أصبح نموذج اللغة الكبير (LLM) خيار قوي يُتيح للمُطورين والباحثين استخدام تقنيات تعلم الآلة لفهم وتوليد اللغة البشرية بشكل أفضل. إنَّ LLM هو نموذج للتعلم العميق يمكن تدريبه على مجموعات بيانات لغوية مُعقدة ومُتخصصة لتحسين فهمه للسياقات الثقافية والإقليمية المُختلفة.
منذ وصول ChatGPT في نوفمبر 2022، تحول مُصطلح نموذج اللغة الكبير (LLM) بسرعة من مصطلح مُتخصص للمهووسين بالذكاء الاصطناعي إلى كلمة إعتيادية على شفاه الجميع. أعظم جاذبية لنموذج LLM المحلي هي القدرة على تكرار قدرات روبوت الدردشة مثل ChatGPT على الكمبيوتر الخاص بك دون الحاجة إلى الإصدار المُستضاف على السحابة.
توجد حجج مُؤيدة ومعارضة لإعداد LLM محلي على الكمبيوتر الخاص بك. سنستكشف كل الضجيج المُصاحب ونجلب لك الحقائق. هل يجب عليك استخدام LLM محلي؟ تحقق من كيفية إنشاء مثيل ChatGPT مُخصص ببياناتك الخاصة.
إيجابيات استخدام نماذج LLMs المحلية
لماذا ينشغل الأشخاص بإعداد نماذج لغة كبيرة مُخصصة على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم؟ بعيدًا عن الضجيج والتفاخر، ما هي بعض الفوائد العملية؟
1. رقابة أقل
عندما ظهر ChatGPT و Bing AI لأول مرة على الإنترنت، كانت الأشياء التي كانت روبوتات الدردشة على استعداد لقولها والقيام بها رائعة بقدر ما كانت مُثيرة للقلق. تصرف Bing AI بشكل لطيف وجميل، كما لو كان لديه مشاعر. كان ChatGPT على استعداد لاستخدام الكلمات البذيئة إذا طلبت ذلك بلطف. في ذلك الوقت، كان كلا روبوتي الدردشة سيُساعدانك في صنع قنبلة إذا استخدمت المُطالبات الصحيحة. قد يبدو هذا خطأً من جميع النواحي، لكن القدرة على فعل أي شيء كانت رمزًا للقدرات غير المُقيِّدة لنماذج اللغة التي تدعمها.
اليوم، يخضع كل من روبوتي الدردشة لرقابة مُشددة لدرجة أنها لن تُساعدك حتى في كتابة رواية حول جريمة خيالية تحتوي على مشاهد عنيفة. بعض روبوتات الدردشة المُدعمة بالذكاء الاصطناعي لا تتحدث حتى عن الدين أو السياسة. على الرغم من أنَّ نموذج اللغة الكبيرة (LLM) الذي يُمكنك إعداده محليًا لا يخلو تمامًا من الرقابة، إلا أنَّ الكثير من الخيارات المُتاحة ستفعل بكل سرور الأشياء المُثيرة للتفكير فيها والتي لن تفعلها روبوتات الدردشة التي تُواجه الجمهور. لذا، إذا كنت لا تريد أن يقوم روبوت بإلقاء محاضرات حول الأخلاق عند مناقشة موضوعات ذات اهتمامات شخصية، فقد يكون تشغيل نموذج LLM محلي هو الحل الأمثل.
2. خصوصية أفضل للبيانات
أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل الأشخاص يختارون الحصول على LLM محلي هو التأكد من أنَّ كل ما يحدث على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم يبقى على تلك الأجهزة. عندما تستخدم LLM محليًا، فإنَّ الأمر يُشبه إجراء محادثة خاصة في غرفة المعيشة الخاصة بك — لا يُمكن لأي شخص بالخارج الاستماع إليها. سواء كنت تجرب تفاصيل بطاقتك الائتمانية أو تجري محادثات شخصية حساسة مع LLM، يتم تخزين جميع البيانات الناتجة فقط على الكمبيوتر الخاص بك. البديل هو استخدام نماذج LLM المُتاحة للجمهور مثل GPT-4، والتي تمنح الشركات المسؤولة إمكانية الوصول إلى معلومات الدردشة الخاصة بك.
3. الاستخدام دون اتصال بالإنترنت
مع كون الإنترنت متاحًا وبأسعار معقولة على نطاق واسع، فقد يبدو الوصول دون اتصال بالإنترنت سببًا تافهًا لاستخدام LLM محلي. قد يُصبح الوصول دون اتصال بالإنترنت أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص في الأماكن النائية أو المعزولة أين تكون خدمة الإنترنت غير موثوقة أو غير مُتوفرة. في مثل هذه السيناريوهات، يُصبح LLM المحلي الذي يعمل بشكل مُستقل عن الاتصال بالإنترنت أداة حيوية. فهو يسمح لك بمواصلة القيام بكل ما تُريد القيام به دون انقطاع.
4. وفورات في التكاليف
متوسط سعر الوصول إلى نموذج LLM قادر مثل GPT-4 أو Claude 2 هو 20 دولارًا شهريًا. على الرغم من أن هذا قد لا يبدو وكأنه سعر مُثير للقلق، إلا أنك لا تزال تحصل على العديد من القيود المزعجة لهذا المبلغ. على سبيل المثال، مع GPT-4، الذي يُمكن الوصول إليه عبر ChatGPT، فإنك عالق مع حد أقصى 50 رسالة في مدة ثلاث ساعات. لا يُمكنك تجاوز هذه الحدود إلا عن طريق التبديل إلى خطة ChatGPT Enterprise، والتي قد تكلف آلاف الدولارات. مع LLM محلي، بمجرد إعداد التطبيق، لن يكون هناك اشتراك شهري بقيمة 20 دولارًا أو تكاليف مُتكررة لدفعها. إنه مثل شراء سيارة بدلاً من الاعتماد على خدمات مشاركة الرحلات. في البداية، يكون الأمر مُكلفًا، ولكن مع مرور الوقت، يُمكنك توفير المال.
5. تخصيص أفضل
قامت روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المُتاحة للعامة بتقييد إمكانيات التخصيص بسبب المخاوف الأمنية والرقابية. باستخدام مساعد الذكاء الاصطناعي المُستضاف محليًا، يُمكنك تخصيص النموذج بالكامل ليُناسب احتياجاتك الخاصة. يمكنك تدريب المساعد على البيانات الخاصة المصممة خصيصًا لحالات الاستخدام التي تُفضلها، مما يؤدي إلى تحسين الملاءمة والدقة. على سبيل المثال، يمكن للمحامي تحسين الذكاء الاصطناعي المحلي الخاص به لتوليد رؤى قانونية أكثر دقة. الميزة الأساسية هي التحكم في التخصيص لتلبية متطلباتك الفريدة. تحقق من تشغيل نسخة من ChatGPT محليًا ومجانًا على Windows باستخدام GPT4All.
سلبيات استخدام نماذج LLMs المحلية
قبل إجراء التبديل، هناك بعض الجوانب السلبية لاستخدام LLM محلي يجب عليك مراعاتها.
1. استهلاك كثيف للموارد
لتشغيل LLM محلي عالي الأداء، ستحتاج إلى أجهزة مُتطورة. فكر في وحدات المعالجة المركزية القوية، والكثير من ذاكرة الوصول العشوائي، ومن المحتمل أن تكون وحدة معالجة الرسومات مُخصصة. لا تتوقع أن يوفر كمبيوتر محمول بميزانية تبلغ 400 دولار تجربة جيدة. ستكون الاستجابات بطيئة للغاية، خاصة مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر حجمًا. إنه مثل تشغيل ألعاب الفيديو المتطورة، فأنت بحاجة إلى مواصفات قوية للحصول على الأداء الأمثل. وقد تحتاج أيضًا إلى حلول تبريد متخصصة. خلاصة القول هي أنَّ نماذج LLMs المحلية تتطلب الاستثمار في أجهزة عالية المستوى للحصول على السرعة والاستجابة التي تستمتع بها في الخيارات المُستندة إلى الويب (أو حتى تحسينها). ستكون مُتطلبات الحوسبة من جانبك كبيرة مقارنة باستخدام الخدمات المستندة إلى الويب.
2. استجابات أبطأ وأداء أقل
أحد القيود الشائعة على نماذج LLMs المحلية هو أوقات الاستجابة الأبطأ. تعتمد السرعة الدقيقة على طراز الذكاء الاصطناعي المحدد والأجهزة المستخدمة، ولكن معظم الإعدادات تتخلف عن الخدمات عبر الإنترنت. بعد تجربة الاستجابات الفورية من ChatGPT و Bard وغيرهما، يُمكن أن يشعر مُستخدم نموذج LLM المحلي بالبطء الشديد. الكلمات تتدفق ببطء مقابل إعادتها بسرعة. وهذا ليس صحيحًا بشكل عام، حيث تحقق بعض نماذج LLMs المحلية أداءً جيدًا. لكن المستخدمين العاديين يواجهون انخفاضًا حادًا في تجربة الويب السريعة. لذا، استعد لـ “صدمة ثقافية” من الأنظمة السريعة عبر الإنترنت إلى الأنظمة المحلية المُكافئة الأبطأ.
باختصار، ما لم تكن تستخدم إعدادًا من الطراز الأول (نحن نتحدث عن AMD Ryzen 5800X3D مع Nvidia RTX 4090 وذاكرة الوصول العشوائي الكافية)، فلن يكون الأداء العام لـ LLM المحلي الخاص بك مُكافئ لروبوتات الدردشة عبر الإنترنت والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي والتي اعتدت عليها.
3. الإعداد المُعقَّد
يُعد نشر نموذج LLM محليًا أكثر تعقيدًا من مجرد الاشتراك في خدمة الذكاء الاصطناعي على شبكة الإنترنت. من خلال الاتصال بالإنترنت، يُمكن أن يكون حساب ChatGPT أو Bard أو Bing AI الخاص بك جاهزًا لبدء المُطالبة خلال دقائق. يتطلب إعداد حزمة LLM محلية كاملة تنزيل أطر العمل وتكوين البنية التحتية ودمج المُكوِّنات المختلفة. بالنسبة للنماذج الأكبر حجمًا، يُمكن أن تستغرق هذه العملية المُعقَّدة ساعات، حتى مع الأدوات التي تهدف إلى تبسيط عملية التثبيت. لا تزال بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة تتطلب خبرة فنية عميقة لتشغيلها محليًا. لذلك، على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي المُستندة إلى الويب والتي تعمل بنظام التوصيل والتشغيل، فإن إدارة الذكاء الاصطناعي محليًا تنطوي على استثمار كبير في المجال التقني والوقت.
4. المعرفة المحدودة
الكثير من نماذج LLM المحلية ليس لديها معرفة بآخر المُستجدات. لديها معرفة محدودة بالأحداث الجارية. هل تتذكر متى لم يتمكن ChatGPT من الوصول إلى الإنترنت؟ متى يُمكنه فقط تقديم إجابات للأسئلة المُتعلقة بالأحداث التي وقعت قبل سبتمبر 2021؟ نعم؟ حسنًا، على غرار نماذج ChatGPT المُبكرة، غالبًا ما يتم تدريب نماذج اللغة المُستضافة محليًا فقط على البيانات قبل تاريخ نهائي معين. ونتيجة لذلك، فإنها تفتقر إلى الوعي بالتطورات الأخيرة بعد تلك النقطة.
بالإضافة إلى ذلك، لا تستطيع نماذج LLM المحلية الوصول إلى بيانات الإنترنت المباشرة. وهذا يحد من فائدة الاستعلامات في الوقت الفعلي مثل أسعار الأسهم أو الطقس. للاستمتاع بما يشبه البيانات في الوقت الفعلي، ستطلب نماذج LLM المحلية عادةً طبقة إضافية من التكامل مع الخدمات المتصلة بالإنترنت. يُعد الوصول إلى الإنترنت أحد الأسباب التي قد تجعلك تفكر في الترقية إلى ChatGPT Plus! تحقق من طرق استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمل عن بُعد والعمل الهجين.
الأسئلة الشائعة
س1. ما هو نموذج اللغة الكبير (LLM) المحلي؟
نموذج اللغة الكبير المحلي هو نموذج تعلم آلة تم تدريبه على مجموعات بيانات لغوية محلية أو مُخصصة لزيادة دقته في الفهم والتفاعل مع اللغات المحلية والثقافات الإقليمية.
س2. ما هي الاستخدامات الشائعة لنماذج LLM المحلية؟
يُمكن استخدام نماذج LLM المحلية في ترجمة النصوص، تحليل المشهد اللغوي المحلي، وتوليد المحتوى بلغة محلية أكثر دقة.
س3. هل هناك اختلاف بين LLM المحلي والموديلات العامة؟
نعم، الاختلاف يكمن في التدريب على البيانات المحلية، مما يزيد من دقة النموذج في التعامل مع لغات وسياقات معينة.
س4. كيف يُمكنني تطبيق LLM المحلي في مشروعي؟
يجب تدريب النموذج باستخدام بيانات لغوية محلية واختيار التطبيقات التي تستفيد منه في تحسين الفهم اللغوي والتواصل.
س5. هل يُمكنني تدريب نموذج LLM المحلي بنفسي؟
نعم، يُمكن تدريب النموذج بناءً على مجموعات بيانات محلية خاصة بك، ولكن ذلك يتطلب الخبرة في تعلم الآلة والموارد اللازمة.
هل يجب عليك استخدام LLM محلي؟
تُوفر النماذج اللغة الكبيرة المحلية فوائد مُغرية ولكن لها أيضًا جوانب سلبية حقيقية يجب مراعاتها قبل اتخاذ القرار. إنَّ الرقابة الأقل والخصوصية الأفضل والوصول دون اتصال بالإنترنت وتوفير التكاليف والتخصيص تُشكل حجة مقنعة لإعداد LLM الخاص بك محليًا. ومع ذلك، فإنَّ هذه الفوائد لها ثمن. مع وجود الكثير من نماذج LLM المتاحة مجانًا عبر الإنترنت، قد يكون الانتقال إلى نماذج LLM المحلية مثل ضرب ذبابة بمطرقة ثقيلة — وهو أمر مُمكن ولكنه مبالغ فيه. لكن تذكر، إذا كان ما تحصل عليه مجانيًا، فمن المُحتمل أن تكون أنت والبيانات التي تُنشئها هي المنتج. لذلك، لا توجد إجابة محددة صحيحة أو خاطئة اليوم. سيُحدد تقييم أولوياتك ما إذا كان هذا هو الوقت المناسب لإجراء التبديل. يُمكنك الإطلاع الآن على الذكاء الاصطناعي ومخاطر الخصوصية: حماية بياناتك في عالم آلي.
