9 zalet i wad korzystania z lokalnego LLM

Od czasu pojawienia się ChatGPT w listopadzie 2022 r. termin model dużego języka (LLM) szybko zmienił się z terminu zarezerwowanego dla entuzjastów sztucznej inteligencji w modne hasło na ustach wszystkich. Największą zaletą lokalnego LLM jest możliwość replikowania możliwości chatbota, takiego jak ChatGPT, na komputerze bez konieczności posiadania wersji hostowanej w chmurze.

Istnieją argumenty za i przeciw konfigurowaniu LLM lokalnie na komputerze. Czy zatem w końcu powinniśmy skorzystać z lokalnego LLM?

Zalety korzystania z LLM lokalnie

Dlaczego ludzie tak ekscytują się konfigurowaniem własnych, dużych modeli językowych na komputerze? Oprócz celu „zachwycenia innych” istnieją pewne praktyczne korzyści.

1. Mniej cenzury

Kiedy ChatGPT i Bing AI po raz pierwszy pojawiły się w Internecie, to, co oba chatboty chciały powiedzieć i zrobić, było zarówno fascynujące, jak i niepokojące. W tamtym czasie oba chatboty mogły nawet pomóc w tworzeniu bomb, jeśli użyłeś odpowiednich podpowiedzi. Może to zabrzmieć przewrotnie, ale możliwość zrobienia czegokolwiek symbolizuje nieograniczone możliwości modeli językowych, które je wspierają.

Obecnie oba chatboty są tak cenzurowane, że nie pomogłyby nawet w napisaniu fikcyjnej powieści kryminalnej ze scenami przemocy. Niektóre chatboty AI nie będą nawet rozmawiać o religii ani polityce. Chociaż LLM, które możesz skonfigurować lokalnie, nie są całkowicie nieocenzurowane, wiele z nich będzie skłonnych robić dające do myślenia rzeczy, których nie zrobią publiczne chatboty. Jeśli więc nie chcesz, aby robot pouczał Cię o etyce omawiania tematów osobistych, najlepszym rozwiązaniem może być prowadzenie lokalnego LLM.

2. Lepsze bezpieczeństwo danych

Jednym z głównych powodów, dla których ludzie wybierają lokalny LLM, jest pewność, że wszystko, co dzieje się na ich komputerze, pozostaje na urządzeniu. Kiedy korzystasz z LLM lokalnie, to tak, jakbyś prowadził prywatną rozmowę w swoim salonie – nikt z zewnątrz nie może jej podsłuchiwać. Niezależnie od tego, czy testujesz dane swojej karty kredytowej, czy prowadzisz poufne rozmowy osobiste z LLM, wszystkie uzyskane dane są przechowywane wyłącznie na Twoim komputerze. Alternatywą jest użycie publicznego LLM, takiego jak GPT-4, który daje firmom odpowiedzialnym dostęp do informacji na czacie.

3. Korzystaj w trybie offline

Ponieważ Internet jest niedrogi i szeroko dostępny, przejście w tryb offline może wydawać się trywialnym powodem podjęcia lokalnego LLM. Dostęp offline może stać się szczególnie ważny w odległych lub odizolowanych lokalizacjach, gdzie usługi internetowe są zawodne lub niedostępne. W takich sytuacjach ważnym narzędziem staje się lokalny LLM działający niezależnie od połączenia internetowego. Dzięki niemu możesz kontynuować robienie tego, co chcesz, bez zakłóceń.

4. Oszczędzaj koszty

Średnia cena dostępu do LLM z funkcjami takimi jak GPT-4 lub Claude 2 wynosi 20 USD miesięcznie. Choć może to nie wydawać się alarmującą ceną, nadal napotykasz pewne irytujące ograniczenia w tej kwocie. Na przykład w przypadku GPT-4, do którego można uzyskać dostęp za pośrednictwem ChatGPT, jesteś ograniczony do 50 wiadomości co 3 godziny. Limity te można obejść jedynie przechodząc na plan ChatGPT Enterprise, który może kosztować tysiące dolarów. Dzięki Local LLM po skonfigurowaniu oprogramowania nie będziesz musiał płacić miesięcznej opłaty subskrypcyjnej ani stałych kosztów w wysokości 20 USD. To jak kupno samochodu zamiast polegania na usługach wspólnych przejazdów. Na początku jest to drogie, ale z biegiem czasu dużo zaoszczędzisz.

5. Lepsza personalizacja

Publicznie dostępne chatboty AI mają ograniczone możliwości dostosowywania ze względów bezpieczeństwa i cenzury. Dzięki lokalnie hostowanemu asystentowi AI możesz całkowicie dostosować model do swoich konkretnych potrzeb. Możesz przeszkolić swojego asystenta w oparciu o zastrzeżone dane istotne dla Twojego przypadku użycia, zwiększając trafność i dokładność. Na przykład prawnik może zoptymalizować swoją lokalną sztuczną inteligencję, aby generować dokładniejsze informacje prawne. Główną korzyścią jest kontrola nad dostosowaniem do Twoich unikalnych wymagań.

Wady lokalnego korzystania z LLM

Przed dokonaniem zmiany należy rozważyć niektóre wady korzystania z lokalnego LLM.

1. Zużywa dużo zasobów

Aby skutecznie uruchomić LLM lokalnie, będziesz potrzebować wysokiej klasy sprzętu. Pomyśl o mocnym procesorze, dużej ilości pamięci RAM i być może dedykowanej karcie graficznej. Nie oczekuj, że laptop za 400 dolarów zapewni dobre wrażenia. Reakcja będzie bardzo powolna, szczególnie w przypadku większych modeli AI. To jak uruchamianie najnowocześniejszych gier wideo – potrzebujesz wydajnych specyfikacji, aby uzyskać optymalną wydajność. Możesz nawet potrzebować specjalistycznych rozwiązań chłodzących. Najważniejsze jest to, że lokalny LLM wymaga inwestycji w najwyższej klasy sprzęt, aby uzyskać szybkość i responsywność, które lubisz w internetowym LLM (lub nawet go ulepszyć). Twoje potrzeby obliczeniowe będą ogromne w porównaniu z korzystaniem z usług internetowych.

2. Wolniejsza reakcja i gorsza wydajność

Powszechnym ograniczeniem lokalnego LLM jest dłuższy czas reakcji. Dokładne prędkości zależą od konkretnego modelu AI i użytego sprzętu, ale większość konfiguracji pozostaje w tyle za usługami online. Po otrzymaniu natychmiastowych odpowiedzi od ChatGPT, Bard i innych narzędzi, lokalny LLM może być boleśnie powolny. Przeciętny użytkownik staje w obliczu poważnych wad wynikających z płynnego korzystania z Internetu. Przygotuj się więc na „szok kulturowy” polegający na przejściu z szybkich systemów internetowych na ich wolniejsze lokalne odpowiedniki.

Krótko mówiąc, jeśli nie używasz absolutnie najwyższej klasy konfiguracji (takiej jak AMD Ryzen 5800X3D z Nvidią RTX 4090 i „masywną” pamięcią RAM), ogólna wydajność lokalnego LLM nie będzie porównywalna z chatbotami Generative AI online które znasz.

3. Skomplikowana konfiguracja

Lokalne wdrożenie LLM jest bardziej skomplikowane niż zwykła subskrypcja internetowej usługi AI. Dzięki połączeniu internetowemu Twoje konto ChatGPT, Bard lub Bing AI może być gotowe do rozpoczęcia monitowania w ciągu kilku minut. Skonfigurowanie pełnego lokalnego stosu LLM wymaga pobrania frameworków, skonfigurowania infrastruktury i integracji różnych komponentów. W przypadku większych modeli ten złożony proces może zająć wiele godzin, nawet przy użyciu narzędzi mających uprościć instalację. Niektóre z najbardziej zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji nadal wymagają rozległych prac inżynieryjnych, aby działać lokalnie. Zatem w przeciwieństwie do internetowych modeli sztucznej inteligencji typu plug-and-play zarządzanie własną sztuczną inteligencją wymaga znacznych inwestycji technicznych i czasowych.

4. Ograniczona wiedza

Wiele lokalnych LLM utknęło w przeszłości. Mają ograniczoną wiedzę na temat bieżących wydarzeń. Pamiętasz, kiedy ChatGPT nie mógł uzyskać dostępu do Internetu? Może wówczas udzielać odpowiedzi jedynie na pytania dotyczące wydarzeń, które miały miejsce przed wrześniem 2021 r. Podobnie jak w przypadku oryginalnych modeli ChatGPT, modele językowe hostowane lokalnie są zwykle trenowane wyłącznie na danych sprzed określonej daty granicznej. W rezultacie nie mają świadomości aktualnych zmian po tym czasie.

Ponadto lokalny LLM nie może uzyskać bezpośredniego dostępu do danych internetowych. Ogranicza to użyteczność zapytań w czasie rzeczywistym, takich jak ceny akcji czy pogoda. Aby móc korzystać z danych w czasie rzeczywistym, lokalne LLM będą często wymagać dodatkowej warstwy integracji z usługami podłączonymi do Internetu. Dostęp do Internetu jest jednym z powodów, dla których warto rozważyć przejście na ChatGPT Plus!

Czy LLM należy stosować lokalnie?

Duże modele języków lokalnych oferują przekonujące korzyści, ale przed rozpoczęciem należy rozważyć również wady. Mniej cenzury, lepsza prywatność, dostęp offline, oszczędności i dostosowywanie to atrakcyjne powody do założenia lokalnego LLM. Korzyści te wiążą się jednak z kompromisami. Przy tak wielu LLM dostępnych bezpłatnie w Internecie, wskoczenie do lokalnego LLM może być jak bicie much młotem – skuteczne, ale przesadzone. Nie ma więc jednoznacznej, dobrej lub złej odpowiedzi. Ocena Twoich priorytetów zadecyduje, czy teraz jest właściwy moment na zmianę.