வணிகத்திற்கான ஒரு தனியார் LLM என்பது உங்கள் சொந்த உள்கட்டமைப்பு அல்லது ஒரு பிரத்யேக சூழலில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பெரிய மொழி மாதிரியாகும், இது உங்கள் நிறுவனத்திற்கு அதன் தரவு, வெளியீடுகள் மற்றும் அணுகல் அனுமதிகள் மீது முழுமையான கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது. உங்கள் வினவல்களை பகிரப்பட்ட கிளவுட் சேவையகங்களுக்கு அனுப்பும் பொது AI கருவிகள் போலன்றி, ஒரு தனியார் அமைப்பு அனைத்தையும் உங்கள் சுவர்களுக்குள் வைத்திருக்கிறது -- உண்மையாக அல்லது மெய்நிகராக.

ஒரு பிரபலமான AI சாட்போட்டில் முக்கியமான வாடிக்கையாளர் ஒப்பந்தத்தை ஒட்டுவதற்கு முன்பு நீங்கள் எப்போதாவது தயங்கியிருந்தால், இது தீர்க்கும் முக்கிய பிரச்சினையை நீங்கள் ஏற்கனவே புரிந்துகொண்டுள்ளீர்கள். இந்த வழிகாட்டி தனியார் LLMs எவ்வாறு வேலை செய்கின்றன, அவை யதார்த்தமாக எவ்வளவு செலவாகும், எந்த விருப்பங்கள் உங்கள் கவனத்திற்கு தகுதியானவை, மற்றும் இந்த பாதை இப்போது உங்கள் வணிகத்திற்கு பொருத்தமாக உள்ளதா என்பதை எவ்வாறு தீர்மானிப்பது என்பதை சரியாக விளக்குகிறது.

வணிகத்திற்கான தனியார் LLM என்றால் என்ன, துல்லியமாக?

இந்த வார்த்தை தளர்வாக பயன்படுத்தப்படுகிறது, எனவே துல்லியமாக இருப்பது உதவியாக இருக்கும். வணிகத்திற்கான ஒரு தனியார் LLM மூன்று முக்கிய கட்டமைப்புகளில் ஒன்றைக் குறிக்கிறது: உங்கள் சொந்த சேவையகங்களில் இயங்கும் ஒரு சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட திறந்த-மூல மாதிரி, உங்கள் நிறுவனத்தால் மட்டுமே அணுகக்கூடிய ஒரு தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் மாதிரி இயங்கும் ஒரு பிரத்யேக கிளவுட் நிகழ்வு, அல்லது ஒரு விற்பனையாளரிடம் தனியார் ஒப்பந்தத்தின் கீழ் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யப்பட்ட உரிமம் பெற்ற மாதிரி.

இந்த மூன்றும் பகிர்ந்து கொள்வது அதே அடிப்படை வாக்குறுதி: உங்கள் தரவு மற்ற நிறுவனங்களின் வினவல்களுடன் கலக்கப்படாது, வேறு யாரோ ஒருவரின் மாதிரியை பயிற்றுவிக்காது, மற்றும் ஒரு நாள் ஒரு விற்பனையாளரின் ஊழியர்கள் ஒரு நாள் மதிப்பாய்வு செய்யக்கூடிய பகிரப்பட்ட அனுமான பதிவில் அமராது.

இது பொது AI கருவியின் ப்ரீமியம் சந்தாவிற்கு வெறுமனே பணம் செலுத்துவதிலிருந்து மிகவும் வேறுபட்டது. நுகர்வோர் AI தயாரிப்புகளின் நிறுவன அடுக்குகள் கூட பகிரப்பட்ட உள்கட்டமைப்பின் வழியாக தரவு பாயத்தை உள்ளடக்குகின்றன. "தனியார்" என்பது "செலுத்தப்பட்டது" என்பதை விட குறிப்பிட்ட மற்றும் வலுவான ஒன்றைக் குறிக்கிறது.

நிறுவனங்கள் ஏன் மாற்றத்தை செய்கின்றன

தனியார் AI பயன்படுத்தலுக்கான மாற்றம் சுருக்கமான தனியுரிமை தத்துவம் அல்லாது, ஒரு கையளவு மிகவும் நடைமுறை கவலைகளால் தூண்டப்படுகிறது.

தரவு ரகசியத்தன்மை மிகப்பெரிய இயக்கி. சட்டம், சுகாதாரம், நிதி மற்றும் பாதுகாப்பு போன்ற தொழில்கள் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களை விட்டு வெளியேற முடியாத தகவல்களை வழக்கமாக கையாளுகின்றன. வாடிக்கையாளர் தரவை ஒரு மூன்றாம் தரப்பு AI கருவியில் உணவளிப்பது ஒப்பந்த கடமைகள், தொழில்முறை நெறிமுறை விதிகள் அல்லது HIPAA அல்லது GDPR போன்ற நேரடி விதிமுறைகளை மீறக்கூடும். ஒரு தனியார் பயன்படுத்தல் அந்த பிரச்சினையை முற்றிலும் தவிர்க்கிறது.

தனிப்பயனாக்கம் இரண்டாவது முக்கிய காரணம். பொது மாதிரிகள் பொதுவாதிகளாக இருக்க பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன. ஒரு தனியார் மாதிரியை உங்கள் நிறுவனத்தின் உள் ஆவணங்கள், தயாரிப்பு பட்டியல், இணக்க வழிகாட்டுதல்கள் அல்லது வாடிக்கையாளர் சேவை வரலாற்றில் நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யலாம். இதன் விளைவாக ஒரு AI உண்மையில் உங்கள் வணிகத்தை அறிந்திருப்பது போல் ஒலிக்கிறது, உதவிகரமாக ஒலிக்க முயற்சிக்கும் ஒரு பொதுவான உதவியாளர் அல்ல.

யூகிக்கக்கூடியது பெரும்பாலான மக்கள் உணர்ந்திருப்பதை விட முக்கியமானது. நீங்கள் ஒரு மூன்றாம் தரப்பு API ஐ சார்ந்திருக்கும்போது, அந்த வழங்குநரின் விலை மாற்றங்கள், செயலிழப்புகள், மாதிரி புதுப்பிப்புகள் மற்றும் கொள்கை முடிவுகளையும் நீங்கள் சார்ந்திருக்கிறீர்கள். ஒரு தனியார் பயன்படுத்தல் உங்கள் பொறியியல் குழுவிற்கு அவர்கள் கட்டுப்படுத்த, பதிப்பு மற்றும் தணிக்கை செய்யக்கூடிய ஏதாவது ஒன்றை வழங்குகிறது.

பயன்படுத்துவதற்கு முன் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய விஷயங்கள்

வணிகத்திற்கான தனியார் LLM க்கு உறுதிமொழி அளிக்கும் முன், புரிந்துகொள்ள மதிப்புள்ள பல நடைமுறை யதார்த்தங்கள் உள்ளன:

• LLaMA, Mistral மற்றும் Falcon போன்ற திறந்த-மூல மாதிரிகள் வணிக பயன்பாட்டிற்கு அனுமதிக்கும் உரிமங்களைக் கொண்டுள்ளன, ஆனால் வன்பொருள் மற்றும் பொறியியல் செலவுகள் உண்மையானவை மற்றும் அற்பமானவை அல்ல.
• ஒரு திறமையான மாதிரியை உள்ளூரில் இயக்க கணிசமான GPU நினைவகம் தேவை. ஒரு 7-பில்லியன் அளவுரு மாதிரிக்கு ஏற்கத்தக்க அனுமான வேகத்திற்காக குறைந்தபட்சம் சுமார் 14GB VRAM தேவை.
• உங்கள் உரிமம் பெற்ற தரவில் ஒரு மாதிரியை நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்வது வெறுமனே ஒன்றை ஹோஸ்ட் செய்வதிலிருந்து வேறுபட்டது. நுணுக்கமான-ட்யூனிங் க்யூரேட் செய்யப்பட்ட பயிற்சி தரவு, கணினி நேரம் மற்றும் நிபுணத்துவம் தேவை.
• ஒரு தனியார் அமைப்பில் மாதிரி புதுப்பிப்புகள் உங்கள் பொறுப்பு. ஒரு நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவையில் நீங்கள் பெறுவது போல் தானியங்கி மேம்பாடுகளை நீங்கள் பெற மாட்டீர்கள்.
• ஒரு தனியார் பயன்படுத்தலில் பாதுகாப்பு உங்கள் உள்கட்டமைப்பின் வலிமைக்கு சமமாகவே இருக்கிறது. தவறாக கட்டமைக்கப்பட்ட சேவையகத்தில் ஒரு மாதிரியை ஹோஸ்ட் செய்வது ஒரு பொது கருவியைப் பயன்படுத்துவதை விட அர்த்தமுள்ள வகையில் பாதுகாப்பானது அல்ல.

இப்போது கிடைக்கும் முக்கிய விருப்பங்கள்

தனியார் AI பயன்படுத்தலுக்கான சந்தை 2023 முதல் கணிசமாக முதிர்ச்சியடைந்துள்ளது. மாறுபட்ட பட்ஜெட்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப திறன்களைக் கொண்ட வணிகங்களுக்கு நல்ல செய்தியான, முன்பு எப்போதையும் விட இன்று உங்களிடம் அதிக உண்மையான தேர்வுகள் உள்ளன.

திறந்த-மூல சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள்

Meta இன் LLaMA தொடர், Mistral, Falcon மற்றும் Microsoft இலிருந்து Phi போன்ற மாதிரிகள் பதிவிறக்கம் மற்றும் வணிக பயன்பாட்டிற்கு கிடைக்கின்றன. Ollama மற்றும் LM Studio போன்ற கருவிகள் பிரத்யேக ML பொறியாளர்கள் இல்லாத குழுக்களுக்கும் கூட உள்ளூர் பயன்படுத்தலை குறிப்பிடத்தக்க வகையில் அணுகக்கூடியதாக்கியுள்ளன. ஒரு திறமையான பணிநிலையத்தில் ஒரு பிற்பகலில் ஒரு அடிப்படை அமைப்பை நீங்கள் இயக்கலாம்.

வர்த்தகம் என்னவென்றால், நீங்கள் உள்கட்டமைப்பு பிரச்சினையை சொந்தம் கொள்கிறீர்கள். வன்பொருள் கொள்முதல், அளவிடல், பாதுகாப்பு திருத்தம் மற்றும் செயல்திறன் ட்யூனிங் அனைத்தும் உங்கள் குழுவின் மீது விழுகின்றன.

பிரத்யேக கிளவுட் பயன்படுத்தல்கள்

AWS, Azure மற்றும் Google Cloud உள்ளிட்ட பல முக்கிய கிளவுட் வழங்குநர்கள், உங்கள் தரவு என்றும் பகிரப்பட்ட கணினியைத் தொடாத தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் அடிப்படை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தும் வழிகளை வழங்குகின்றன. உடல்ரீதியான வன்பொருளை நிர்வகிக்காமல் தனியுரிமை விரும்பும் வணிகங்களுக்கு இது பெரும்பாலும் நடுவழியாகும்.

பகிரப்பட்ட API அணுகலை விட செலவு அதிகமாக உள்ளது ஆனால் இடம்சார் GPU உள்கட்டமைப்பை புதிதாக கட்டியெழுப்புவதை விட குறைவாக உள்ளது.

நிர்வகிக்கப்பட்ட தனியார் AI விற்பனையாளர்கள்

சிறப்பு விற்பனையாளர்களின் வளர்ந்து வரும் எண்ணிக்கை இப்போது தனியார் LLM பயன்படுத்தலை சேவையாக வழங்குகின்றன. இந்த வழங்குநர்கள் ஒப்பந்தப்படி தரவு பிரிப்பை உத்தரவாதம் அளிக்கும் போது உள்கட்டமைப்பை கையாளுகின்றனர். ஆழ்ந்த தொழில்நுட்ப குழுக்கள் இல்லாத வணிகங்களுக்கு, இந்த விருப்பம் கணிசமான செயல்பாட்டு எளிமைக்காக சில கட்டுப்பாடுகளை வர்த்தகம் செய்கிறது.

இந்த பயன்படுத்தல் மாதிரிகள் முழுவதும் கிடைக்கும் அம்சங்களை புரிந்துகொள்வது உங்கள் கிளவுட் வழங்குநர் தற்போது விளம்பரப்படுத்துவதற்கு இயல்புநிலையாக இருப்பதை விட உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு சரியான அணுகுமுறையை பொருத்த உதவுகிறது.

பயன்படுத்தல் வகை	கட்டுப்பாட்டு நிலை	தொழில்நுட்ப தேவை	வழக்கமான செலவு வரம்பு
சுய-ஹோஸ்ட் திறந்த மூலம்	மிக உயர்ந்த	உயர் (ML/DevOps குழு தேவை)	வன்பொருள் செலவு கூட்டல் பணியாளர் நேரம்
பிரத்யேக கிளவுட் நிகழ்வு	உயர்	நடுத்தர (கிளவுட் நிபுணத்துவம்)	மாதம் $500 முதல் $5,000+
நிர்வகிக்கப்பட்ட தனியார் விற்பனையாளர்	நடுத்தர-உயர்	குறைவான (விற்பனையாளர் ops ஐ கையாளுகிறார்)	மாதம் $1,000 முதல் $20,000+
நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யப்பட்ட தனியார் மாதிரி	மிக உயர்ந்த	உயர் (தரவு அறிவியல் குழு)	திட்ட செலவு $10,000 முதல் $100,000+

உண்மையில் எவ்வளவு செலவாகும்?

வேறு எதுவும் முன்னோக்கிச் செல்வதற்கு முன் ஒவ்வொரு நிதிக் குழுவும் பதில் சொல்ல விரும்பும் கேள்வி இதுவாகும். நேர்மையான பதில் என்னவென்றால், அளவைப் பொறுத்து செலவுகள் பிரம்மாண்டமாக மாறுபடுகின்றன, ஆனால் கீழே உள்ள வரம்புகள் ஒரு யதார்த்தமான படத்தைத் தருகின்றன.

ஒரு உயர்-நிலை பணிநிலையத்தில் உள்ளூரில் 7B அல்லது 13B அளவுரு மாதிரியை இயக்கும் ஒரு சிறிய குழுவிற்கு, ஒரு திறமையான GPU அமைப்பிற்கான வன்பொருள் முதலீடு பொதுவாக $3,000 மற்றும் $8,000 க்கு இடையில் இருக்கும். தொடர்ந்த செலவுகள் குறைந்தபட்சமாக உள்ளன -- மின்சாரம் மற்றும் பராமரிப்பு.

பல துறைகளுக்கு ஒரே நேரத்தில் சேவை செய்ய போதுமான திறன் கொண்ட பிரத்யேக கிளவுட் உள்கட்டமைப்பில் பயன்படுத்தும் நடுத்தர அளவிலான நிறுவனத்திற்கு, பயன்பாட்டு அளவு மற்றும் மாதிரி அளவைப் பொறுத்து மாதாந்திர செலவுகள் பொதுவாக $2,000 மற்றும் $8,000 க்கு இடையே வரும்.

நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள், அதிக கிடைப்பு, இணக்க ஆவணப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட பாதுகாப்பு தேவைப்படும் ஒரு நிறுவனத்திற்கு, செயல்படுத்தல், உள்கட்டமைப்பு மற்றும் உள் பணியாளர் நேரத்தை கருத்தில் கொள்ளும் போது முதல் ஆண்டு மொத்த முதலீடு பொதுவாக $50,000 மற்றும் $250,000 க்கு இடையே வரும்.

ஒரு நடைமுறை குறிப்பு: எந்த பயன்படுத்தல் பாதைக்கும் உறுதிமொழி அளிக்கும் முன், முதலில் கிளவுட் உள்கட்டமைப்பில் ஒரு சிறிய பைலட் இயக்கவும். இது வன்பொருள் அல்லது நீண்ட கால ஒப்பந்தங்களில் செலவிடும் முன் மாதிரி தரம் உங்கள் பயன்பாட்டு வழக்கை பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதை சரிபார்க்க உதவுகிறது.

வெவ்வேறு பயன்படுத்தல் விருப்பங்களின் கட்டடக்கலை சுமையின் கீழ் எவ்வாறு அளவிடப்படுகிறது என்பதை புரிந்துகொள்வது 10 பயனாளர்களுக்கு சரியாக வேலை செய்யும் ஆனால் 200 இல் பயனற்றதாக மாறும் ஒரு அமைப்பை தேர்ந்தெடுப்பதையும் நீங்கள் தவிர்க்க உதவுகிறது.

உங்கள் வணிகத்திற்கு எந்த விருப்பம் சரியானது?

சரியான பாதையைத் தேர்ந்தெடுப்பது மூன்று கேள்விகளுக்கு வருகிறது: உங்கள் தரவு எவ்வளவு முக்கியமானது? உங்கள் குழுவிற்கு எவ்வளவு தொழில்நுட்ப திறன் உள்ளது? மற்றும் நீங்கள் எவ்வளவு விரைவாக நகர வேண்டும்?

உங்கள் தரவு மிகவும் உணர்திறன் கொண்டதாக இருந்தால் மற்றும் உங்கள் குழுவிற்கு பொறியியல் ஆழம் இருந்தால், சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட திறந்த-மூலம் முதலீட்டிற்கு மதிப்புள்ளது. நீங்கள் அதிகபட்ச கட்டுப்பாடு, விற்பனையாளர் சார்பு இல்லாமை மற்றும் உங்கள் டொமைனுக்கு மாதிரியை நெருக்கமாக நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யும் திறனைப் பெறுகிறீர்கள்.

உங்கள் தரவு உணர்திறன் கொண்டதாக இருந்தாலும் உங்கள் தொழில்நுட்ப குழு குறைவாக இருந்தால், நிர்வகிக்கப்பட்ட தனியார் விற்பனையாளர் நடைமுறை தேர்வாகும். செயல்பாட்டு எளிமைக்காக நீங்கள் ஒரு ப்ரீமியம் செலுத்துகிறீர்கள், ஆனால் பெரும்பாலான சிறிய மற்றும் நடுத்தர அளவிலான வணிகங்களுக்கு, அந்த வர்த்தகம் முற்றிலும் பகுத்தறிவுபூர்வமானது.

நீங்கள் முதன்மையாக பகிரப்பட்ட பயிற்சி குழாய்களிலிருந்து உள் தரவை வெளியில் வைப்பது குறித்து கவலைப்பட்டாலும், உண்மையாக ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தகவல்களை கையாளவில்லை என்றால், வலுவான தரவு செயலாக்க ஒப்பந்தங்களுடன் ஒரு முக்கிய வழங்குநரிடமிருந்து ஒரு பிரத்யேக கிளவுட் நிகழ்வு பெரும்பாலும் போதுமானதாகும்.

இந்த முடிவுகளில் கவனிக்கப்படாத ஒரு பகுதி பாதுகாப்பு திட்டமிடலாகும். ஒரு தனியார் பயன்படுத்தல் தானாகவே பாதுகாப்பானது என்று அர்த்தம் இல்லை. அணுகல் கட்டுப்பாடுகள், ஓய்வில் மற்றும் டிரான்சிட்டில் என்க்ரிப்ஷன், தணிக்கை பதிவு மற்றும் சம்பவ பதில் திட்டமிடல் ஆகியவை பின்னர் பின்னிணைக்கப்படுவதற்குப் பதிலாக முதல் நாளிலிருந்தே அமைப்பின் ஒரு பகுதியாக இருக்க வேண்டும்.

தொடங்குவதற்கான நடைமுறை குறிப்புகள்

ஒரு பயன்படுத்தல் அணுகுமுறையில் தீர்மானித்துவிட்டால், ஒரு சில நடைமுறை படிகள் வெளியீட்டை மென்மையாக்குகின்றன.

அனைத்து AI கருவிகளையும் ஒரே நேரத்தில் மாற்ற முயற்சிப்பதை விட ஒரே ஒரு பயன்பாட்டு வழக்குடன் தொடங்கவும். தெளிவான ROI மற்றும் மிகத் தெளிவான தரவு உணர்திறன் கவலை கொண்ட பணிப்பாய்வைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். விரிவாக்கம் செய்வதற்கு முன் அங்கு மதிப்பை நிரூபிக்கவும்.

நீங்கள் பயன்படுத்துவதற்கு முன் ஒரு மதிப்பீட்டு தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்கவும். இது உங்கள் உண்மையான வணிக சூழலிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட உண்மையான தூண்டுதல்கள் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடுகளின் தொகுப்பாகும். இது உங்கள் தனியார் மாதிரி உண்மையில் மாற்றுக்கு விட சிறப்பாக செயல்படுகிறதா என்பதை வெறுமனே கருதுவதற்குப் பதிலாக அளவிட உதவுகிறது.

உங்கள் தரவு கையாளுதல் அமைப்பை கவனமாக ஆவணப்படுத்தவும். நீங்கள் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழிலில் இருந்தால், எந்த தரவு மாதிரியைத் தொட்டது, எப்போது மற்றும் எப்படி என்பதை தணிக்கையாளர்களுக்கு துல்லியமாக காட்ட வேண்டும். அந்த ஆவணப்படுத்தலை ஆரம்பத்திலிருந்தே உருவாக்குவது பின்னர் மறுசீரமைப்பதை விட வியக்கத்தக்க வகையில் எளிதானது.

பயன்படுத்தலுக்குப் பிறகு ஒரு அடிப்படை ரெட்-டீமிங் பயிற்சியை இயக்கவும். ஒரு சில குழு உறுப்பினர்களை மாதிரி உணர்திறன் தகவலை வெளியிட அல்லது எதிர்பாராத விதமாக நடந்து கொள்ள முயற்சிக்க வைக்கவும். நீங்கள் உள்ளுக்குள் கண்டறியும் பாதிப்புகள் ஒரு தாக்குதலாளர் பின்னர் கண்டறியும் வற்றை விட மிகவும் குறைந்த விலையானவை. உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்படுத்தல் சூழலுக்கான ஒரு திடமான அமைப்பு வழிகாட்டி இந்த செயல்முறையை கட்டமைக்க உதவும்.

வணிகத்திற்கான தனியார் LLM குறித்த இறுதி தீர்ப்பு

வணிகத்திற்கான தனியார் LLM க்கான வழக்கு தரவு ரகசியத்தன்மை, ஒழுங்குமுறை இணக்கம் அல்லது ஆழ்ந்த தனிப்பயனாக்கம் ஆகியவை நைஸ்-டு-ஹேவ்களாக இல்லாமல் உண்மையான தேவைகளாக இருக்கும் போது மிகவும் வலுவாக உள்ளது. அந்த எந்த பெட்டிகளையும் சரிபார்க்கும் நிறுவனங்களுக்கு, முதலீடு வெறுமனே பாதுகாக்க முடியாதது அல்ல -- AI மைய பணிப்பாய்வுகளில் உட்பொதிக்கப்படுவதால் அது அதிகமாக அவசியமாகிறது.

கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில் நுழைவுக்கான தடை கணிசமாக குறைந்துள்ளது. திறந்த-மூல மாதிரிகள் மிகவும் திறமையானவை, பயன்படுத்தல் கருவி அதிக அணுகக்கூடியது, மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட விற்பனையாளர்கள் 2022 இல் வாங்க முடியாத வணிகங்களுக்கு தனியார் AI ஐ கிடைக்கச் செய்துள்ளனர்.

உணர்திறன் வேலைக்காக நீங்கள் இன்னும் முற்றிலும் பொது AI கருவிகளை சார்ந்திருந்தால், ஒரு தனியார் பயன்படுத்தல் உங்கள் ஆபத்து சுயவிவரம் மற்றும் உங்கள் பட்ஜெட்டுக்கு பொருந்துமா என்பதை மதிப்பிட இது சரியான நேரம். நீங்கள் எதிர்பார்ப்பதை விட அதிக வணிகங்களுக்கான பதில் ஆம்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

ஏதாவது தனியார் LLM உள்ளதா?

ஆம், Meta இன் LLaMA தொடர், Mistral மற்றும் Falcon உள்ளிட்ட பல வலிமையான விருப்பங்கள் உள்ளன, அவை அனைத்தும் உங்கள் சொந்த உள்கட்டமைப்பில் அல்லது பிரத்யேக கிளவுட் சூழல்கள் மூலம் தனிப்பட்ட முறையில் பயன்படுத்த முடியும்.

இந்த மாதிரிகள் திறந்த-மூலமாகவும், வணிகரீதியாக பயன்படுத்தக்கூடியவையாகவும் இருக்கின்றன, அதாவது வணிகங்கள் ஒரு மூன்றாம் தரப்பு வழங்குநருக்கு தரவு அனுப்பாமல் அவற்றை ஹோஸ்ட் செய்து தனிப்பயனாக்க முடியும்.

ஒரு தனியார் LLM எவ்வளவு செலவாகும்?

ஒரு சிறிய உள்ளூர் அமைப்பிற்கான சில ஆயிரம் டாலர்கள் முதல் நுணுக்கமான-ட்யூனிங் மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்புடன் கூடிய நிறுவன-தர பயன்படுத்தல்களுக்கு ஆண்டுக்கு $100,000 க்கு மேல் வரை செலவுகள் வரும்.

மிகப்பெரிய மாறிகள் மாதிரி அளவு, பயன்பாட்டு அளவு மற்றும் நீங்கள் சுய-ஹோஸ்ட் செய்கிறீர்களா அல்லது நிர்வகிக்கப்பட்ட விற்பனையாளரைப் பயன்படுத்துகிறீர்களா என்பதாகும்.

தனியார் LLM நல்லதா?

ஆம் -- LLaMA 3 மற்றும் Mistral போன்ற நவீன தனியார் மாதிரிகள் பெரும்பாலான வணிக பயன்பாட்டு வழக்குகளை பூர்த்தி செய்யும் அளவில் செயல்படுகின்றன, குறிப்பாக டொமைன்-குறிப்பிட்ட தரவில் நுணுக்கமாக-ட்யூன் செய்யப்படும் போது.

பொது-நோக்க பணிகளுக்கு, அவை இன்னும் மிக உயர்ந்த பொது மாதிரிகளுடன் பொருந்தாமல் இருக்கலாம், ஆனால் சிறப்பு உள் பயன்பாட்டிற்கு, அவை அவற்றை அடிக்கடி மிஞ்சுகின்றன.

ஏதாவது LLM வணிக பயன்பாட்டிற்கு இலவசமா?

ஆம், Mistral 7B, LLaMA 3 (Meta இன் வணிக உரிமத்தின் கீழ்) மற்றும் Falcon போன்ற மாதிரிகள் நிறுவன அளவு மற்றும் பயன்பாட்டு வழக்கைப் பொறுத்து சில நிபந்தனைகளுடன் வணிகரீதியாக இலவசமாக பயன்படுத்தலாம்.

மாதிரி குடும்பங்களில் நிபந்தனைகள் மாறுபடுவதால் வணிக பயன்படுத்தலுக்கு முன் எப்போதும் குறிப்பிட்ட உரிம விதிமுறைகளை மதிப்பாய்வு செய்யவும்.

நீங்கள் LLM ஐ உள்ளூரில் இலவசமாக இயக்க முடியுமா?

ஆம், Ollama மற்றும் LM Studio போன்ற கருவிகள் மென்பொருள் செலவு இல்லாமல் ஒரு உள்ளூர் இயந்திரத்தில் திறமையான திறந்த-மூல LLMகளை இயக்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன, இருப்பினும் அவற்றை சீராக இயக்க உங்களுக்கு போதுமான வன்பொருள் தேவை.

குறைந்தபட்சம் 8-16GB VRAM கொண்ட ஒரு நவீன GPU சிறிய மாதிரிகளை நன்றாக கையாளுகிறது, தனியர்கள் மற்றும் சிறிய குழுக்களுக்கு உள்ளூர் பயன்படுத்தலை உண்மையாக அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.