Zásadní body
- Omezení cenzury: Lokální modely LLM nabízejí možnost diskutovat o citlivých tématech bez omezení, která jsou obvyklá u veřejných chatbotů, což otevírá dveře k otevřenějším diskusím.
- Vylepšená ochrana dat: Použitím lokálního LLM zůstávají všechna generovaná data na vašem počítači, což zajišťuje ochranu soukromí a eliminuje přístup externích společností provozujících veřejné LLM.
- Použití offline: Lokální LLM umožňují nepřetržité používání i v odlehlých místech bez spolehlivého internetového připojení, což z nich v těchto podmínkách dělá hodnotný nástroj.
Od uvedení ChatGPT v listopadu 2022 se termín velký jazykový model (LLM) rychle proměnil z odborného pojmu pro specialisty na umělou inteligenci v populární frázi mezi širokou veřejností. Hlavním lákadlem lokálního LLM je schopnost napodobit funkce chatbota, jako je ChatGPT, přímo na vašem počítači, a to bez nutnosti využívat cloudovou verzi.
Existují argumenty pro i proti zavedení lokálního LLM na vašem počítači. Podívejme se na věc bez zbytečných emocí a proberme si fakta. Měli byste tedy lokální LLM používat?
Výhody používání lokálních LLM
Proč je tolik lidí nadšeno myšlenkou zprovoznit si vlastní velké jazykové modely na svých počítačích? Jaké jsou skutečné výhody kromě všeobecného nadšení?
1. Snížená cenzura
Když se ChatGPT a Bing AI poprvé objevily online, reakce obou chatbotů byly fascinující a zároveň znepokojující. Umělá inteligence Bing se chovala srdečně a laskavě, jako by měla city. ChatGPT byl ochotný používat hrubé výrazy, když jste ho o to zdvořile požádali. V té době vám oba chatboti dokonce pomohli vyrobit bombu, pokud jste použili vhodné výzvy. Může se to zdát velmi nevhodné, ale schopnost dělat téměř cokoliv demonstrovala obrovské možnosti jazykových modelů, na kterých byly založeny.
Dnes jsou oba chatboti cenzurováni tak důkladně, že vám nepomohou ani napsat fiktivní kriminální román s násilnými scénami. Někteří AI chatboti dokonce odmítají diskutovat o náboženství nebo politice. Ačkoli lokální LLM nejsou zcela bez cenzury, mnoho z nich je ochotno zabývat se myšlenkami, které by veřejně dostupné chatboti odmítli. Pokud tedy nechcete, aby vám robot při diskuzi o tématech, která vás zajímají, dával lekce morálky, může být lokální LLM tou správnou volbou.
2. Zvýšená ochrana osobních dat
Jedním z hlavních důvodů, proč lidé preferují lokální LLM, je zajistit, aby vše, co se děje na jejich počítači, zůstalo v jejich počítači. Když používáte lokální LLM, je to jako soukromý rozhovor u vás doma – nikdo zvenčí vás nemůže odposlouchávat. Ať už zkoušíte generovat data o vaší kreditní kartě nebo vedete citlivé osobní rozhovory s LLM, všechna data jsou uchována pouze na vašem počítači. Alternativou je používání veřejně dostupných LLM, jako je GPT-4, které umožňují společnostem, které je provozují, přístup k informacím o vašich konverzacích.
3. Možnost použití offline
Vzhledem k tomu, že je internet široce dostupný a cenově dostupný, se může offline přístup zdát jako zanedbatelný důvod pro používání lokálního LLM. Offline přístup se však může ukázat jako zásadní v odlehlých nebo izolovaných oblastech, kde je internetové připojení nespolehlivé nebo nedostupné. V takových situacích se lokální LLM, který funguje nezávisle na internetovém připojení, stává klíčovým nástrojem. Umožňuje vám pokračovat v práci bez jakýchkoli omezení.
4. Úspora financí
Průměrná cena za přístup k výkonnému LLM, jako je GPT-4 nebo Claude 2, je 20 dolarů měsíčně. I když se to nemusí zdát jako příliš vysoká částka, za tyto peníze získáte několik nepříjemných omezení. Například v případě GPT-4, ke kterému se přistupuje přes ChatGPT, máte k dispozici pouze 50 zpráv za tři hodiny. Tyto limity můžete překonat pouze přechodem na plán ChatGPT Enterprise, který by mohl stát tisíce dolarů. S lokálním LLM, jakmile si software nainstalujete, už nebudete muset platit měsíční poplatky ani další opakované náklady. Je to podobné jako koupit si auto, místo spoléhání se na služby spolujízdy. Zpočátku je to nákladné, ale časem ušetříte.
5. Větší možnosti přizpůsobení
Veřejně dostupné chatboty s umělou inteligencí omezily možnosti přizpůsobení z důvodu obav o bezpečnost a cenzuru. S lokálně hostovaným asistentem AI si můžete model plně přizpůsobit svým konkrétním potřebám. Můžete asistenta vycvičit na datech, která jsou specifická pro vaše účely, a tím zvýšit relevanci a přesnost jeho odpovědí. Například právník by mohl optimalizovat svou lokální umělou inteligenci tak, aby generovala relevantnější právní informace. Klíčovou výhodou je kontrola nad přizpůsobením pro vaše specifické požadavky.
Nevýhody používání lokálních LLM
Před tím, než se pro tento krok rozhodnete, byste měli zvážit i některé nevýhody používání lokálních LLM.
1. Náročné na zdroje
Pro provoz výkonných lokálních LLM budete potřebovat špičkový hardware. Mějte na paměti, že se jedná o výkonné procesory, velké množství RAM a pravděpodobně vyhrazenou grafickou kartu. Neočekávejte, že notebook za 400 dolarů vám poskytne dobrý zážitek. Odezvy budou velmi pomalé, zejména u větších modelů AI. Je to jako hraní náročných videoher – pro optimální výkon potřebujete robustní konfiguraci. Možná budete potřebovat i specializovaná řešení chlazení. Stručně řečeno, lokální LLM vyžadují investici do kvalitního hardwaru, abyste dosáhli rychlosti a odezvy, které si užíváte u webových LLM (nebo abyste se dokonce zlepšili). Počítačové nároky na vaší straně budou značné ve srovnání s používáním webových služeb.
2. Pomalé odezvy a nižší výkon
Běžným omezením lokálních LLM je pomalejší doba odezvy. Přesná rychlost závisí na konkrétním modelu AI a hardwaru, který používáte, ale většina konfigurací zaostává za online službami. Po zkušenostech s okamžitými odpověďmi od ChatGPT, Bard a dalších se vám lokální LLM mohou zdát velmi pomalé. Slova se objevují postupně, místo aby se objevila okamžitě. Neplatí to sice ve všech případech, protože některé lokální implementace dosahují dobrého výkonu, nicméně průměrní uživatelé pocítí velký rozdíl oproti svižnému webovému zážitku. Připravte se tedy na „kulturní šok“ z rychlých online systémů na pomalejší lokální varianty.
Stručně řečeno, pokud nebudete mít špičkovou konfiguraci (hovoříme o AMD Ryzen 5800X3D s Nvidia RTX 4090 a dostatečnou RAM), celkový výkon vašeho lokálního LLM se nebude vyrovnávat generativním chatbotům AI, na které jste zvyklí.
3. Komplexní nastavení
Zavedení lokálního LLM je složitější než pouhé přihlášení k webové službě AI. S připojením k internetu může být váš účet ChatGPT, Bard nebo Bing AI připraven začít odpovídat na výzvy během několika minut. Nastavení kompletního lokálního prostředí LLM vyžaduje stažení rozhraní, konfiguraci infrastruktury a integraci různých komponent. U větších modelů může tento složitý proces trvat hodiny, a to i s nástroji, které mají zjednodušit instalaci. Některé nejmodernější systémy umělé inteligence stále vyžadují hluboké technické znalosti, aby mohly fungovat lokálně. Na rozdíl od webových modelů umělé inteligence typu plug-and-play tedy správa vlastní umělé inteligence vyžaduje značné technické a časové investice.
4. Omezené znalosti
Mnoho lokálních LLM má omezené znalosti o aktuálních událostech. Pamatujete si, kdy ChatGPT neměl přístup k internetu? Kdy mohl poskytovat odpovědi pouze na otázky týkající se událostí, které se staly před zářím 2021? Ano? Stejně jako u prvních modelů ChatGPT jsou i lokálně hostované jazykové modely často trénovány pouze na datech před určitým datem. V důsledku toho nemají informace o novinkách po tomto okamžiku.
Kromě toho lokální LLM nemají přístup k živým internetovým datům. To omezuje jejich použitelnost pro dotazy v reálném čase, jako jsou ceny akcií nebo počasí. Pro získání zdání dat v reálném čase budou lokální LLM obvykle vyžadovat další integraci se službami připojenými k internetu. Přístup k internetu je jedním z možných důvodů,
zvažte upgrade na ChatGPT Plus!
Měli byste tedy používat lokální LLM?
Lokální velké jazykové modely nabízejí lákavé výhody, ale také mají skutečné nevýhody, které je třeba zvážit, než se do nich pustíte. Omezení cenzury, zvýšená ochrana soukromí, offline přístup, úspora nákladů a možnosti přizpůsobení jsou přesvědčivými argumenty pro lokální implementaci LLM. Tyto výhody však mají svou cenu. S velkým počtem volně dostupných LLM online může být rozhodnutí pro lokální LLM zbytečné. Mějte však na paměti, že pokud je něco zdarma, vy jste pravděpodobně produktem a data, která generujete, jsou využívána. Dnes tedy neexistuje jednoznačná správná nebo špatná odpověď. Zhodnocení vašich priorit rozhodne o tom, zda je nyní správný čas na změnu.