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我一直想搭建一个人工智能设备，而且随着新的M4即将推出，我想征求一下大家的意见。运行本地大语言模型是否会通过开源世界开启新的人工智能用例生态系统，还是说它大体上只是复制闭源体验，只是多了自托管带来的安心感呢？就我个人而言，我不太受数据/知识产权问题的影响，并且想更好地比较购买API令牌与使用本地设备的情况。

讨论总结

此贴主要讨论本地大型语言模型（LLM）相对闭源LLM独特的用途和优势。包括隐私方面如避免数据被第三方利用、成本上的节约、可离线使用、无审查模型可提问禁忌问题等。也涉及在特定领域的个性化应用、对代码安全的保障以及硬件配置对本地LLM运行的影响等。大家积极分享自己的使用经验和看法，整体氛围活跃。

主要观点

  1. 👍 本地LLM可用于多种闭源LLM无法提供的场景
    • 支持理由：如在不适合公开内容（NSFW）相关操作、处理敏感数据、特定领域个性化训练、本地文件管理与知识提炼等方面的优势。
    • 反对声音：无明显反对观点。
  2. 🔥 本地LLM具有成本优势
    • 正方观点：如OpenAI API成本较高，本地自托管llama成本更低，本地批处理在有固定多轮提示时更便宜等。
    • 反方观点：无提及。
  3. 💡 本地LLM有助于保障隐私
    • 解释：不会被剥夺使用权，不用担心隐私泄露，数据不会被第三方用于谋利。
  4. 👍 本地LLM在模型稳定性和性能方面有优势
    • 支持理由：闭源LLM存在不稳定性和性能波动，本地LLM不用担心模型因节省成本而变笨。
    • 反对声音：有人认为闭源LLM性能波动是想象出来的。
  5. 🔥 本地LLM可提供更多自由
    • 正方观点：可毫无顾忌表达不当言论，不用担心警告或外部机构干涉。
    • 反方观点：无提及。

金句与有趣评论

  1. “😂 Tiny_Judge_2119: Rebuild the civilization from my laptop after WW3”
    • 亮点：提出了一个非常奇特且极具想象力的本地LLM使用场景。
  2. “🤔 UrbanSuburbaKnight：I can use them offline. I live on a farm with dial up.”
    • 亮点：表明即使在网络条件不佳的农场，拨号上网也能使用本地LLM离线功能。
  3. “👀 OcelotOk8071：I don’t have to worry they are making the model dumber over time to save costs”
    • 亮点：直接指出本地LLM在成本与模型质量稳定性方面对比闭源LLM的优势。
  4. “😂 Decaf_GT：Novel use case; I used it to work on cleaning up an unencrypted JSON file of my password vault (cleaning up names, duplicste entries, reused passwords, etc).”
    • 亮点：分享了本地LLM在密码库清理方面的独特用途。
  5. “🤔 AdditionalWeb107：Exceptional speed. Highly personalized to my domain.”
    • 亮点：简洁地概括了本地LLM在速度和个性化方面的优势。

情感分析

总体情感倾向是偏向于本地LLM的。主要分歧点在于闭源LLM是否存在如性能波动、节省成本而降低性能等问题，以及对本地LLM一些优势（如在自由表达方面）的认可程度。可能的原因是大家的使用场景、需求以及对隐私、成本等因素的重视程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术发展，本地LLM在更多特殊领域（如翻译特定类型小说、不良角色扮演等）的应用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果本地LLM的优势被更多人认可，可能会促使更多人选择本地运行，影响闭源LLM的市场份额，也可能促使闭源LLM在隐私、成本等方面进行改进。同时在一些特殊领域（如数据敏感行业）可能会加速本地LLM的应用。

详细内容：

标题：Reddit 热议本地 LLM 的独特用途与优势

在 Reddit 上，一篇题为“ What are your favorite uses of local LLM’s that closed source LLM’s can’t provide?”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了在新的 M4 即将推出之际，运行本地 LLM 所带来的新的 AI 使用案例，以及与使用封闭源模型相比的差异，包括数据和 IP 方面的考虑，以及购买 API 令牌与使用本地设备的比较等。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人提到可以在世界大战后的笔记本电脑上重建文明，有人对此提出质疑，认为在那种情况下获取电力会很困难，但也有人指出有多种获取电力的方式。
  • 有人认为本地 LLM 的优势在于不受服务波动影响，不会因节省成本而使模型性能下降，也有人认为这可能只是想象，服务提供商可能会通过其他方式控制资源。
  • 一些人分享了自己使用本地 LLM 的经历，如处理敏感数据、进行代码帮助等，强调了数据隐私和成本控制的重要性。
  • 有人提到本地 LLM 在个性化、速度、控制等方面的优势，比如在特定领域的训练、离线使用、无监管限制等。
  • 也有人讨论了模型的性能、配置、硬件要求等技术问题，如内存、显卡、主板等对模型运行的影响。

总的来说，关于本地 LLM 的讨论呈现出多样化的观点，有人看重其带来的隐私保护和控制优势，有人关注性能和成本，还有人从技术角度探讨其实现和优化。但也存在一些争议，比如对于模型性能稳定性和成本效益的不同看法。

通过这次热烈的讨论，我们可以更全面地了解本地 LLM 在实际应用中的各种可能性和挑战，为我们在选择和使用 AI 模型时提供了丰富的参考和思考。