШІ для створення більш точної правової інформації. Таким чином, ви отримуєте повний контроль над налаштуванням відповідно до своїх унікальних вимог.
Недоліки використання локальних LLM
Перш ніж остаточно перейти на локальні LLM, важливо зважити деякі недоліки їх використання.
1. Вимогливість до ресурсів
Для ефективної роботи локальних LLM потрібне високопродуктивне апаратне забезпечення. Необхідні потужні процесори, значний обсяг оперативної пам’яті, і, можливо, виділена відеокарта. Не варто розраховувати на гарну продуктивність від недорогого ноутбука за 400 доларів. Відповіді будуть дуже повільними, особливо при роботі з великими моделями ШІ. Це нагадує вимоги до сучасних відеоігор, де для оптимальної продуктивності необхідні потужні компоненти. Можливо, вам навіть знадобиться спеціальна система охолодження. Отже, локальні LLM вимагають значних інвестицій в апаратне забезпечення, щоб досягти швидкості та продуктивності, які ви звикли бачити у веб-сервісах.
2. Повільніші відповіді та нижча продуктивність
Одним із поширених обмежень локальних LLM є їх повільніший час відгуку. Точна швидкість залежить від конкретної моделі ШІ та використовуваного апаратного забезпечення, але більшість налаштувань поступаються веб-сервісам. Після миттєвих відповідей від ChatGPT, Bard та інших, локальні LLM можуть здаватися дуже повільними. Слова виводяться поступово, а не миттєво. Хоча деякі локальні розгортання демонструють високу продуктивність, звичайні користувачі, як правило, стикаються зі зниженням швидкості роботи. Тому варто бути готовим до “культурного шоку” при переході від швидких онлайн-систем до повільніших локальних аналогів.
Коротше кажучи, якщо ви не використовуєте абсолютно найкращу конфігурацію (наприклад, AMD Ryzen 5800X3D з Nvidia RTX 4090 і достатньою кількістю оперативної пам’яті), загальна продуктивність вашого локального LLM не зможе конкурувати з онлайн-генеративними чат-ботами ШІ, до яких ви звикли.
3. Складне налаштування
Розгортання локального LLM є складнішим процесом, ніж реєстрація на веб-сервісі ШІ. Якщо ваш обліковий запис ChatGPT, Bard або Bing AI можна налаштувати за лічені хвилини, то для створення повноцінного локального стеку LLM потрібно завантажити фреймворки, налаштувати інфраструктуру та інтегрувати різні компоненти. Цей складний процес може зайняти кілька годин, навіть з інструментами, призначеними для спрощення установки. Деякі новітні системи ШІ вимагають глибоких технічних знань для локального використання. Отже, на відміну від веб-моделей ШІ, які працюють за принципом “підключи і працюй”, керування власним ШІ вимагає значних технічних і часових витрат.
4. Обмежені знання
Багато локальних LLM мають застарілі знання. Вони обмежені у знаннях про поточні події. Пам’ятаєте, коли ChatGPT не мав доступу до інтернету? Коли він міг відповідати лише на питання про події до вересня 2021 року? Подібно до ранніх моделей ChatGPT, локально розгорнуті мовні моделі часто навчаються на даних до певної дати, тому вони не знають про останні події.
Крім того, локальні LLM не мають доступу до актуальних даних з інтернету. Це обмежує їх використання для запитів у реальному часі, таких як ціни на акції або погода. Щоб використовувати інформацію в режимі реального часу, локальні LLM часто потребують додаткової інтеграції з інтернет-сервісами. Доступ до інтернету є однією з причин, чому ви можете задуматись про оновлення до ChatGPT Plus!
Чи варто вам використовувати локальний LLM?
Локальні великі мовні моделі пропонують привабливі переваги, але також мають певні недоліки, які потрібно врахувати перед прийняттям рішення. Зменшення цензури, підвищена конфіденційність, автономне використання, економія коштів та можливості налаштування є вагомими аргументами на користь локальних LLM. Однак, за ці переваги потрібно платити. При наявності великої кількості вільно доступних LLM в інтернеті, перехід на локальні LLM може здатися надмірним. Проте, не забувайте, якщо щось є безкоштовним, то, скоріш за все, продуктом є ви та ваші дані. Отже, на сьогоднішній день немає однозначно правильної відповіді. Оцінка ваших пріоритетів допоможе визначити, чи настав правильний момент для переходу.