Зачем своя LLM, если есть ChatGPT?
Казалось бы — зачем возиться с локальными моделями, если есть удобные веб-чаты вроде GPT-4 или Claude? Но свои LLM нужны, когда:
1. Конфиденциальность 🔒 Веб-чат: Ты отправляешь данные на сервер (а вдруг это NDA или персональные данные?). 🖥️ Локальная LLM: Всё работает у тебя на устройстве без слива информации.
2. Кастомизация 🌍 Веб-чат: Общая модель, не знает твоих специфичных задач. ⚙️ Локальная LLM: Можешь дообучить под свой workflow (анализ логов, код-ревью, документооборот).
3. Автоматизация рутины 🤖 Примеры:
- Парсинг писем и чеков → структурирование в таблицы.
- Автогенерация отчётов из сырых данных.
- Чат-бот с базой знаний компании (без доступа в интернет).
4. Независимость от API 💸 Веб-чат: Платные подписки, лимиты, возможные ограничения. 🚀 Локальная LLM: Бесплатно (после настройки), без лимитов.
Вывод Своя LLM — это про безопасность, кастомизацию и автоматизацию. Если нужно просто пообщаться — хватит и ChatGPT. Но если хочешь встроить ИИ в свои процессы — локальные модели рулят.
Как начать? Mistral, Llama 3, Phi-3 + Ollama/GPT4All — легко запустить даже на ноутбуке.
