大型語言模型 (LLM) 已成為開發者和研究人員利用機器學習技術來更好地理解和生成人類語言的強大工具。 LLM 是一種深度學習模型，可在複雜且專業的語言資料集上進行訓練，以提升其對不同文化和地理背景的理解。
自 2022 年 XNUMX 月 ChatGPT 發布以來，大型語言模型 (LLM) 這一術語已迅速從 AI 極客的小眾術語變為家喻戶曉的詞彙。原生 LLM 最大的吸引力在於，它能夠在自己的電腦上複製 ChatGPT 等聊天機器人的功能，而無需雲端託管版本。
關於在電腦上開設本地法學碩士課程，存在一些優點和缺點。我們將探討各種炒作，並為您帶來事實。您應該選擇本地法學碩士課程嗎？查看 如何使用您自己的資料建立自訂 ChatGPT 實例.
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使用本地法學碩士的優勢
為什麼人們要費心在電腦上建立大型客製化語言模型？除了炒作和宣傳之外，它還有哪些實際好處？
1. 減少審查
當 ChatGPT 和 Bing AI 首次亮相時，這兩個聊天機器人願意說和做的事情既令人著迷又令人不安。 Bing AI 的行為甜美而優美，彷彿它有感情。如果你禮貌地詢問，ChatGPT 會毫不猶豫地說髒話。當時，如果你使用正確的提示，這兩個聊天機器人都會幫你製造炸彈。這在各方面可能看起來都不對勁，但這種無所不能的能力像徵著驅動它們的語言模型所擁有的無限潛能。
如今，這兩種聊天機器人都受到嚴格控制，甚至連寫一部包含暴力場景的虛構犯罪小說都做不到。有些人工智慧聊天機器人甚至不會談論宗教或政治。雖然你在本地建立的大型語言模型（LLM）並非完全不受審查，但許多可用的選項都樂於做一些面向公眾的聊天機器人不會做的引人深思的事情。所以，如果你不想讓機器人在討論個人感興趣的話題時滔滔不絕地談論道德問題，那麼攻讀本地LLM或許是個不錯的選擇。
2. 更好的資料隱私
人們選擇攻讀本地法學碩士 (LLM) 的主要原因之一是確保電腦上發生的一切都只保留在電腦上。使用本地法學碩士 (LLM) 就像在客廳裡進行私密對話一樣——外面的人無法竊聽。無論您是想提供信用卡信息，還是與 LLM 進行敏感的私人對話，所有生成的數據都僅存儲在您的計算機上。另一種選擇是使用公開的 LLM 模型，例如 GPT-4，這使得負責任的公司可以存取您的聊天資訊。
3. 離線使用
網路如此普及且價格實惠，離線存取似乎只是選擇本地法學碩士的一個微不足道的理由。但在網路服務不穩定或無法使用的偏遠地區，離線存取尤為重要。在這種情況下，一個獨立於網路連線運作的本地法學碩士就成了至關重要的工具。它能讓你不受干擾地繼續做你想做的事情。
4. 節省成本
造訪 GPT-4 或 克勞德 2 每月 20 美元。雖然這價格看起來不算嚇人，但你還是會遇到一些惱人的限制。例如，透過 ChatGPT 存取的 GPT-4 限制為三小時內只能發送 50 則訊息。只有切換到其他套餐才能超過此限制。 聊天GPT企業，這可能要花費數千美元。有了本地法學碩士 (LLM)，一旦你設定了應用程序，就無需支付每月 20 美元的訂閱費或其他經常性費用。這就像買車而不是依賴共乘服務一樣。一開始，它很貴，但隨著時間的推移，你可以省錢。
5. 更好的分配
由於安全和審查方面的擔憂，公開的人工智慧聊天機器人的客製化功能有限。使用本地託管的人工智慧助手，您可以完全自訂模型以滿足您的特定需求。您可以根據您偏好的用例，使用專有資料對助手進行訓練，從而提高相關性和準確性。例如，律師可以優化其本地人工智慧，以產生更準確的法律見解。其關鍵功能是控制定制以滿足您的獨特需求。查看 使用 GPT4All 在 Windows 上執行 ChatGPT 的本機免費版本.
使用本地法學碩士的缺點
在您做出轉換之前，您應該考慮使用本地 LLM 的一些缺點。
1. 資源密集型
要運行高效能的本地法學碩士 (LLM)，你需要高端硬體。想想強大的 CPU、大容量的 RAM，以及可能更強大的 GPU。不要指望一台 400 美元的廉價筆記型電腦就能提供良好的體驗。響應速度會非常慢，尤其是在運行較大的 AI 模型時。就像運行高階電玩遊戲一樣，你需要強大的配置才能獲得最佳效能。你可能還需要專門的散熱解決方案。總而言之，本地法學碩士需要投資高端硬體才能達到你在網頁端學習中享受的速度和反應速度（甚至更高）。你的計算需求將比使用網頁端服務高得多。
2. 反應速度較慢，性能較低
原生法學碩士 (LLM) 的一個常見限制是回應時間較慢。具體速度取決於具體的 AI 模型和硬件，但大多數設定都落後於線上服務。在體驗過 ChatGPT、Gemini 等平台的即時回應後，原生法學碩士 (LLM) 可能會感覺遲鈍。文字流轉緩慢，回覆速度卻很快。這並非普遍現象，因為有些原生法學碩士 (LLM) 表現良好。然而，普通用戶的網路速度會顯著下降。因此，從快速的線上系統到速度較慢、同等速度的原生系統，要做好文化衝擊的準備。
簡而言之，除非您使用頂級設定（我們談論的是配備 Nvidia RTX 5800 和足夠 RAM 的 AMD Ryzen 3X4090D），否則您本地 LLM 的整體性能將無法與您習慣的生成式 AI 驅動的線上聊天機器人相提並論。
3. 複雜的設置
部署本地 LLM 模型比簡單地訂閱基於 Web 的 AI 服務更為複雜。有了網路連接，您的 ChatGPT、Gemini 或 Bing AI 帳戶可以在幾分鐘內啟動並運行。設定完整的本機 LLM 套件需要下載框架、設定基礎架構並整合各種元件。對於較大的模型，即使使用旨在簡化安裝過程的工具，這個複雜的過程也可能耗時數小時。一些複雜的 AI 系統仍然需要深厚的技術專業知識才能在本地運作。因此，與即插即用的基於 Web 的 AI 模型不同，運行本地 AI 需要大量的技術專業知識和時間投入。
4. 知識有限
許多本地 LLM 模型缺乏最新知識。它們對時事的認知有限。還記得 ChatGPT 無法上網的時代嗎？那時它只能回答 2021 年 XNUMX 月之前發生的事件的問題。對吧？嗯，與早期的 ChatGPT 模型類似，本地託管的語言模型通常只使用特定截止日期之前的資料進行訓練。因此，它們缺乏對該時間點之後最新動態的認知。
此外，本地 LLM 模型無法存取即時互聯網資料。這限制了股票價格或天氣等即時查詢的實用性。為了享受即時數據，本地 LLM 模型通常需要與互聯網連接服務進行額外的整合。網路存取是您可以考慮升級到 ChatGPT Plus 的原因之一！快來了解一下。 利用人工智慧簡化遠端和混合工作的方法.
常見問題
س1.什麼是局部大型語言模型（LLM）？
大型本地語言模型是在本地或自訂語言資料集上訓練的機器學習模型，以提高其理解和與本地語言和區域文化互動的準確性。
Q2. 本地LLM模型的常見用途有哪些？
本地 LLM 模型可用於翻譯文字、分析本地語言環境並產生更準確的本地語言內容。
Q3. 本土LLM模式和公立LLM模式有什麼差別嗎？
是的，差異在於在本地資料上進行訓練，這增加了模型處理特定語言和上下文的準確性。
Q4. 我如何在我的專案中實現本地 LLM？
該模型應使用本地語言資料進行訓練，並選用於可從中受益以提高語言理解和交流的應用程式。
Q5. 我可以訓練自己的本地 LLM 模型嗎？
是的，可以根據您自己的本地資料集訓練模型，但這需要機器學習專業知識和必要的資源。
您應該使用本地的法學碩士學位嗎？
本地法學碩士 (LLM) 的優勢誘人，但也存在一些實際的缺點，在做出決定之前務必考慮。更少的審查、更好的隱私保護、離線訪問、節省成本以及個性化定制，這些都為在本地開設 LLM 提供了強有力的理由。然而，這些優勢是有代價的。如今網路上有如此多的免費 LLM 課程，轉到本地 LLM 就像用大錘砸蒼蠅一樣——雖然可能，但有些矯枉過正。但請記住，如果您獲得的是免費的，那麼您和您產生的數據很可能就是產品本身。因此，目前還沒有絕對的正確或錯誤答案。評估您的優先事項將決定現在是否是轉換的正確時機。您可以立即查看。 人工智慧與隱私風險：在自動化世界中保護您的數據.
