Преимущества использования локальных LLM по сравнению с ChatGPT/Claude/Gemini

Модели обработки естественного языка (LLM) на сегодняшний день являются ключевой частью многих приложений и отраслей, от чат-ботов до создания контента.

С появлением таких известных решений, как ChatGPT, Claude и Gemini, все больше людей обращают внимание на преимущества работы с LLM на собственных системах.

В данной статье мы подробно рассмотрим, почему использование локальных LLM может быть лучше, чем популярные облачные сервисы, а также разберем затраты, преимущества для конфиденциальности и различия в производительности.

Что такое локальные LLM?

Локальные LLM — это большие языковые модели, которые работают на вашем компьютере или сервере, без необходимости обращаться к облачным сервисам.

Эти модели, доступные как с открытым исходным кодом (open source LLM), так и в виде платных решений, обучены понимать и создавать текст, максимально приближенный к человеческому.

Одним из главных преимуществ использования LLM локально является повышенная конфиденциальность и безопасность данных. Поскольку все процессы проходят на вашем оборудовании, ваши данные не передаются через интернет, что значительно снижает риск утечек и несанкционированного доступа.

Что такое токен?

В контексте LLM токен представляет собой основную единицу текста, которую обрабатывает модель. Он может включать целые слова, части слов или отдельные символы.

Токены подразделяются на входные (полученные из пользовательских запросов) и выходные (сгенерированные моделью в ответ). Разные модели используют различные методы токенизации, что влияет на то, как текст разбивается на токены.

Поскольку многие облачные сервисы LLM взимают плату на основе количества обработанных токенов, важно понимать, как они считаются, чтобы эффективно управлять расходами.

Например, если модель обрабатывает 1000 входных и 1500 выходных токенов, итоговое количество в 2500 токенов будет учтено при расчете стоимости на основе токенов.

Как работают ChatGPT и его аналоги Claude и Gemini?

ChatGPT, Claude и Gemini — это передовые модели обработки естественного языка, которые используют машинное обучение и искусственный интеллект для генерации текста, максимально приближенного к человеческому, на основе входящих запросов.

• ChatGPT: Разработанная OpenAI, ChatGPT использует тип ИИ, называемый трансформером, для понимания и генерации текста. Она обучена на большом объеме интернет-контента и способна выполнять такие задачи, как ответы на вопросы и поддержание общение.
• Claude: Созданная компанией Anthropic, Claude также использует технологию трансформеров, но акцентирует внимание на безопасности и этичности ответов. Она разработана для безопасного взаимодействия и минимизации риска вредоносных выходных данных.
• Gemini: Разработанная Google DeepMind, нейросеть Gemini использует аналогичный трансформерный подход и обучены на огромных объемах данных, что позволяет им создавать высококачественные тексты и отлично понимать язык.

Ценообразование и использование токенов

Цены на эти модели обычно зависят от количества обработанных токенов, включая как входные, так и выходные токены. Вот краткий обзор цен и примерных расчетов:

• ChatGPT (3.5/4/4o): Цены зависят от версии модели. Например, стоимость ChatGPT 4 может отличаться от ChatGPT 3.5, при этом цена обычно рассчитывается за миллион токенов.
• Claude (3/3.5): Так же, как и у ChatGPT, стоимость использования Claude зависит от количества обработанных токенов, включая как входные, так и выходные токены.
• Gemini: Стоимость моделей Gemini также зависит от количества обработанных токенов, с отдельными тарифами для разных версий модели.

Таким образом, если вы отправляете 3000 запросов, каждый из которых содержит 1000 входных токенов и 1500 выходных токенов, общее количество токенов составит 7 500 000. Стоимость рассчитывается на основе тарифа за миллион токенов для выбранной модели.

Подробный обзор затрат на LLM

При расчете стоимости использования крупных языковых моделей следует учитывать такие факторы, как потребности в оборудовании, различные типы моделей и постоянные расходы. Рассмотрим, какие затраты связаны с запуском LLM, будь то локально или через облачные сервисы.

Требования к памяти для популярных моделей

• Llama 3:
  • Модель 8B: Требует около 32 ГБ GPU VRAM.
  • Модель 70B: Требует около 280 ГБ GPU VRAM, что требует использования нескольких высокопроизводительных GPU или специализированного сервера.
• Mistral 7B: Требует около 28 ГБ GPU VRAM.
• Gemma:
  • Модель 2B: Требует около 12 ГБ GPU VRAM.
  • Модель 9B: Требует около 36 ГБ GPU VRAM.
  • Модель 27B: Требует примерно 108 ГБ GPU VRAM, что часто означает необходимость использования многократных GPU или высокопроизводительного облачного экземпляра.

Квантованные LLM

Квантование подразумевает уменьшение точности весов модели для экономии памяти и повышения производительности. Несмотря на то что квантованные модели требуют меньше памяти, их точность может быть немного снижена.

• Q4_K_M Quantization: Это оптимальный компромисс между экономией памяти и производительностью. Например, квантованная модель 70B может требовать всего около 140 ГБ VRAM, в то время как неквантованная версия требует 280 ГБ.

Затраты на оборудование и эксплуатацию

Затраты на владение и эксплуатацию оборудования для локального запуска LLM включают первоначальные инвестиции в технику, регулярные расходы на электроэнергию и затраты на обслуживание.

Затраты на оборудование

• Nvidia RTX 3090:
  • 1x Установка: Примерно $1,500 (первоначальная стоимость).
  • Электричество + обслуживание: Около $100 в месяц.
  • Производительность: Примерно 35 TFLOPS.
  • Токены в секунду: Обычно 10 000 токенов/сек, в зависимости от модели и размера пакета.
• Nvidia RTX 4090:
  • 1x Установка: Примерно $2,000 (первоначальная стоимость).
  • Электричество + обслуживание: Около $100 в месяц.
  • Производительность: Примерно 70 TFLOPS.
  • Токены в секунду: Больше, чем у RTX 3090, возможно 20 000 токенов/сек.

Многогранные установки GPU

• 2x RTX 4090:
  • Начальная стоимость: $4,000.
  • Электричество + обслуживание: Около $150 в месяц.
• 4x RTX 4090:
  • Начальная стоимость: $8,000.
  • Электричество + обслуживание: Около $200 в месяц.

Производительность и эффективность

Производительность локальных LLM значительно зависит от конфигурации GPU. Например:

• Одиночный GPU: Лучше всего подходит для меньших моделей или сценариев с низким уровнем использования.
• Установка с двумя GPU: Обеспечивает лучшую производительность для моделей среднего размера и более высокую пропускную способность.
• Четверная установка GPU: Идеально подходит для работы с большими моделями и высокими объемами запросов, с повышенной эффективностью обработки токенов.

Вердикт

Выбор между локальными LLM и облачными моделями зависит от ваших потребностей и приоритетов.

Локальные LLM предлагают больше контроля, лучше защищают данные и могут быть более экономичными в долгосрочной перспективе при частом использовании, хотя требуют значительных начальных вложений в оборудование и постоянного обслуживания.

Облачные сервисы, такие как ChatGPT, Claude и нейросеть Gemini, удобны в использовании, легко масштабируются и не требуют крупных первоначальных инвестиций, но могут обойтись дороже со временем и иметь проблемы с конфиденциальностью данных.

Чтобы выбрать оптимальный вариант, учитывайте, как вы планируете использовать модель, ваш бюджет и важность безопасности данных. Для долгосрочного использования или дополнительной конфиденциальности локальные LLM могут быть предпочтительным выбором, тогда как для краткосрочных задач или масштабируемости лучше подойдут облачные сервисы.

Ищете компанию по разработке ИИ для вашего бизнеса? Свяжитесь с нами, и мы обсудим, как можем помочь вам реализовать ваши идеи и выбрать подходящие технологии.