Yerel Yüksek Lisans kullanmanın 9 artıları ve eksileri

ChatGPT'nin Kasım 2022'de ortaya çıkmasından bu yana , büyük dil modeli (LLM) terimi, yapay zeka meraklılarına ayrılmış bir terimden hızla herkesin ağzında moda bir kelimeye dönüştü. Yerel bir Yüksek Lisans'ın en büyük çekiciliği, bulutta barındırılan bir sürüme ihtiyaç duymadan, ChatGPT gibi bir sohbet robotunun yeteneklerini bilgisayarınızda çoğaltma yeteneğidir.

Bilgisayarınızda yerel olarak bir LLM kurmanın lehine ve aleyhine argümanlar var. Peki sonuçta yerel bir Yüksek Lisans mı kullanmalıyız?

LLM'yi yerel olarak kullanmanın avantajları

İnsanlar bilgisayarda kendi büyük dil modellerini kurma konusunda neden bu kadar heyecanlılar? "Başkalarını şaşırtma" hedefinin yanı sıra bazı pratik faydalar da vardır.

1. Daha az sansür

ChatGPT ve Bing AI ilk kez çevrimiçi olduklarında , her iki sohbet robotunun da söylemeye ve yapmaya istekli olduğu şeyler hem büyüleyici hem de endişe vericiydi. O zamanlar her iki sohbet robotu da, doğru yönlendirmeleri kullanırsanız bomba yapmanıza bile yardımcı olabiliyordu. Bu kulağa sapkın gelebilir ama herhangi bir şeyi yapabilmek, onları destekleyen dil modellerinin sınırsız olanaklarının simgesidir.

Bugünlerde her iki sohbet robotu da o kadar yoğun bir şekilde sansürleniyor ki, şiddet içeren sahneler içeren kurgusal bir polisiye roman yazmanıza bile yardımcı olmuyorlar. Bazı AI sohbet robotları din veya politika hakkında konuşmaz bile. Yerel olarak kurabileceğiniz LLM'ler tamamen sansürsüz olmasa da birçoğu, halka açık sohbet robotlarının yapmayacağı, düşündürücü şeyler yapmaya istekli olacaktır. Dolayısıyla, bir robotun size kişisel ilginizi çeken konuları tartışmanın etiği hakkında ders vermesini istemiyorsanız, yerel bir Yüksek Lisans'ı yönetmek gidilecek yol olabilir.

2. Daha iyi veri güvenliği

İnsanların yerel bir LLM'yi seçmelerinin ana nedenlerinden biri, bilgisayarlarında olan her şeyin cihazda kalmasını sağlamaktır. LLM'yi yerel olarak kullandığınızda, oturma odanızda özel bir görüşme yapmak gibidir; dışarıdan hiç kimse sizi dinleyemez. İster kredi kartı bilgilerinizi test ediyor olun ister LLM ile hassas kişisel görüşmeler yapıyor olun, elde edilen tüm veriler yalnızca bilgisayarınızda depolanır. Bunun alternatifi, sorumlu şirketlerin sohbet bilgilerinize erişmesini sağlayan GPT-4 gibi halka açık bir LLM kullanmaktır.

3. Çevrimdışı kullanın

İnternetin uygun fiyatlı ve geniş çapta erişilebilir olması nedeniyle çevrimdışı olmak, yerel bir Yüksek Lisans eğitimi almak için önemsiz bir neden gibi görünebilir. Çevrimdışı erişim, İnternet hizmetinin güvenilmez veya kullanılamadığı uzak veya izole konumlarda özellikle önemli hale gelebilir. Bu gibi durumlarda internet bağlantısından bağımsız olarak çalışan yerel bir Yüksek Lisans önemli bir araç haline gelir. İstediğiniz her şeyi kesintisiz olarak yapmaya devam etmenizi sağlar.

4. Maliyetlerden tasarruf edin

GPT-4 veya Claude 2 gibi yeteneklere sahip bir Yüksek Lisans'a erişmenin ortalama fiyatı aylık 20 ABD dolarıdır. Bu endişe verici bir fiyat gibi görünmese de, yine de bu miktar için bazı sinir bozucu sınırlamalarla karşılaşıyorsunuz. Örneğin, ChatGPT aracılığıyla erişilen GPT-4'te, her 3 saatte bir 50 mesajla sınırlandırılırsınız. Bu sınırları ancak binlerce dolara mal olabilecek ChatGPT Kurumsal planına geçerek aşabilirsiniz. Yerel LLM ile yazılımı kurduğunuzda aylık abonelik ücreti veya 20 ABD doları tutarında yinelenen maliyet ödemeniz gerekmez. Bu, araç paylaşımı hizmetlerine güvenmek yerine araba satın almak gibidir. İlk başta pahalıdır, ancak zamanla çok tasarruf edeceksiniz.

5. Daha iyi özelleştirme

Kamuya açık yapay zeka sohbet robotları, güvenlik ve sansür endişeleri nedeniyle sınırlı özelleştirmeye sahiptir. Yerel olarak barındırılan bir yapay zeka asistanıyla modeli özel ihtiyaçlarınıza göre tamamen özelleştirebilirsiniz. Asistanınızı kullanım durumunuzla ilgili özel veriler konusunda eğiterek alaka düzeyini ve doğruluğu artırabilirsiniz. Örneğin bir avukat, daha doğru hukuki bilgiler elde etmek için yerel yapay zekasını optimize edebilir. Ana fayda, benzersiz gereksinimlerinize göre özelleştirme üzerinde kontrol sahibi olmaktır.

LLM'yi yerel olarak kullanmanın dezavantajları

Geçiş yapmadan önce, yerel bir Yüksek Lisans eğitimi kullanmanın bazı dezavantajlarını göz önünde bulundurmalısınız.

1. Çok fazla kaynak kullanır

LLM'yi yerel olarak etkili bir şekilde çalıştırmak için üst düzey donanıma ihtiyacınız olacak. Güçlü CPU'yu, bol miktarda RAM'i ve belki özel bir GPU'yu düşünün. 400 dolarlık bir dizüstü bilgisayarın iyi bir deneyim sunmasını beklemeyin. Özellikle daha büyük yapay zeka modellerinde yanıt çok yavaş olacaktır. Bu, son teknoloji ürünü video oyunlarını çalıştırmak gibidir; optimum performans için güçlü özelliklere ihtiyacınız vardır. Özel soğutma çözümlerine bile ihtiyacınız olabilir. Sonuç olarak, yerel bir LLM'nin, web tabanlı bir LLM'de sevdiğiniz hızı ve duyarlılığı elde etmek (veya hatta onu geliştirmek) için birinci sınıf donanıma yatırım yapması gerekir. Bilgi işlem ihtiyaçlarınız, web tabanlı hizmetleri kullanmaya kıyasla çok büyük olacaktır.

2. Daha yavaş yanıt ve daha düşük performans

Yerel LLM'nin yaygın bir sınırlaması daha yavaş yanıt süreleridir. Kesin hızlar, kullanılan spesifik yapay zeka modeline ve donanıma bağlıdır, ancak çoğu kurulum, çevrimiçi hizmetlerin gerisinde kalır. ChatGPT, Bard ve diğer araçlardan anında yanıt aldıktan sonra yerel Yüksek Lisans, acı verici derecede yavaş olabilir. Ortalama bir kullanıcı, akıcı bir web deneyiminin ciddi dezavantajlarıyla karşı karşıyadır. Bu nedenle, hızlı çevrimiçi sistemlerden daha yavaş yerel eşdeğerlerine doğru bir "kültür şokuna" hazırlıklı olun.

Kısacası, kesinlikle en üst düzey bir kurulum kullanmadığınız sürece (Nvidia RTX 4090 ve "devasa" RAM'e sahip bir AMD Ryzen 5800X3D gibi), yerel LLM'nin genel performansı, çevrimiçi Üretken Yapay Zeka sohbet robotlarıyla karşılaştırılamaz . aşina olduğunuz.

3. Karmaşık kurulum

LLM'yi yerel olarak dağıtmak, web tabanlı bir AI hizmetine abone olmaktan daha karmaşıktır. İnternet bağlantısıyla ChatGPT, Bard veya Bing AI hesabınız birkaç dakika içinde istemde bulunmaya hazır olabilir. Tam bir yerel LLM yığını oluşturmak, çerçevelerin indirilmesini, altyapının yapılandırılmasını ve çeşitli bileşenlerin entegre edilmesini gerektirir. Daha büyük modeller için bu karmaşık süreç, kurulumu basitleştirmeyi amaçlayan araçlarla bile saatler sürebilir. En gelişmiş yapay zeka sistemlerinden bazılarının yerel olarak çalıştırılabilmesi hâlâ kapsamlı mühendislik gerektiriyor. Dolayısıyla, tak ve çalıştır web tabanlı yapay zeka modellerinin aksine, kendi yapay zekanızı yönetmek, önemli miktarda teknik ve zaman yatırımı gerektirir.

4. Sınırlı bilgi

Birçok yerel yüksek lisans derecesi geçmişte kaldı. Güncel olaylar hakkında sınırlı bilgiye sahiptirler. ChatGPT'nin internete erişemediği zamanı hatırlıyor musunuz? Böylece yalnızca Eylül 2021'den önce meydana gelen olaylarla ilgili sorulara yanıt verebilir. Orijinal ChatGPT modellerine benzer şekilde, yerel olarak barındırılan dil modelleri genellikle yalnızca belirli bir sonlandırma tarihinden önceki veriler üzerinde eğitilir. Sonuç olarak o tarihten sonraki güncel gelişmelerden haberdar olamıyorlar.

Ek olarak, yerel Yüksek Lisans, İnternet verilerine doğrudan erişemez. Bu, hisse senedi fiyatları veya hava durumu gibi gerçek zamanlı sorguların kullanışlılığını sınırlar. Bir tür gerçek zamanlı veriden yararlanmak için, yerel LLM'ler genellikle İnternet bağlantılı hizmetlerle ek bir entegrasyon katmanına ihtiyaç duyacaktır. İnternet erişimi, ChatGPT Plus'a yükseltmeyi düşünmenizin nedenlerinden biridir!

LLM yerel olarak mı kullanılmalı?

Büyük yerel dil modelleri ilgi çekici faydalar sunar ancak başlamadan önce dikkate alınması gereken gerçek dezavantajlar da vardır. Daha az sansür, daha iyi gizlilik, çevrimdışı erişim, maliyet tasarrufu ve özelleştirme, yerel bir Yüksek Lisans eğitimi kurmak için cazip nedenlerdir. Ancak bu faydalar ödünleşimlerle birlikte gelir. Çevrimiçi olarak ücretsiz olarak sunulan bu kadar çok LLM varken, yerel bir LLM'ye atlamak, sinekleri balyozla dövmek gibi olabilir; yetenekli ama aşırıya kaçan bir şey. Yani kesin bir doğru ya da yanlış cevap yoktur. Önceliklerinizi değerlendirmek, geçiş yapmak için şimdi doğru zaman olup olmadığını belirleyecektir.