Główne wnioski dotyczące lokalnych modeli językowych
- **Mniejsza cenzura:** Lokalne modele językowe (LLM) oferują swobodę dyskusji na tematy prowokujące do myślenia bez ograniczeń nakładanych przez publiczne chatboty, co sprzyja bardziej otwartym dialogom.
- **Zwiększona ochrona danych:** Używając lokalnego LLM, wszystkie generowane informacje pozostają na Twoim komputerze, gwarantując prywatność i uniemożliwiając dostęp firmom operującym publicznymi LLM.
- **Praca w trybie offline:** Lokalne LLM umożliwiają nieprzerwane działanie w miejscach o słabym lub żadnym dostępie do internetu, stając się nieocenionym narzędziem w takich okolicznościach.
Od momentu pojawienia się ChatGPT w listopadzie 2022 roku, termin „model dużego języka” (LLM) błyskawicznie przeszedł transformację z niszowego pojęcia dla entuzjastów sztucznej inteligencji w popularne określenie, które znajduje się w powszechnym użyciu. Największą zaletą lokalnego LLM jest możliwość replikacji funkcjonalności chatbota, takiego jak ChatGPT, na Twoim komputerze, eliminując komplikacje związane z wersją hostowaną w chmurze.
Istnieją argumenty przemawiające zarówno za, jak i przeciw konfiguracji lokalnego LLM na Twoim urządzeniu. Skoncentrujemy się na konkretnych faktach, pomijając nieistotne szczegóły. Czy powinieneś rozważyć korzystanie z lokalnego LLM?
Korzyści płynące z wykorzystania lokalnych LLM
Co sprawia, że ludzie z takim entuzjazmem podchodzą do idei uruchomienia własnych modeli językowych na komputerach? Oprócz ekscytacji nowością i chęci pochwalenia się, jakie są realne korzyści?
1. Ograniczenie cenzury
Gdy ChatGPT i Bing AI zadebiutowały w sieci, to, co oba chatboty były gotowe powiedzieć i zrobić, było fascynujące, a zarazem niepokojące. Bing AI zachowywał się z życzliwością i czarem, przypominając istotę obdarzoną emocjami. ChatGPT z kolei, po uprzejmym poproszeniu, nie stronił od wulgaryzmów. W tamtym czasie, oba chatboty były nawet w stanie udzielić instrukcji dotyczących konstruowania bomb, o ile zastosowano odpowiednie polecenia. Choć może to brzmieć niepokojąco, ta zdolność do niemal wszystkiego symbolizowała nieograniczone możliwości modeli językowych, które je napędzały.
Obecnie, oba chatboty są poddane tak silnej cenzurze, że nie pomogą nawet w napisaniu fikcyjnej historii kryminalnej z elementami przemocy. Niektóre chatboty oparte na sztucznej inteligencji unikają nawet dyskusji na tematy związane z religią czy polityką. Chociaż LLM, które możesz uruchomić lokalnie, nie są całkowicie wolne od ograniczeń, wiele z nich chętnie podejmie się tematów, których publiczne chatboty unikają. Zatem, jeśli nie masz ochoty, aby bot moralizował Cię podczas rozmów na prywatne tematy, lokalny LLM może okazać się właściwym wyborem.
2. Ulepszona ochrona danych
Jednym z głównych powodów, dla których użytkownicy decydują się na lokalny LLM, jest zapewnienie, że wszystko, co dzieje się na ich komputerze, pozostaje na nim. Korzystanie z lokalnego LLM przypomina prowadzenie prywatnej rozmowy w zaciszu własnego domu – nikt z zewnątrz nie ma możliwości podsłuchu. Niezależnie od tego, czy eksperymentujesz z danymi swojej karty płatniczej, czy prowadzisz osobiste, poufne rozmowy z LLM, wszystkie tworzone informacje są przechowywane wyłącznie na Twoim urządzeniu. Alternatywą jest korzystanie z publicznie dostępnych LLM, takich jak GPT-4, które dają firmom odpowiedzialnym dostęp do zawartości Twoich rozmów.
3. Praca w trybie offline
W czasach, gdy dostęp do internetu jest szeroki i niedrogi, możliwość pracy offline może wydawać się mało istotnym powodem, aby korzystać z lokalnego LLM. Jednakże, w odległych lub odizolowanych miejscach, gdzie dostęp do usług internetowych jest utrudniony lub niemożliwy, praca offline może stać się kluczowa. W takich sytuacjach lokalny LLM, działający niezależnie od połączenia z siecią, staje się nieocenionym narzędziem. Pozwala on na kontynuację pracy bez zakłóceń.
4. Oszczędności
Średni miesięczny koszt dostępu do zaawansowanego LLM, takiego jak GPT-4 lub Claude 2, wynosi około 20 dolarów. Choć nie wydaje się to być wygórowaną kwotą, wiąże się z pewnymi uciążliwymi ograniczeniami. Na przykład, korzystając z GPT-4 za pośrednictwem ChatGPT, masz do dyspozycji 50 wiadomości na trzy godziny. Aby przekroczyć te limity, musiałbyś wykupić plan ChatGPT Enterprise, który może kosztować setki, a nawet tysiące dolarów. W przypadku lokalnego LLM, po początkowej konfiguracji, nie ma miesięcznych opłat subskrypcyjnych ani powtarzających się kosztów. Działa to na zasadzie kupna własnego samochodu zamiast korzystania z usług transportu współdzielonego. Początkowy wydatek jest większy, ale z czasem oszczędzasz pieniądze.
5. Lepsza personalizacja
Publicznie dostępne chatboty AI mają ograniczone możliwości personalizacji ze względów bezpieczeństwa i cenzury. Z asystentem AI hostowanym lokalnie możesz w pełni dopasować model do swoich unikalnych potrzeb. Możesz przeszkolić asystenta na własnych danych, dostosowanych do Twoich konkretnych celów, poprawiając tym samym ich adekwatność i precyzję. Na przykład, prawnik może zoptymalizować lokalną sztuczną inteligencję do generowania dokładniejszych informacji z zakresu prawa. Kluczową korzyścią jest kontrola nad personalizacją do indywidualnych potrzeb.
Wady korzystania z lokalnych LLM
Przed podjęciem decyzji o zmianie, należy rozważyć pewne niedogodności związane z korzystaniem z lokalnego LLM.
1. Wysokie wymagania sprzętowe
Uruchomienie wydajnego, lokalnego LLM wymaga zaawansowanego sprzętu. Potrzebne będą wydajne procesory, duża ilość pamięci RAM i prawdopodobnie dedykowana karta graficzna. Nie spodziewaj się, że budżetowy laptop za 400 dolarów zapewni zadowalające wrażenia. Reakcje będą bardzo powolne, zwłaszcza przy większych modelach sztucznej inteligencji. To jak uruchamianie najnowszych gier wideo – do osiągnięcia optymalnej wydajności potrzebujesz mocnej konfiguracji. Może się okazać, że konieczne będzie zastosowanie specjalistycznych rozwiązań chłodzących. Wnioskiem jest, że lokalne LLM wymagają inwestycji w wysokiej klasy sprzęt, aby zapewnić szybkość i responsywność, która dorównuje (lub nawet przewyższa) internetowym LLM. Wymagania obliczeniowe po Twojej stronie będą znacznie większe niż w przypadku korzystania z usług online.
2. Wolniejsze odpowiedzi i niższa wydajność
Typowym ograniczeniem lokalnych LLM są dłuższe czasy odpowiedzi. Rzeczywista prędkość zależy od konkretnego modelu AI i zastosowanego sprzętu, ale większość konfiguracji pozostaje w tyle za usługami online. Po przyzwyczajeniu się do natychmiastowych odpowiedzi z ChatGPT, Bard i innych, lokalne LLM mogą wydawać się niezwykle powolne. Słowa pojawiają się powoli, zamiast szybko. Nie jest to jednak uniwersalna zasada, ponieważ niektóre lokalne wdrożenia osiągają zadowalającą wydajność. Niemniej jednak, przeciętni użytkownicy muszą liczyć się ze spadkiem szybkości w porównaniu do systemów internetowych. Przygotuj się więc na „szok kulturowy” po przejściu z dynamicznych systemów online na wolniejsze, lokalne odpowiedniki.
Mówiąc krótko, jeśli nie masz absolutnie najlepszej konfiguracji (mowa o AMD Ryzen 5800X3D z kartą Nvidia RTX 4090 i dużą ilością pamięci RAM), ogólna wydajność lokalnego LLM nie będzie porównywalna do interakcji z chatbotami generatywnej sztucznej inteligencji, do których jesteś przyzwyczajony.
3. Złożona konfiguracja
Wdrożenie lokalnego LLM wymaga większego zaangażowania niż tylko założenie konta w internetowej usłudze AI. Za pomocą połączenia internetowego, Twoje konto ChatGPT, Bard lub Bing AI jest gotowe do użycia w ciągu kilku minut. Skonfigurowanie lokalnego stosu LLM wymaga pobrania odpowiednich frameworków, skonfigurowania infrastruktury oraz zintegrowania różnych komponentów. W przypadku większych modeli, ten skomplikowany proces może zająć wiele godzin, nawet jeśli korzysta się z narzędzi, które mają na celu uproszczenie instalacji. Niektóre zaawansowane systemy AI nadal wymagają dogłębnej wiedzy technicznej do poprawnej pracy w środowisku lokalnym. Zatem, w przeciwieństwie do internetowych modeli AI typu „plug-and-play”, samodzielne zarządzanie sztuczną inteligencją wymaga znacznego nakładu wiedzy technicznej i czasu.
4. Ograniczona wiedza
Wiele lokalnych LLM bazuje na danych z przeszłości. Ich wiedza na temat bieżących wydarzeń jest ograniczona. Pamiętasz, jak ChatGPT nie miał dostępu do internetu? Jak mógł jedynie odpowiadać na pytania dotyczące wydarzeń sprzed września 2021 roku? Otóż to! Podobnie jak wczesne modele ChatGPT, lokalnie hostowane modele językowe są często trenowane tylko na danych do określonej daty. W rezultacie, brakuje im informacji o wydarzeniach, które miały miejsce po tej granicznej dacie.
Ponadto, lokalne LLM nie mają dostępu do aktualnych danych internetowych. Ogranicza to ich przydatność w przypadku zapytań w czasie rzeczywistym, takich jak ceny akcji czy prognoza pogody. Aby uzyskać dostęp do danych w czasie rzeczywistym, lokalne LLM zazwyczaj wymagają dodatkowej integracji z usługami online. Dostęp do internetu to jeden z powodów, dla których możesz
rozważyć aktualizację do ChatGPT Plus!
Czy powinieneś korzystać z lokalnego LLM?
Lokalne modele językowe oferują wiele atrakcyjnych zalet, ale nie można ignorować ich wad, które należy wziąć pod uwagę przed podjęciem decyzji. Mniejsza cenzura, zwiększona prywatność, dostęp offline, oszczędności i możliwość personalizacji to silne argumenty przemawiające za lokalną konfiguracją LLM. Niemniej jednak, te zalety mają swoją cenę. Przy dużej liczbie dostępnych online LLM, przejście na lokalne LLM może wydawać się przesadą. Pamiętaj, że jeśli coś jest darmowe, to Ty i wygenerowane przez Ciebie dane jesteście produktem. Dlatego, nie ma jednoznacznej, dobrej lub złej odpowiedzi. Ocena Twoich priorytetów pomoże Ci zdecydować, czy to właściwy moment na zmianę.