La modélisation du grand langage (LLM) est devenue une option puissante qui permet aux développeurs et aux chercheurs d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour mieux comprendre et générer le langage humain. LLM est un modèle d'apprentissage en profondeur qui peut être formé sur des ensembles de données linguistiques complexes et spécialisés pour améliorer sa compréhension de différents contextes culturels et régionaux.
Depuis l'arrivée de ChatGPT en novembre 2022, le terme Large Language Model (LLM) est rapidement passé d'un terme de niche pour les geeks de l'IA à un mot courant sur toutes les lèvres. Le plus grand attrait du modèle LLM sur site est la possibilité de reproduire les capacités d'un chatbot comme ChatGPT sur votre propre ordinateur sans avoir besoin de la version hébergée dans le cloud.
Il existe des arguments pour et contre la mise en place d’un LLM local sur votre ordinateur. Nous allons passer en revue tout le battage médiatique et vous présenter les faits. Devriez-vous utiliser un LLM local ? Vérifier Comment créer une instance ChatGPT personnalisée avec vos données privées.
Avantages de l'utilisation de LLM locaux
Pourquoi les gens prennent-ils la peine de configurer de grands modèles linguistiques personnalisés sur leurs ordinateurs ? Au-delà du battage médiatique et de la vantardise, quels sont les avantages pratiques ?
1. Moins de surveillance
Lorsque ChatGPT et Bing AI ont été mis en ligne pour la première fois, les choses que les chatbots étaient prêts à dire et à faire étaient aussi fascinantes qu’alarmantes. Bing AI se comportait de manière mignonne et douce, comme s'il avait des sentiments. ChatGPT était prêt à utiliser des gros mots si vous le demandiez gentiment. À l’époque, les deux chatbots vous aidaient à fabriquer une bombe si vous utilisiez les bonnes invites. Cela peut sembler faux à tous égards, mais la capacité de faire n’importe quoi était un symbole des capacités illimitées des modèles de langage qui le supportaient.
Aujourd’hui, les deux chatbots sont si étroitement contrôlés qu’ils ne vous aideront même pas à écrire un roman policier fictif comportant des scènes violentes. Certains chatbots IA ne parlent même pas de religion ou de politique. Bien que le grand modèle linguistique (LLM) que vous pouvez configurer localement ne soit pas totalement exempt de censure, de nombreuses options disponibles feront volontiers des choses qui suscitent la réflexion, ce que les chatbots destinés au public ne feront pas. Ainsi, si vous ne souhaitez pas qu’un robot vous donne des leçons d’éthique lorsque vous discutez de sujets d’intérêt personnel, exécuter un modèle LLM local peut être la solution parfaite.
2. Meilleure confidentialité des données
L'une des principales raisons pour lesquelles les gens choisissent de bénéficier d'un LLM sur site est de garantir que tout ce qui se passe sur leurs ordinateurs reste sur ces machines. Lorsque vous utilisez LLM localement, c'est comme avoir une conversation privée dans votre salon : personne à l'extérieur ne peut l'entendre. Que vous essayiez les détails de votre carte de crédit ou que vous ayez des conversations personnelles sensibles avec LLM, toutes les données résultantes sont stockées uniquement sur votre ordinateur. Une alternative consiste à utiliser des formulaires LLM accessibles au public tels que GPT-4, qui permettent aux entreprises responsables d'accéder à vos informations de discussion.
3. Utilisation hors ligne
L'Internet étant si largement disponible et abordable, l'accès hors ligne peut sembler une raison triviale pour utiliser un LLM local. L'accès hors ligne peut devenir particulièrement critique dans les endroits éloignés ou isolés où le service Internet n'est pas fiable ou indisponible. Dans de tels scénarios, un LLM local fonctionnant indépendamment d’une connexion Internet devient un outil essentiel. Il vous permet de continuer à faire ce que vous voulez sans interruption.
4. Économies de coûts
Prix moyen d'accès à un modèle LLM performant tel que GPT-4 ou Claudie 2 C'est 20 $ par mois. Même si ce prix ne semble pas alarmant, vous bénéficiez néanmoins de plusieurs limitations ennuyeuses pour ce montant. Par exemple, avec GPT-4, accessible via ChatGPT, vous êtes limité à un maximum de 50 messages sur une période de trois heures. Vous ne pouvez dépasser ces limites qu’en passant à un forfait Chat GPT Entreprise, ce qui peut coûter des milliers de dollars. Avec un LLM sur site, une fois l'application configurée, il n'y a pas d'abonnement mensuel de 20 $ ni de frais récurrents à payer. C'est comme acheter une voiture au lieu de compter sur des services de covoiturage. Au début, cela coûte cher, mais avec le temps, vous pouvez économiser de l'argent.
5. Meilleure personnalisation
Les chatbots IA accessibles au public ont des capacités de personnalisation limitées en raison de problèmes de sécurité et de censure. À l’aide d’un assistant IA hébergé localement, vous pouvez entièrement personnaliser le modèle en fonction de vos besoins spécifiques. Vous pouvez former l'assistant sur des données propriétaires adaptées à vos cas d'utilisation préférés, améliorant ainsi la pertinence et la précision. Par exemple, un avocat peut améliorer son IA locale pour générer des informations juridiques plus précises. La fonctionnalité clé est le contrôle de la personnalisation pour répondre à vos besoins uniques. Vérifier Exécutez une copie de ChatGPT localement et gratuitement sur Windows avec GPT4All.
Inconvénients de l’utilisation de LLM locaux
Avant de faire le changement, l'utilisation d'un LLM interne présente certains inconvénients que vous devriez prendre en compte.
1. Consommation gourmande en ressources
Pour exécuter un LLM local hautes performances, vous aurez besoin d'un matériel avancé. Pensez à des processeurs puissants, beaucoup de RAM et potentiellement un GPU dédié. Ne vous attendez pas à ce qu’un ordinateur portable à 400 $ offre une bonne expérience. Les réponses seront très lentes, en particulier avec les modèles d’IA plus grands. C'est comme jouer à des jeux vidéo haut de gamme, vous avez besoin de spécifications puissantes pour des performances optimales. Vous aurez peut-être également besoin de solutions de refroidissement spécialisées. L’essentiel est que les LLM sur site nécessitent d’investir dans du matériel haut de gamme pour obtenir (ou même améliorer) la vitesse et la réactivité dont vous bénéficiez dans les options Web. Les exigences informatiques de votre part seront importantes par rapport à l’utilisation de services Web.
2. Réponses plus lentes et performances inférieures
Une limitation courante des LLM locaux réside dans les temps de réponse plus lents. La vitesse exacte dépend du modèle d'IA spécifique et du matériel utilisé, mais la plupart des paramètres sont en retard par rapport aux services en ligne. Après avoir rencontré des réponses instantanées de ChatGPT, Bard et d'autres, un utilisateur du modèle LLM local peut se sentir très lent. Les mots coulent lentement au lieu d’être répétés rapidement. Ce n'est généralement pas vrai, car certains LLM locaux fonctionnent bien. Mais les utilisateurs moyens sont confrontés à une forte baisse de la rapidité de l’expérience Web. Alors préparez-vous au « choc culturel » des systèmes en ligne rapides aux systèmes sur site équivalents plus lents.
Bref, à moins que vous n'utilisiez une configuration haut de gamme (nous parlons d'un AMD Ryzen 5800X3D avec un Nvidia RTX 4090 et suffisamment de RAM), les performances globales de votre LLM local ne seront pas à la hauteur de l'IA générative. les chatbots en ligne propulsés auxquels vous êtes habitué.
3. Configuration complexe
Le déploiement d'un modèle LLM sur site est plus complexe que le simple abonnement à un service d'IA basé sur le Web. Avec une connexion Internet, votre compte ChatGPT, Bard ou Bing AI peut être prêt à lancer une réclamation en quelques minutes. La mise en place d'un package LLM sur site complet nécessite le téléchargement de frameworks, la configuration de l'infrastructure et l'intégration de divers composants. Pour les modèles plus grands, ce processus complexe peut prendre des heures, même avec des outils visant à simplifier le processus d'installation. Certains systèmes d’IA avancés nécessitent encore une expertise technique approfondie pour fonctionner localement. Par conséquent, contrairement aux modèles d’IA plug-and-play basés sur le Web, la gestion locale de l’IA implique un investissement important en technologie et en temps.
4. Connaissances limitées
De nombreux modèles LLM locaux ne sont pas à jour. Elle a une connaissance limitée de l’actualité. Vous vous souvenez de l'époque où ChatGPT ne pouvait pas accéder à Internet ? Quand seulement pourra-t-il répondre aux questions sur les événements survenus avant septembre 2021 ? Oui? Eh bien, à l’instar des premiers modèles ChatGPT, les modèles linguistiques hébergés localement ne sont souvent formés que sur les données avant une certaine date limite. En conséquence, ils ne sont pas conscients des développements récents par la suite.
De plus, les modèles LLM locaux n’ont pas accès aux données Internet en direct. Cela limite l’utilité des requêtes en temps réel telles que les cours boursiers ou la météo. Pour profiter de ce qui ressemble à des données en temps réel, les modèles LLM sur site nécessitent généralement une couche supplémentaire d'intégration avec les services connectés à Internet. L'accès à Internet est l'une des raisons pour lesquelles vous pourriez envisager de passer à ChatGPT Plus ! Vérifier Façons d'utiliser l'IA pour simplifier le travail à distance et hybride.
Foire Aux Questions
س1. Qu'est-ce qu'un modèle linguistique local (LLM) ?
Un modèle de macrolangage local est un modèle d'apprentissage automatique qui a été formé sur des ensembles de données linguistiques locales ou personnalisées pour augmenter sa précision dans la compréhension et l'interaction avec les langues locales et les cultures régionales.
Q2. Quelles sont les utilisations courantes des modèles LLM locaux ?
Les modèles LLM locaux peuvent être utilisés pour traduire des textes, analyser le paysage linguistique local et générer un contenu en langue locale plus précis.
Q3. Y a-t-il une différence entre le LLM local et les modèles généraux ?
Oui, la différence réside dans la formation sur les données locales, ce qui augmente la précision du modèle face à des langues et des contextes spécifiques.
Q4. Comment puis-je appliquer un LLM local à mon projet ?
Le modèle doit être formé à l’aide de données linguistiques locales et sélectionner les applications qui en bénéficient pour améliorer la compréhension et la communication linguistiques.
Q5. Puis-je former moi-même le modèle LLM local ?
Oui, vous pouvez entraîner le modèle en fonction de vos propres ensembles de données locaux, mais cela nécessite une expertise et des ressources en apprentissage automatique.
Devriez-vous utiliser un LLM local ?
Les modèles macroéconomiques locaux offrent des avantages intéressants, mais présentent également de réels inconvénients à prendre en compte avant de prendre une décision. Moins de surveillance, une meilleure confidentialité, un accès hors ligne, des économies de coûts et une personnalisation constituent des arguments convaincants en faveur de la configuration de votre LLM sur site. Cependant, ces avantages ont un prix. Avec autant de formulaires LLM disponibles gratuitement en ligne, devenir local peut être comme écraser une mouche avec un marteau – possible mais surfait. Mais rappelez-vous que si ce que vous obtenez est gratuit, vous et les données que vous créez êtes probablement le produit. Par conséquent, il n’y a pas aujourd’hui de bonne ou de mauvaise réponse définitive. L’évaluation de vos priorités déterminera si c’est le bon moment pour faire le changement. Vous pouvez voir maintenant Intelligence artificielle et risques pour la vie privée : protéger vos données dans un monde automatisé.
