RAM เพียง 4-8GB? LLM ท้องถิ่นเหล่านี้สามารถทำงานได้โดยตรงบนพีซีของคุณ

ประเด็นสำคัญ

• การใช้แชทบอตที่ขับเคลื่อนโดย LLM ในพื้นที่จะช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เพิ่มความพร้อมใช้งานของแชทบอท และช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิก AI ออนไลน์รายเดือน
• แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ในเครื่อง DistilBERT, ALBERT, GPT-2 124M และ GPT-Neo 125M สามารถทำงานได้ดีบนพีซีที่มี RAM ขนาด 4 ถึง 8GB

แชทบอท AI ในพื้นที่ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จะทำงานบนคอมพิวเตอร์ของคุณหลังจากดาวน์โหลดและตั้งค่าอย่างถูกต้องแล้วเท่านั้น โดยปกติแล้วพวกเขาต้องการหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ (RAM) จำนวนมากจึงจะทำงานได้ดี อย่างไรก็ตาม โมเดลที่ยอดเยี่ยมบางรุ่นสามารถทำงานได้บนคอมพิวเตอร์ที่มี RAM เพียง 4GB

เหตุใดจึงต้องใช้ LLM Chatbots ในพื้นที่

แชทบอท AI ออนไลน์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพรายวันของคุณได้อย่างจริงจัง คุณพิมพ์สิ่งที่คุณต้องการ และ LLM เหล่านี้จะสร้างข้อความตามคำแนะนำของคุณ หากคุณยังคงคุ้นเคยกับการใช้แชทบอท AI อยู่ ลองดูบทความเปรียบเทียบของเราเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง ChatGPT, Claude และ Perplexity เพื่อทำความเข้าใจพื้นฐาน

เหตุใดคุณจึงใช้แชทบอทในพื้นที่แทนตัวเลือกออนไลน์ยอดนิยม ประการแรก การมีแชทบอทเพียงคนเดียวที่คุณคุยด้วยได้นั้นเป็นเรื่องสนุก อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดแล้ว ขึ้นอยู่กับว่าคุณใส่ใจความเป็นส่วนตัว ความพร้อมใช้งาน และค่าใช้จ่ายมากน้อยเพียงใด

ถึงแม้จะน่าอายสำหรับบางคน ฉันไม่กังวลเกินไปหากผู้สร้างแชทบอทออนไลน์สามารถดูประวัติการแชทของฉันและดูว่าฉันต้องรู้ว่าต้องใช้เวลานานเท่าใดในการย่างไก่งวง หรือวิธีขัดรองเท้าอย่างเหมาะสม ไม่ว่าจะมีข้อมูลที่ฉันต้องการแบ่งปันกับแชทบอทที่ควรจะอยู่ระหว่างเราเสมอ

ตัวอย่างเช่น ฉันใช้งานแชทบอต GPT-Neo 125M ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ในพื้นที่มากที่สุด เพื่อช่วยจัดระเบียบการเงินของฉัน อาจค่อนข้างซับซ้อนกับการชำระคืนเงินกู้นักเรียน การคำนวณดอกเบี้ย และอื่นๆ การพูดคุยผ่านแนวคิดต่างๆ และถามคำถามเกี่ยวกับแชทบอทในพื้นที่ซึ่งไม่เคยหนีจากแล็ปท็อปและขายความลับของฉันจะมีประโยชน์มาก

คุณต้องพิจารณาด้วยว่าการละเมิดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องปกติที่น่าตกใจ ด้วยเหตุนี้ คุณควรเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับตัวคุณเองและคนที่คุณรักไว้ในคอมพิวเตอร์ส่วนตัวของคุณ แทนที่จะเก็บไว้ในฐานข้อมูลของบริษัท AI ขนาดใหญ่บางแห่ง

ในทำนองเดียวกัน แชทบอทในพื้นที่บางตัวนั้นไม่ต้องใช้อินเทอร์เน็ตโดยสมบูรณ์เมื่อติดตั้งแล้ว ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเพื่อแชท ส่วนคนอื่นๆ จะต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเป็นครั้งคราวเพื่อทำการอัพเดต ถึงกระนั้น แชทบอทในพื้นที่ยังสามารถเข้าถึงได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่าแชทออนไลน์ เนื่องจากคุณไม่ต้องกังวลว่าบริการจะขัดข้องในช่วงเวลาสำคัญ

สุดท้ายนี้ แชทบอทออนไลน์สร้างรายได้ให้กับบริษัทหลายร้อยล้านดอลลาร์จากค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิก OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่เบื้องหลังโมเดล ChatGPT ที่มีชื่อเสียง ปัจจุบันเรียกเก็บเงิน 20 ดอลลาร์ต่อเดือนเพื่อเข้าถึงแชทบอตล่าสุด คู่แข่งที่ใกล้ชิดอย่าง Anthropic คิดค่าบริการ 20 เหรียญต่อเดือนสำหรับฟีเจอร์ขั้นสูงสุด คุณจะต้องใช้จ่าย $240 หรือมากกว่าต่อปีหากคุณสมัครใช้บริการหลายรายการ

แชทบอทในพื้นที่สามารถช่วยลดต้นทุนดังกล่าวได้ ไม่ใช่ทั้งหมดที่จะฟรี บางส่วนต้องเสียค่าธรรมเนียมใบอนุญาตและหรือการใช้งาน เช่น GPT-3 ของ OpenAI อย่างไรก็ตาม Chatbot ท้องถิ่นแบบโอเพ่นซอร์สหลายรุ่นสามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ฟรี สิ่งเหล่านี้ควรใช้อย่างมีกลยุทธ์สำหรับปัญหาที่ง่ายขึ้น ดังนั้น คุณจะยกระดับไปสู่ระบบออนไลน์ขั้นสูงที่เป็นที่ยอมรับได้ก็ต่อเมื่อคุณต้องการจริงๆ เท่านั้น

LLM Chatbots เหล่านี้ทำงานบนพีซีที่มี RAM ต่ำ

ฉันต้องใช้แชทบอตที่ใช้ LLM ฟรีหลายตัวที่ทำงานบนพีซีที่มี RAM ต่ำเป็นหลัก เพราะจนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ นั่นคือทั้งหมดที่ฉันสามารถซื้อได้

ด้วยเหตุนี้ ฉันพบว่ารุ่น DistilBERT และ ALBERT มีการตั้งค่าที่จัดการได้ง่ายที่สุด ส่วนหนึ่งเป็นเพราะมีน้ำหนักเบามาก น้ำหนักเบาหมายความว่ารุ่นเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพสูงเกี่ยวกับการใช้หน่วยความจำและพลังการประมวลผล นี่เป็นการจำกัดพลังแชทบอทสำหรับงานที่ซับซ้อน ซึ่งแชทบอทออนไลน์อื่น ๆ สามารถจัดการได้อย่างง่ายดาย แต่ทั้งคู่สามารถทำงานได้อย่างสะดวกสบายบน RAM เพียง 4GB ซึ่งเป็นเครดิตที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนาที่ Hugging Face

สำหรับ DistilBERT นักพัฒนา Hugging Face ได้อัดพลังมหาศาลลงในโมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบ ฉันคิดว่า DistilBERT เป็นหนึ่งในรุ่นที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่มีในปัจจุบัน

ALBERT ได้รับการออกแบบให้แตกต่างจาก DistilBERT เนื่องจากทำงานโดยการแบ่งปันส่วนต่างๆ ของโมเดลในลักษณะที่ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องใช้หน่วยความจำมากนัก

ฉันขอแนะนำให้เริ่มต้นเป็นผู้เริ่มต้นใช้งาน DistilBERT และ ALBERT แม้ว่าคุณจะมีพีซีที่มีหน่วยความจำสูงก็ตาม การเริ่มต้นด้วยโมเดลทั้งสองนี้ทำให้ฉันสามารถเรียนรู้พื้นฐานได้โดยไม่ต้องถูกครอบงำด้วยความซับซ้อนของโมเดลขนาดใหญ่

หากคุณรู้สึกทะเยอทะยานหรือมีเครื่องที่มีขนาด 8GB ขึ้นไป คุณสามารถก้าวข้าม BERT และทำงานกับรุ่น GPT-2 ของ OpenAI ได้ ซึ่งเปรียบเสมือนมีดของกองทัพสวิสแห่งโลก AI ในท้องถิ่น รุ่น GPT-2 มีหลายขนาด บางรุ่นเหมาะสำหรับพีซีที่มี RAM ต่ำมากกว่ารุ่นอื่นๆ

รุ่นพารามิเตอร์ 124M นั้นเบาที่สุด แม้ว่า 124M จะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าพี่น้องแชทบอทออนไลน์ แต่มันก็อัดแน่นไปด้วยการสร้างภาษา และจากประสบการณ์ของฉัน อย่างน้อยก็สามารถสร้างภาษาได้เทียบเท่ากับ BERT ทั้งสองตัว

LLM น้ำหนักเบาที่ฉันชอบที่สุดคือ GPT-Neo 125M เนื่องจากมีตัวเลือกการปรับแต่งที่ปรับได้ ได้รับการพัฒนาโดยนักพัฒนาที่น่าเชื่อถือของ EleutherAI และเหมือนกับโอเพ่นซอร์สลูกพี่ลูกน้องของ GPT-2

Neo 125M ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความต้องการทรัพยากร ประสิทธิภาพของรุ่นนี้เทียบเท่ากับ GPT-2 แต่มีการปรับให้ใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มันทรงพลังเพียงพอสำหรับงานหลายอย่างแต่เบาพอที่จะทำงานบนพื้นที่เพียง 8GB แม้ว่าจะต้องเผชิญกับอะไรที่น้อยกว่านั้นก็ตาม

วิธีเริ่มต้นใช้งาน LLM Chatbots ในพื้นที่

การใช้แชทบอทของคุณเองนั้นง่ายกว่าที่คุณคิด ขั้นแรก คุณต้องรู้ว่าคอมพิวเตอร์ของคุณสามารถทำอะไรได้บ้าง ตรวจสอบว่าคุณมีหน่วยความจำ (RAM) เท่าใดและคอมพิวเตอร์ของคุณเร็วแค่ไหน ใช้ข้อมูลที่ให้ไว้ข้างต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบคอมพิวเตอร์ของคุณสามารถทำงานร่วมกับแชทบอทที่คุณต้องการได้

เมื่อคุณรู้สิ่งนี้แล้ว คุณสามารถดาวน์โหลดซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมได้ คุณอาจต้องการสิ่งที่เรียกว่า Docker ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเรียกใช้แอปพลิเคชันในกล่องพิเศษที่เรียกว่าคอนเทนเนอร์ เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันเหล่านั้นจะทำงานเหมือนกันบนคอมพิวเตอร์ทุกเครื่อง

ค้นหาซอฟต์แวร์ LLM บนเว็บไซต์เช่น Hugging Face และ GitHub อย่าลืมอ่านคำแนะนำสำหรับแต่ละรุ่นที่คุณใช้เพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงาน จากนั้นดาวน์โหลดและสนทนาออกไป อย่าลืมจับตาดูการอัปเดตซอฟต์แวร์โมเดลที่เป็นไปได้ด้วย

หากคอมพิวเตอร์ของคุณไม่มีประสิทธิภาพมากนัก คุณควรเริ่มต้นด้วย DistilBERT หรือ ALBERT เมื่อคุณเรียนรู้เพิ่มเติม คุณสามารถลองใช้ GPT-2 พร้อมคู่มือการติดตั้ง GPT-2 ที่ครอบคลุมของเราสำหรับ Windows หรือลองใช้รุ่นอื่นๆ อีกหลายสิบรุ่นด้วยคู่มือ LM Studio ของเรา

คุณจะมีคำถาม มีหลายคนที่ตอบไปแล้วในชุมชนหรือฟอรัมออนไลน์ ลองดู r/MachineLearning ของ Reddit ชุมชน Hugging Face หรือบทความโดยละเอียดของเราเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ LLM หากคุณติดขัด ณ จุดใดก็ตาม

อย่าปล่อยให้ฮาร์ดแวร์หยุดคุณจากการลองใช้แชทบอท LLM ในพื้นที่ มีตัวเลือกมากมายที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนระบบที่มีหน่วยความจำเหลือน้อย ให้พวกเขาลองวันนี้!