هوش مصنوعی دیگر محدود به مراکز داده گسترده یا سیستم عامل های مبتنی بر ابر نیست که توسط غول های فنی اداره می شوند. در سالهای اخیر ، اتفاق قابل توجهی رخ داده است – ایه به خانه می آید. مدلهای محلی بزرگ زبان (LLM) ، همان نوع ابزارهای هوش مصنوعی که چت های قدرت ، سازندگان محتوا و دستیاران کد را برق می دهند بارگیری و مستقیماً در دستگاه های شخصی اجرا می شودبشر و این تغییر بیش از دموکراتیک کردن دسترسی به فناوری قدرتمند انجام می شود – این مرحله برای دوره جدیدی در حریم خصوصی داده ها است.
جذابیت LLM های محلی قابل درک است. تصور کنید که می توانید از یک چت بابات به اندازه GPT-4.5 استفاده کنید ، اما بدون ارسال نمایش داده های خود به یک سرور از راه دور. یا تهیه مطالب ، خلاصه کردن اسناد و تولید کد بدون این که نگران این باشید که درخواست های شما در حال ذخیره ، تجزیه و تحلیل یا کسب درآمد باشد. با LLM های محلی ، کاربران می توانند ضمن نگه داشتن داده های خود به طور محکم تحت کنترل خود ، از قابلیت های مدل های پیشرفته AI لذت ببرند.
چرا LLM های محلی در حال افزایش هستند؟
سالها ، استفاده از مدلهای قدرتمند هوش مصنوعی به معنای اتکا به API یا سیستم عامل هایی که توسط OpenAI ، Google ، Anthropic و سایر رهبران صنعت برگزار می شود. این رویکرد برای کاربران گاه به گاه و مشتریان سازمانی به طور یکسان کار کرد. اما این امر با تجارت نیز همراه بود: مسائل مربوط به تأخیر ، محدودیت های استفاده و شاید مهمتر از همه نگرانی در مورد نحوه برخورد داده ها.
پس جنبش منبع باز آمدبشر سازمان هایی مانند Eleutherai ، بغل کردن چهره ، پایداری هوش مصنوعی و متا با مجوزهای مجاز شروع به انتشار مدل های فزاینده ای قدرتمند کردند. به زودی ، پروژه هایی مانند Llama ، Mistral و PHI شروع به ساختن امواج کردند و به توسعه دهندگان و محققان دسترسی به مدل های برش داده شده که می توانند به صورت مناسب و یا مستقر در محلی مستقر شوند. ابزارهایی مانند llama.cpp و اولاما اجرای این مدل ها را آسانتر از همیشه کرده است در سخت افزار درجه مصرف کننده کارآمد است.
ظهور سیب سیلیکون ، با تراشه های سری M قدرتمند خود، و افزایش قیمت مناسب GPU های با کارایی بالا ، این روند را بیشتر تسریع کرد. اکنون ، علاقه مندان ، محققان و کاربران متمرکز بر حریم خصوصی مدل های پارامتر 7B ، 13B یا حتی 70B را از راحتی در خانه خود اجرا می کنند.
LLM های محلی و الگوی جدید حریم خصوصی
یکی از بزرگترین مزایای LLM های محلی است نحوه تغییر شکل گفتگو در مورد حریم خصوصی داده هابشر وقتی با یک مدل مبتنی بر ابر تعامل دارید ، داده های شما باید به جایی بروند. این کشور از طریق اینترنت سفر می کند ، روی یک سرور قرار می گیرد و ممکن است برای بهبود تکرارهای آینده مدل وارد سیستم شود ، ذخیره شود یا از آن استفاده شود. حتی اگر این شرکت بگوید داده ها را به سرعت حذف می کند یا آن را طولانی مدت ذخیره نمی کند ، شما هنوز هم در مورد اعتماد کار می کنید.
در حال اجرا مدل های محلی آن را تغییر می دهد. اعلان های شما هرگز دستگاه شما را ترک نمی کنند. داده های شما به اشتراک گذاشته نمی شود ، ذخیره می شود یا به شخص ثالث ارسال نمی شود. این امر به ویژه در زمینه هایی که محرمانه بودن بسیار مهم است بسیار مهم است – فکر می کنند وکلا در تهیه اسناد حساس ، درمانگرانی که حریم شخصی مشتری را حفظ می کنند ، یا روزنامه نگاران که از منابع خود محافظت می کنند ، فکر می کنند.
همراه با این واقعیت است که حتی قدرتمندترین سکوهای خانگی نمی توانند مدل های 400B همه کاره را اجرا کنند یا Moe llms، این بیشتر بر نیاز به مدل های محلی بسیار تخصصی و دقیق برای اهداف و سوله های خاص تأکید می کند.
همچنین به کاربران آرامش خاطر می دهد. نیازی به حدس زدن دوم نیست که آیا سوالات شما در حال ورود به سیستم هستند یا محتوای شما بررسی می شود. شما مدل را کنترل می کنید ، زمینه را کنترل می کنید و خروجی را کنترل می کنید.
LLM محلی از مواردی که در خانه شکوفا می شوند
LLM های محلی فقط یک تازگی نیستند. آنها در طیف گسترده ای از دامنه ها مورد استفاده جدی قرار می گیرند-و در هر حالت ، اجرای محلی مزایای ملموس و غالباً تغییر بازی را به همراه می آورد:
- محتوا: LLM های محلی به سازندگان این امکان را می دهد تا با اسناد حساس ، استراتژی های پیام رسانی برند یا مواد منتشر نشده بدون خطر نشت ابر یا برداشت داده های طرف فروشنده کار کنند. ویرایش در زمان واقعی ، تولید ایده و تنظیم لحن در دستگاه انجام می شود و باعث می شود تکرار سریعتر و ایمن تر شود.
- کمک برنامه نویسی: هم مهندس و هم توسعه دهندگان نرم افزاری که با الگوریتم های اختصاصی کار می کنند، کتابخانه های داخلی یا معماری محرمانه می توانند از LLM های محلی برای تولید توابع ، تشخیص آسیب پذیری ها یا کد میراث بازپرداخت بدون پینگ API های شخص ثالث استفاده کنند. نتیجه؟ کاهش قرار گرفتن در معرض IP و یک حلقه dev ایمن تر.
- یادگیری زبانی: مدل های زبان آفلاین به زبان آموزان کمک کنید تا تجربیات همهجانبه را شبیه سازی کنندtranslating زبان عامیانه ، تصحیح دستور زبان و انجام مکالمات روان – بدون تکیه بر سیستم عامل های ابری که ممکن است تعامل داشته باشند. ایده آل برای زبان آموزان در کشورهای محدود کننده یا کسانی که می خواهند کنترل کامل بر داده های یادگیری خود داشته باشند.
- بهره وری شخصی: از جمع بندی PDF های پر از سوابق مالی گرفته تا ایمیل های تولید شده حاوی اطلاعات مشتری خصوصی ، LLM های محلی ضمن نگه داشتن هر بایت محتوا در دستگاه کاربر ، کمک های متناسب را ارائه می دهند. این بازدهی را بدون هیچ گونه محرمانه بودن تجارت باز می کند.
برخی از کاربران حتی در حال ساختن گردش کار سفارشی هستندبشر آنها در حال زنجیر کردن مدلهای محلی با هم هستند و ورودی صدا ، تجزیه اسناد و ابزارهای تجسم داده ها را برای ساخت کوپل های شخصی ترکیب می کنند. این سطح از سفارشی سازی فقط در شرایطی امکان پذیر است که کاربران به سیستم زیرین دسترسی کامل داشته باشند.
چالش ها هنوز ایستاده اند
گفته می شود ، LLM های محلی بدون محدودیت نیستند. اجرای مدل های بزرگ به صورت محلی نیاز به یک تنظیم گوشت گاو دارد. در حالی که برخی از بهینه سازی ها به کاهش مصرف حافظه کمک می کنند ، بیشتر لپ تاپ های مصرف کننده نمی توانند به راحتی مدل های 13B+ را بدون تجارت جدی در سرعت یا طول زمینه اجرا کنند.
همچنین در مورد نسخه سازی و مدیریت مدل چالش هایی وجود دارد. یک شرکت بیمه را با استفاده از LLM های محلی تصور کنید برای ارائه بیمه ون به مشتریانبشر این ممکن است “ایمن تر” باشد ، اما تمام ادغام ها و تنظیم دقیق باید به صورت دستی انجام شود ، در حالی که یک راه حل آماده ، ضروریات را از جعبه آماده کرده است ، همانطور که در حال حاضر اطلاعات بیمه ای دارد، نمای کلی بازار و هر چیز دیگری به عنوان بخشی از داده های آموزشی آن.
پس موضوع سرعت استنباط وجود داردبشر حتی در تنظیمات قدرتمند ، استنتاج محلی به طور معمول کندتر از تماس های API برای بهینه سازی های بهینه شده و با کارایی ابر است. این باعث می شود LLM های محلی برای کاربرانی که حریم خصوصی را بیش از سرعت یا مقیاس در اولویت قرار می دهند ، مناسب تر شود.
با این وجود ، پیشرفت در بهینه سازی چشمگیر است. مدل های کمیت ، انواع 4 بیتی و 8 بیتی و معماری های در حال ظهور به طور پیوسته شکاف منابع را کاهش می دهند. و همچنان که سخت افزار به پیشرفت خود ادامه می دهد ، کاربران بیشتری LLMS محلی را عملی می یابند.
هوش مصنوعی محلی ، پیامدهای جهانی
پیامدهای این تغییر فراتر از راحتی فردی است. LLM های محلی بخشی از یک جنبش غیر تمرکز بیشتر است که نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می دهد. به جای برون سپاری اطلاعات به سرورهای از راه دور ، کاربران استقلال محاسباتی را پس می گیرندبشر این امر در مورد حاکمیت داده ها ، به ویژه در کشورهایی که مقررات حریم خصوصی دقیق یا زیرساخت های ابری محدود دارند ، پیامدهای عظیمی دارد.
این همچنین گامی به سوی دموکراتیک سازی هوش مصنوعی است. همه بودجه برای اشتراک های حق بیمه API و با LLM های محلی ندارند ، مشاغل می توانند نظارت خود را اجرا کنند، بانک ها می توانند در برابر هکرها غیرقابل نفوذ شوند و سایت های رسانه های اجتماعی می توانند ضد گلوله باشند. ناگفته نماند ، این باعث می شود که درهای نوآوری مردمی ، استفاده آموزشی و آزمایش بدون نوار قرمز باشد.
البته ، همه موارد استفاده نمی توانند محلی را جابجا کنند. بارهای کاری در مقیاس سازمانی ، همکاری در زمان واقعی و برنامه های با توان بالا هنوز از زیرساخت های متمرکز بهره مند می شوند. اما ظهور LLMS محلی انتخاب بیشتری به کاربران می دهدبشر آنها می توانند تصمیم بگیرند که چه موقع و چگونه داده های آنها به اشتراک گذاشته شده است.
افکار نهایی
ما هنوز در روزهای ابتدایی هوش مصنوعی محلی هستیم. بیشتر کاربران فقط در حال کشف آنچه ممکن است. اما حرکت واقعی است. جوامع توسعه دهنده در حال رشد هستند ، اکوسیستم های منبع باز رونق دارند و شرکت ها شروع به توجه می کنند.
برخی از استارتاپ ها حتی در حال ساخت مدل های ترکیبی هستند-اولین ابزارهای محلی که فقط در صورت لزوم با ابر همگام سازی می شوند. برخی دیگر در حال ساختن سکوهای کامل در اطراف استنباط محلی هستند. و چیپ سازندگان اصلی محصولات خود را برای تهیه خاص به بارهای کار هوش مصنوعی بهینه می کنند.
این تغییر کل فقط نحوه استفاده از هوش مصنوعی را تغییر نمی دهد – این باعث تغییر رابطه ما با آن می شود. در پایان ، LLM های محلی چیزی بیش از یک کنجکاوی فنی نیستند. آنها نمایانگر یک محوری فلسفی هستند. جایی که حریم خصوصی برای راحتی قربانی نمی شود. یکی از مواردی که کاربران مجبور نیستند برای هوش خود استقلال را تجارت کنند. هوش مصنوعی به خانه می آید و دوره جدیدی از اعتماد به نفس دیجیتال را با آن به ارمغان می آورد.
