Dù bạn yêu hay ghét, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cấu trúc công nghệ trên Internet, điện thoại thông minh và máy tính cá nhân. Bộ ứng dụng văn phòng của bạn giờ đây tích hợp CoPilot, và bộ công cụ sáng tạo của Adobe cũng có trợ lý AI riêng. Tuy nhiên, việc làm việc với các LLM được lưu trữ trên đám mây đi kèm với một số đánh đổi – đó chính là quyền riêng tư.
Nếu bạn là người quan tâm đến quyền riêng tư, việc tự host (tự lưu trữ) LLM của riêng mình có thể là một quyết định sáng suốt. Với kinh nghiệm cá nhân, tôi đã tự vận hành một phiên bản mô hình Llama 3, và gần đây là Deepseek, mang lại cho tôi khả năng kiểm soát, tùy chỉnh và tính ứng dụng vượt trội. Dưới đây là bốn lý do tại sao việc tự host mô hình LLM đã thay đổi cuộc chơi đối với tôi – và có thể cả với bạn.
Logo ChatGPT trong vòng ouroboros trên nền đá phiến
1. Quyền riêng tư và bảo mật nâng cao: Dữ liệu nhạy cảm của bạn cần được bảo vệ
Một trong những lý do thuyết phục nhất để tự host LLM là quyền riêng tư. Mặc dù bạn không thể thay đổi thực tế rằng hầu hết mọi LLM đều đã thu thập dữ liệu từ Internet và được đào tạo trên thông tin công khai, tôi không ủng hộ việc tiếp tục cung cấp thêm dữ liệu cá nhân của mình. Khi tôi làm việc với các tài liệu mật hoặc phân tích hồ sơ sức khỏe cá nhân, việc tải chúng lên ChatGPT hoàn toàn là điều không thể chấp nhận được. Vấn đề không chỉ nằm ở dữ liệu được thu thập; mà còn là về khả năng kiểm soát. Càng giữ được thông tin cá nhân của mình tránh xa đám mây, càng tốt.
Việc chạy LLM được host cục bộ có nghĩa là tôi có thể thực hiện phần lớn các chức năng tương tự mà không cần cấp quyền truy cập vào thông tin riêng tư của mình cho các mô hình này để đào tạo. Thậm chí, bạn có thể ngắt kết nối Internet, và LLM tự host vẫn hoạt động trơn tru. Mức độ kiểm soát quyền riêng tư này là vô giá, đặc biệt đối với những người trong chúng ta thường xuyên xử lý tài liệu nhạy cảm. Hơn nữa, việc tự host một mô hình còn giúp giảm khả năng chia sẻ dữ liệu không mong muốn.
2. Truy cập mọi lúc mọi nơi: Sự tiện lợi không phụ thuộc Internet
Kết quả thực hành tiếng Pháp bằng LM Studio
Điều này đưa tôi đến điểm tiếp theo – tính di động. Dù ChatGPT và Claude có tốt đến mấy, chúng chỉ có thể được sử dụng khi bạn có kết nối Wi-Fi. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đang làm việc trên một chuyến bay, hoặc có lẽ trên một chuyến tàu với kết nối kém ổn định? Hay nếu bạn đang ở một quán cà phê với Internet chập chờn? Đó đều là những trở ngại lớn.
Đó là lúc tự host thực sự tỏa sáng. Chẳng hạn, chỉ tuần trước, tôi đã khởi động mô hình Deepseek 7B trên chiếc MacBook Air của mình trong một chuyến bay để động não ý tưởng cho một bài thuyết trình. Chắc chắn, nó không nhanh bằng việc truy cập LLM trên đám mây, nhưng tôi không quá bận tâm về vài giây chờ đợi để động não ý tưởng, kiểm tra ngữ pháp, hoặc giúp tôi ôn luyện một ngôn ngữ nào đó.
Vẻ đẹp của việc host cục bộ là tôi không phải phụ thuộc vào kết nối bên ngoài để hoàn thành công việc. Đó thực sự là một sự thay đổi lớn.
3. Tối ưu chi phí: Giải pháp thay thế cho phí thuê bao định kỳ
Chi phí LLM
Hãy đối mặt với sự thật, không ai muốn trả tiền cho thêm một dịch vụ thuê bao nữa. Mặc dù gói trả phí của ChatGPT rất tốt, nhưng hầu hết mọi thứ tôi cá nhân cần từ một LLM không thực sự yêu cầu chi phí bổ sung đó. Việc tự host mô hình của riêng tôi đã cực kỳ tiết kiệm chi phí, và nếu trường hợp sử dụng của bạn không quá phức tạp, đây có thể là lựa chọn đúng đắn cho bạn – đặc biệt khi mọi thứ trở nên dễ dàng với các công cụ như LM Studio.
Trong khi các gói trả phí của các dịch vụ như ChatGPT có thể mang lại hiệu suất tốt hơn, chúng thường không cần thiết cho hầu hết các tác vụ hàng ngày. Việc chạy mô hình của riêng tôi giúp loại bỏ hoàn toàn các khoản phí thuê bao đó, điều này đối với tôi là một chiến thắng lớn. Hơn nữa, sự sẵn có của các mô hình hiệu quả tài nguyên như Llama 3 và Deepseek khiến đây trở thành một lựa chọn thậm chí còn hấp dẫn hơn.
Để chắc chắn, bạn sẽ không thể chạy các mô hình đầy đủ chức năng trên máy tính cá nhân của mình. Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của tôi, các mô hình lượng tử hóa (quantized models) vẫn đủ hữu ích cho các mục đích hàng ngày.
4. Học hỏi và tùy chỉnh sâu: Khám phá và định hình AI theo cách riêng của bạn
Tải Llama 3 vào LM Studio
Đây là lúc mọi thứ trở nên thú vị hơn. Là một người đam mê công nghệ, việc tìm hiểu sâu về cách mọi thứ hoạt động là điều tự nhiên đối với tôi. Tôi thích hiểu cách các thành phần hoạt động bên trong, và việc tự host một LLM đã mang lại cho tôi cơ hội đó. Tự host LLM cho phép tôi thử nghiệm và tối ưu hóa nó cho các trường hợp sử dụng cụ thể của mình – có thể là phân tích dữ liệu, trò chuyện hay tạo nội dung. Tôi không phải lúc nào cũng thành công với mọi điều chỉnh mình thực hiện, nhưng đó là một cách tuyệt vời để tìm hiểu cách các mô hình này hoạt động và định hình chúng theo nhu cầu của tôi.
Tự host mang lại mức độ tùy chỉnh không thể sánh bằng. Thay vì bị giới hạn bởi các tùy chọn cài đặt sẵn của dịch vụ đám mây, tôi có thể điều chỉnh hành vi của LLM để phù hợp hơn với yêu cầu của mình. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi tông giọng đàm thoại, tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể, hoặc tích hợp nó với các công cụ tôi sử dụng hàng ngày. Khả năng thử nghiệm và phát triển mô hình là điều tôi thực sự yêu thích. Phải thừa nhận rằng, việc này không hoạt động trực tiếp trên thiết bị trừ khi bạn có phần cứng cực kỳ mạnh mẽ. Nhưng tôi đã thử nghiệm tinh chỉnh các mô hình bằng Amazon Sagemaker.
Ngoài ra, tôi đã dành thời gian xây dựng các công cụ kết nối với API của Deepseek để phân tích các khoản đầu tư và dữ liệu sức khỏe cá nhân của mình. Mặc dù tôi sẽ không thoải mái khi gửi dữ liệu này lên máy chủ đám mây, nhưng việc truy cập cục bộ cho phép tôi thử nghiệm và điều chỉnh mô hình LLM để phù hợp hơn với trường hợp sử dụng của mình. Cách tiếp cận thực tế này vừa mang tính giáo dục vừa mang lại phần thưởng đáng kinh ngạc. Tôi đã xây dựng các tập lệnh tùy chỉnh, khám phá các chức năng mới và tinh chỉnh mô hình để cung cấp chính xác những gì tôi cần. Cảm giác kiểm soát đó là vô giá.
Tóm tắt: Vì sao tự host LLM là bước tiến lớn cho bạn?
Cuối cùng, việc tự host LLM đã thay đổi cuộc chơi đối với tôi, mang lại mức độ kiểm soát, quyền riêng tư và tùy chỉnh mà các mô hình dựa trên đám mây đơn giản là không thể sánh kịp. Nó không hoàn hảo – có những đánh đổi đáng kể về tốc độ, sự tiện lợi và thường là độ chính xác, đặc biệt khi thực hiện nghiên cứu sâu. Nhưng khả năng thử nghiệm, bảo vệ dữ liệu của tôi và có một AI thực sự hoạt động theo ý muốn của mình đã khiến mọi thứ trở nên đáng giá. Nếu bạn là người coi trọng quyền riêng tư, thích mày mò công nghệ, hoặc chỉ muốn có trải nghiệm AI cá nhân hơn, tự host có thể là lựa chọn hoàn hảo cho bạn.