作为一名人工智能爱好者，我亲眼目睹了大型语言模型 (LLM) 的惊人崛起。这些强大的人工智能工具彻底改变了我们与技术的互动方式，给企业和个人带来了困境。
我们应该享受订阅服务的便利，还是通过托管我们的模型来掌控一切？这个问题不仅仅关乎成本——它还涉及性能、隐私和可扩展性。
在这篇博文中，我将根据我的经验和最新的行业趋势探讨这两种选择，以帮助您做出符合您的特定需求和资源的明智决定。
LLM 托管与 ChatGPT 订阅：了解选项
让我们来分析一下 LLM 领域的两位主要竞争者。
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ChatGPT成为家喻户晓的名字是有充分理由的。作为订阅者，您可以获得：
- 访问最先进的语言模型
- 定期更新和改进
- 用户友好的界面
- 强大的 API，可集成到各种应用程序
定价很简单：根据使用量付费。对于普通用户或小型企业来说，这非常划算。
自托管开源法学硕士
另一方面，我们有 DIY 方法。LLaMA 和 GPT-NeoX 等流行的开源模型提供：
- 完全控制您的模型
- 自定义选项
- 数据隐私
- 大规模节约成本的潜力
这里有两个主要部署选项：
a）云托管（AWS，Google Cloud，Azure）
b) 本地硬件
每条路都有其优点和缺点，我们将在下文中深入探讨。
这些选项之间的选择并不总是明确的。这取决于您的具体需求、资源和长期目标。在以下部分中，我将指导您了解需要考虑的关键因素，帮助您根据自己的独特情况做出最佳决策。
成本比较
说到法学硕士，费用往往是一个重要的决定因素。让我们来分析一下这些数字。
ChatGPT 订阅
如果我们使用 ChatGPT，订阅费用为：
- 目前，OpenAI 每 1K 个代币收费 0.002 美元。
- 从这个角度来看，1K 个标记大约相当于 750 个单词。
- 每天进行 5000 次查询的典型成本可能为 6.5 美元左右。
- 对于中度使用来说，这大约是每月 200 美元。
听起来很合理，对吧？但问题在于：使用量大的话，成本可能会飙升。如果您每天要处理数千个查询，您的每月账单很快就会变得令人瞠目结舌。
自托管开源法学硕士
如果您想获得自己的自托管法学硕士 (LLM)，费用为：
- 硬件：像 NVIDIA RTX 3090 这样的高端 GPU 售价约为 700 美元。
- 云托管：AWS 处理 100 万个请求每天的费用约为 150 至 160 美元。
- 别忘了电费：以每千瓦时 0.12 美元的价格计算，全天候运行强大的 GPU 的费用可不低。
- 劳动力成本：您需要专业知识来设置和维护您的系统。
自托管的初始设置价格较高，但随着时间的推移，其大量使用会更具成本效益。
需要考虑的隐性成本：
- 时间：建立自托管系统不是即时的。
- 升级：人工智能领域的技术发展迅速。
- 停机时间：自托管系统可能会面临更多中断。
结论：对于低流量用户来说，ChatGPT 的订阅模式在成本方面往往更胜一筹。但如果您每月要处理数百万次查询，那么从长远来看，自托管可以为您节省资金。
性能和质量
对于 LLM 来说，性能才是王道。让我们深入了解一下 ChatGPT 和开源模型的比较情况：
ChatGPT 的功能
- 持续高质量的回应
- 涵盖各种主题的广泛知识库
- 定期更新以提高性能
- 能够处理复杂的查询和任务
我发现 ChatGPT 在创意写作和解决问题方面尤其令人印象深刻。它的响应通常感觉像人类一样并且符合语境。
开源 LLM 绩效
- LLaMA 2 等模型正在迅速赶上
- 一些专门的模型在特定领域表现优于 ChatGPT
- 针对特定任务进行优化的定制潜力
据我经验，近期开源的模型如LLaMA 2 70B在特定任务上可以匹敌甚至超过GPT-3.5。差距正在迅速缩小。
这就是开源模型大放异彩的地方。通过自托管，您可以：
- 使用特定领域的数据进行训练
- 针对特定任务进行优化
- 在特定应用中可能胜过通用模型
企业通过根据自身特定需求对开源模型进行微调，取得了显著的成果。
现在，如果我们考虑性能，
- 延迟：自托管模型可能提供更短的响应时间
- 定制：根据您的具体需求定制开源模型
- 一致性：ChatGPT 确保在各种任务中实现可靠的性能
结论： ChatGPT 开箱即用，性能一流。但是，如果您有特定的特殊需求，经过微调的开源模型可能会在您的特定用例中胜过它。
数据隐私和控制
如今，隐私不仅仅是一种奢侈品，而是一种必需品。让我们来看看 ChatGPT 和自托管 LLM 如何处理这一关键方面：
ChatGPT 的数据处理
- OpenAI 有严格的隐私政策
- 发送到 ChatGPT 的数据可用于模型改进
- 选择退出数据共享，但可能会影响性能
尽管 OpenAI 致力于保护用户隐私，但将敏感数据发送给第三方始终存在一定风险。我看到一些企业犹豫是否要使用 ChatGPT 来处理机密信息。
自托管法学硕士 (LLM) 的优势
- 完全控制您的数据
- 无外部数据暴露风险
- 能够实施定制的安全措施
根据我的经验，这种程度的控制对于医疗保健或金融等数据隐私至关重要的行业来说具有重大影响。
我曾与一些公司合作，他们专门选择自托管来满足严格的合规性要求。
关键隐私因素：
- 数据所有权：通过自托管，您可以完全拥有数据和模型的所有权
- 透明度：开源模型允许您检查和理解代码
- 定制：根据您的特定需求实施隐私功能
结论：如果数据隐私是您的首要任务，那么自行托管开源 LLM 可为您提供无与伦比的控制权。但是，ChatGPT 强大的隐私措施可能足以满足不太敏感的应用程序的需求。
可扩展性和灵活性
让我们探索一下 ChatGPT 和自托管 LLM 在可扩展性和灵活性方面的表现。
ChatGPT 的可扩展性选项
- 随着使用量的增加而无缝扩展
- 无需基础设施管理
- API 允许轻松集成到各种应用程序
如果我们谈论定制潜力，ChatGPT 仅限于 API 参数和提示工程。
我见过一些企业使用 ChatGPT 快速扩展其 AI 能力，而无需担心后端物流。这真是令人印象深刻的轻松。
自托管法学硕士 (LLM) 灵活性
- 完全控制模型大小和功能
- 能够跨多台机器水平扩展
- 自由优化特定硬件配置
对于未来的定制，您将拥有对模型架构的完全访问权，并可以在高级层面上训练数据。
在我的项目中，这种级别的控制对于微调性能和成本效率非常有价值。
结论： ChatGPT 具有出色的可扩展性，非常适合需求不断变化的企业。然而，对于那些愿意管理自己的基础设施的人来说，自托管提供了无与伦比的灵活性。
技术考虑
由于我从事人工智能工作已有很长时间，我可以告诉你，技术方面至关重要。让我们来分析一下你需要知道的内容。
对于 ChatGPT，您需要一个最小的设置，OpenAI 已经管理了其余部分。
要自行托管 LLM 模型，您需要深入了解机器学习和自然语言处理。最好精通云基础设施或非本地硬件管理。此外，您还需要丰富的微调和优化知识。
许多人低估了所需的专业知识，导致失败。这不仅仅是下载模型，而是要有效地部署和维护它。
关键技术因素：
- 延迟：如果优化得当，自托管模型可以提供更短的响应时间
- 定制：完全控制模型架构和训练数据
- 调试：更容易诊断和修复自托管模型的问题
结论：对于那些寻求即插即用解决方案的人来说，ChatGPT 无疑是赢家。但是，如果您拥有技术专业知识并渴望完全控制，那么自托管可以提供无与伦比的定制和潜在的性能优势。
用例分析
作为一名 AI 专业人士，我见过各种 LLM 解决方案大放异彩的场景。让我们探索一些实际用例来指导您的决策。
ChatGPT 订阅
ChatGPT 的易用性通常会让中小型企业受益。由于技术资源有限且需要快速部署，我看到初创公司快速制作了 AI 功能原型，从而节省了数月的开发时间。
内容创作和营销团队借助 ChatGPT 的多种语言功能蓬勃发展。我曾合作过的一家营销机构利用它集思广益，提出活动创意并起草社交媒体帖子，大大提高了他们的工作效率。
客户支持自动化是 ChatGPT 的另一个优势领域。它全天候可用，并且能够处理一般查询，因此成为我为许多企业提供咨询的首选。
自主办法学硕士
业务量大的大型企业通常认为自托管更经济。我帮助一家电子商务平台转向自托管模式，一年内将其 AI 成本降低了 60%。
高度监管的行业受益于自托管提供的控制。我建议的一家金融科技公司选择了这条路线，以确保遵守 GDPR 并保护敏感的财务数据。
专业领域应用通常需要定制模型。我曾与一家法律科技初创公司合作，该公司对法律文件的开源模型进行了微调，在合同分析方面的表现优于通用模型。
关键因素 - 包括查询量、数据敏感度、技术资源和定制需求。更高的查询量和更敏感的数据通常证明自托管是合理的，而有限的资源则有利于 ChatGPT。
结论
深入研究 LLM 领域后，很明显， ChatGPT和自托管模型之间的选择并不是非黑即白的。作为一名 AI 爱好者和专业人士，我见过这两种方法的成功实施。
ChatGPT 以其易用性、稳定的性能和定期更新而出类拔萃。对于寻求快速、无忧的 AI 解决方案的企业来说，这是一个绝佳的选择。订阅模式非常适合中等使用量和一般应用。
另一方面，自托管提供了无与伦比的控制、定制潜力和数据隐私。它非常适合高流量用户、专业应用程序和具有严格数据法规的行业。初始设置可能具有挑战性，但长期收益可能很大。
请记住，这不是一个永久的选择。随着您的需求不断发展和人工智能格局的变化，您可以随时重新评估并改变方法。
最终，最佳选择是与您的目标、资源和将 AI 集成到您的工作流程中的愿景相符的选择。无论您选择 ChatGPT 的便利性还是自托管的控制，您都将步入一个充满 AI 可能性的激动人心的世界。
