Comparthing Logo
متن‌باز-llmsشرکت‌های وابستهAPIهوش مصنوعییادگیری ماشینیمولد-هوش مصنوعیرایانش ابریان ال پی

LLM های متن باز در مقابل API های اختصاصی LLM

LLM های متن باز، مدل‌های هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه می‌دهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه می‌دهند.

برجسته‌ها

  • مدل‌های متن‌باز هزینه‌های تکراری به ازای هر توکن را حذف می‌کنند، اما به سرمایه‌گذاری سخت‌افزاری قابل توجه و تخصص فنی نیاز دارند.
  • رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی اختصاصی، دسترسی فوری به قابلیت‌های پیشرفته را بدون نیاز به مدیریت زیرساخت فراهم می‌کنند.
  • مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها اغلب راه‌حل‌های خود-میزبان را الزامی می‌کنند و متن‌باز را تنها مسیر مناسب برای صنایع حساس می‌کنند.
  • شکاف عملکرد بین مدل‌های متن‌باز برتر و اختصاصی در نسخه‌های اخیر از سال‌ها به ماه‌ها کاهش یافته است.

LLM های متن باز چیست؟

مدل‌های زبانی رایگان با وزن‌ها و کد قابل دسترسی برای میزبانی خودکار و اصلاح.

  • مدل‌های Llama 3 و Mistral از شرکت Meta را می‌توان بدون اتصال به اینترنت دانلود و به صورت محلی اجرا کرد.
  • سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های متن‌باز را روی مجموعه داده‌های اختصاصی، بدون اشتراک‌گذاری داده‌ها با اشخاص ثالث، به‌دقت تنظیم کنند.
  • خود-میزبانی به زیرساخت‌های GPU قابل توجهی نیاز دارد، و مدل‌های بزرگ به چندین پردازنده گرافیکی A100 یا H100 نیاز دارند.
  • اکوسیستم متن‌باز شامل بیش از ۵۰۰۰۰۰ مدل در Hugging Face تا سال ۲۰۲۴ است.
  • مشارکت‌های اجتماعی، نوآوری سریع را هدایت می‌کنند و معماری‌ها و تکنیک‌های آموزشی جدید به صورت هفتگی پدیدار می‌شوند.

API های اختصاصی LLM چیست؟

سرویس‌های هوش مصنوعی تجاری که از طریق APIهای ابری با زیرساخت مدیریت‌شده و پرداخت به ازای هر بار استفاده قابل دسترسی هستند.

  • GPT-4 از OpenAI، Claude از Anthropic و Gemini از Google مدل‌های اختصاصی پیشرو با جزئیات آموزشی فاش نشده هستند.
  • قیمت API معمولاً بسته به قابلیت مدل و طول متن، از 0.50 تا 60 دلار به ازای هر میلیون توکن متغیر است.
  • این سرویس‌ها به طور خودکار مقیاس‌پذیری زیرساخت را مدیریت می‌کنند و از میلیون‌ها درخواست بدون سخت‌افزار مدیریت‌شده توسط کاربر پشتیبانی می‌کنند.
  • مدل‌های اختصاصی اغلب پس از انتشار، معیارهایی را برای استدلال، کدنویسی و وظایف چندوجهی هدایت می‌کنند.
  • استفاده مستلزم پذیرش شرایط خدماتی است که ممکن است برنامه‌های خاصی را محدود کرده و به ارائه‌دهندگان، حقوق استفاده از داده‌ها را اعطا کند.

جدول مقایسه

ویژگی LLM های متن باز API های اختصاصی LLM
کنترل استقرار کنترل کامل در محل یا ابر خصوصی محدود به زیرساخت ارائه دهنده
حریم خصوصی داده‌ها داده‌ها هرگز محیط شما را ترک نمی‌کنند داده‌های پردازش‌شده روی سرورهای ارائه‌دهنده
هزینه‌های اولیه نیاز به سرمایه‌گذاری سخت‌افزاری بالا حداقل هزینه‌های راه‌اندازی
هزینه‌های جاری برق، تعمیر و نگهداری، نیروی انسانی هزینه‌های API مبتنی بر استفاده
عمق سفارشی‌سازی تنظیم دقیق، ادغام، تغییرات معماری محدود به مهندسی و پارامترهای سریع
تأخیر و در دسترس بودن بستگی به زیرساخت شما دارد CDN جهانی با قطعی‌های گاه‌به‌گاه
شفافیت مدل وزن‌ها و معماری قابل مشاهده است جعبه سیاه، اطلاعات داخلی فاش نشده
انطباق و حسابرسی امکان پیگیری کامل حسابرسی به گواهینامه‌های ارائه‌دهنده متکی است

مقایسه دقیق

ساختار هزینه و اقتصاد

مدل‌های متن‌باز قبل از ایجاد حتی یک پاسخ، به هزینه‌های سرمایه‌ای قابل توجهی برای پردازنده‌های گرافیکی، خنک‌کننده‌ها و استعدادهای مهندسی نیاز دارند. استقرار یک Llama 3 70B ممکن است به ۵۰،۰۰۰ تا ۱۰۰،۰۰۰ دلار سخت‌افزار نیاز داشته باشد. برعکس، APIهای اختصاصی هزینه‌ها را به هزینه‌های عملیاتی تغییر می‌دهند - شما فقط برای آنچه استفاده می‌کنید هزینه می‌کنید و آزمایش را برای افراد و استارتاپ‌ها در دسترس قرار می‌دهید. با این حال، در مقیاس بزرگ، هزینه‌های API می‌تواند از هزینه‌های زیرساخت فراتر رود. برخی از شرکت‌ها گزارش می‌دهند که هزینه‌های ماهانه API از ۵۰۰،۰۰۰ دلار فراتر رفته است.

حاکمیت و امنیت داده‌ها

مؤسسات مالی، ارائه دهندگان خدمات درمانی و سازمان‌های دولتی اغلب به سمت راه‌حل‌های متن‌باز گرایش پیدا می‌کنند، زیرا داده‌های حساس هرگز از شبکه‌های خارجی عبور نمی‌کنند. این صرفاً یک ترجیح نیست - GDPR، HIPAA و مقررات خاص هر بخش ممکن است آن را الزامی کنند. APIهای اختصاصی، ارائه‌های حریم خصوصی را با سطوح سازمانی و گزینه‌های VPC تقویت کرده‌اند، اما معماری اساسی نیاز به انتقال داده‌ها به سرورهای سازمان دیگر دارد که پیچیدگی ذاتی انطباق را ایجاد می‌کند.

عملکرد و قابلیت

مدل‌های اختصاصی از نظر تاریخی بر معیارها تسلط داشتند، به طوری که GPT-4 و Claude 3.5 Sonnet استانداردهایی را برای استدلال پیچیده و وظایف خلاقانه تعیین می‌کردند. این شکاف به طور قابل توجهی کاهش یافته است؛ مدل‌های متن‌باز مانند Llama 3.1 405B و Mixtral 8x22B اکنون در بسیاری از وظایف رقابت می‌کنند. با این حال، ارائه دهندگان اختصاصی معمولاً ماه‌ها قبل از ظهور جایگزین‌های باز قابل مقایسه، قابلیت‌های چندوجهی و استدلال پیشرفته را منتشر می‌کنند.

سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری

اکوسیستم‌های متن‌باز امکان اصلاح عمیق - کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه، تنظیم دقیق دامنه خاص در شرکت‌های پزشکی یا حقوقی و آزمایش‌های معماری - را فراهم می‌کنند. APIهای اختصاصی، کاربران را به تنظیمات سطحی محدود می‌کنند: دما، نمونه‌برداری از top-p و طراحی سریع. برای سازمان‌هایی با واژگان منحصر به فرد، الزامات نظارتی یا نیازهای یکپارچه‌سازی، این شکاف انعطاف‌پذیری اغلب تعیین‌کننده است.

پیچیدگی عملیاتی

اجرای LLM های متن باز در مقیاس تولید، نیازمند تخصص MLOps، متعادل سازی بار، نسخه بندی مدل و وصله های امنیتی مداوم است. تیم ها به متخصصانی در بهینه سازی CUDA و استنتاج توزیع شده نیاز دارند. API های اختصاصی این پیچیدگی را به طور کامل حذف می کنند و به توسعه دهندگان اجازه می دهند تا به جای زیرساخت، روی منطق برنامه تمرکز کنند. این بده بستان بین کنترل و راحتی، استراتژی سازمانی را به طور قابل توجهی شکل می دهد.

مزایا و معایب

LLM های متن باز

مزایا

  • + حریم خصوصی کامل داده‌ها
  • + سفارشی سازی نامحدود
  • + بدون هزینه استفاده
  • + قابلیت آفلاین
  • + قابلیت حسابرسی کامل

مصرف شده

  • − هزینه‌های بالای زیرساخت
  • − تخصص فنی مورد نیاز
  • − به‌روزرسانی‌های کندتر ویژگی‌ها
  • − چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • − بار وصله‌های امنیتی

API های اختصاصی LLM

مزایا

  • + استقرار سریع
  • + بدون سرمایه گذاری سخت افزاری
  • + مقیاس‌بندی خودکار
  • + مدل‌های پیشرفته
  • + امنیت مدیریت‌شده

مصرف شده

  • − هزینه‌های استفاده مداوم
  • − داده‌های ارسالی به خارج
  • − سفارشی‌سازی محدود
  • − ریسک قفل شدن فروشنده
  • − محدودیت‌های نرخ استفاده

تصورات نادرست رایج

افسانه

استفاده از LLM های متن باز همیشه رایگان است.

واقعیت

در حالی که وزن‌ها و کدهای مدل هیچ هزینه مجوزی ندارند، اجرای آنها به سخت‌افزار، برق و استعدادهای مهندسی تخصصی گران‌قیمت نیاز دارد. هزینه کل مالکیت اغلب سازمان‌هایی را که انتظار هیچ هزینه‌ای ندارند، شگفت‌زده می‌کند.

افسانه

API های اختصاصی ذاتاً امن تر از مدل های خود-میزبان هستند.

واقعیت

امنیت به پیاده‌سازی بستگی دارد. مدل‌های خود-میزبان، خطرات افشای داده‌های شخص ثالث را از بین می‌برند، در حالی که ارائه‌دهندگان اختصاصی باید برای مدیریت داده‌ها مورد اعتماد باشند. هر دو رویکرد، پروفایل‌های آسیب‌پذیری متمایزی دارند.

افسانه

مدل‌های متن‌باز دائماً از جایگزین‌های اختصاصی عقب می‌مانند.

واقعیت

این شکاف به طرز چشمگیری کاهش یافته است. لاما ۳، میسترال لارج و فالکون بخش زیادی از فاصله عملکرد را کاهش داده‌اند، و برخی از مدل‌های باز در معیارهای خاص با نسخه‌های اختصاصی قدیمی‌تر برابری می‌کنند یا از آنها پیشی می‌گیرند.

افسانه

برای استقرار مؤثر LLM های متن باز، به تیم‌های بزرگی نیاز دارید.

واقعیت

ابزارهایی مانند Ollama، vLLM و Text Generation Inference از Hugging Face، استقرار را دموکراتیک کرده‌اند. اکنون یک مهندس می‌تواند مدل‌های پیچیده‌ای را اجرا کند که قبلاً به تیم‌های تحقیقاتی اختصاصی نیاز داشتند.

افسانه

API های اختصاصی را نمی‌توان در صنایع تحت نظارت استفاده کرد.

واقعیت

بسیاری از ارائه‌دهندگان اکنون سطوح سازمانی را با SOC 2، HIPAA و GDPR ارائه می‌دهند، از جمله گزینه‌های نگهداری داده‌ها و سیاست‌های عدم نگهداری. این تمهیدات هزینه و پیچیدگی قراردادی را افزایش می‌دهند، اما امکان استفاده تنظیم‌شده را فراهم می‌کنند.

افسانه

تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز نیازمند مجموعه داده‌های عظیمی است.

واقعیت

تکنیک‌هایی مانند LoRA و QLoRA امکان تنظیم دقیق مؤثر را با هزاران نمونه به جای میلیون‌ها نمونه فراهم می‌کنند. برخی از برنامه‌ها تنها با چند صد نمونه‌ی دقیق، به سفارشی‌سازی معناداری دست می‌یابند.

سوالات متداول

برای اجرای یک LLM متن‌باز بزرگ به صورت محلی به چه سخت‌افزاری نیاز دارم؟
مدلی مانند Llama 3 70B با دقت استاندارد تقریباً به ۱۴۰ گیگابایت حافظه ویدیویی (VRAM) نیاز دارد که به معنای استفاده از چندین پردازنده گرافیکی رده بالا است. تکنیک‌های کوانتیزاسیون می‌توانند این مقدار را به ۴۰ تا ۸۰ گیگابایت کاهش دهند و روی کارت‌های کمتری جا شوند. برای پیاده‌سازی‌های کوچک‌تر، مدل‌های پارامتری ۷B-13B به راحتی روی پردازنده‌های گرافیکی تک‌مصرف‌کننده با ۱۶ تا ۲۴ گیگابایت حافظه ویدیویی اجرا می‌شوند.
هزینه‌های API برای برنامه‌های کاربردی با حجم بالا چگونه افزایش می‌یابد؟
هزینه‌ها بر اساس توکن‌های ورودی و خروجی محاسبه می‌شوند. یک ربات خدمات مشتری که روزانه 10،000 مکالمه را مدیریت می‌کند، بسته به مدل انتخاب شده و طول مکالمه، ممکن است ماهانه 2000 تا 10،000 دلار هزینه داشته باشد. توافق‌نامه‌های سازمانی اغلب شامل تخفیف‌های حجمی و قیمت‌گذاری استفاده متعهدانه هستند که نرخ هر توکن را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند.
آیا می‌توانم مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4 را به طور دقیق تنظیم کنم؟
OpenAI و ارائه‌دهندگان منتخب، تنظیم دقیق مدل‌های خاص را ارائه می‌دهند، اما با محدودیت‌هایی: شما نمی‌توانید معماری را تغییر دهید و نسخه‌های تنظیم‌شده فقط از طریق API قابل دسترسی هستند. این اساساً با تنظیم دقیق متن‌باز متفاوت است، جایی که شما وزن‌های حاصل را کاملاً در اختیار دارید و می‌توانید آنها را در هر مکانی مستقر کنید.
اگر مجوز یک مدل متن‌باز تغییر کند، چه اتفاقی می‌افتد؟
تغییرات مجوز برای نسخه‌های جدید اعمال می‌شود، نه نسخه‌هایی که قبلاً دریافت شده‌اند. برخی از مدل‌ها از شرایط سهل‌گیرانه به شرایط محدودکننده‌تر تغییر کرده‌اند و باعث ایجاد انشعاب‌های انجمنی شده‌اند. وابستگی‌های خود را ایمن کنید و مجوزها را مرتباً بررسی کنید، به‌ویژه برای برنامه‌های تجاری که رعایت قوانین در آنها اهمیت دارد.
آیا مدل‌های اختصاصی در کارهای کدنویسی بهتر هستند؟
از نظر تاریخی بله، هرچند این مزیت نوسان دارد. Claude 3.5 Sonnet و GPT-4o در حال حاضر در بسیاری از معیارهای کدنویسی پیشرو هستند، اما CodeLlama، DeepSeek-Coder و مدل‌های باز مشابه عملکرد شایسته‌ای دارند. برای زبان‌های تخصصی یا پایگاه‌های کد داخلی، مدل‌های باز تنظیم‌شده گاهی اوقات از جایگزین‌های اختصاصی عمومی بهتر عمل می‌کنند.
چگونه می‌توانم بین میزبانی مستقل و API برای یک استارتاپ یکی را انتخاب کنم؟
با APIها شروع کنید تا به سرعت تناسب محصول با بازار را تأیید کنید. زمانی که الگوهای استفاده تثبیت شدند و هزینه‌های زیرساخت از هزینه‌های API بیشتر شد، به متن‌باز روی آورید. این رویکرد ترکیبی به شما امکان می‌دهد از قابلیت‌های اختصاصی برای نمونه‌سازی اولیه استفاده کنید و در عین حال به سمت بهینه‌سازی هزینه در درازمدت حرکت کنید.
کوانتیزاسیون مدل چیست و چرا اهمیت دارد؟
کوانتیزاسیون دقت عددی وزن‌های مدل را کاهش می‌دهد - مثلاً از نمایش ۱۶ بیتی به ۴ بیتی - که باعث کاهش نیاز به حافظه و اغلب حفظ کیفیت قابل قبول می‌شود. این تکنیک امکان اجرای مدل‌های بزرگتر را روی سخت‌افزارهای متوسط فراهم می‌کند، اگرچه کوانتیزاسیون تهاجمی ممکن است عملکرد را در کارهای پیچیده کاهش دهد.
آیا می‌توانم به راحتی بین راه‌حل‌های متن‌باز و اختصاصی جابه‌جا شوم؟
تغییر نیازمند تغییرات معماری است. APIها از رابط‌های استاندارد HTTP استفاده می‌کنند، در حالی که مدل‌های خود-میزبان به سرورهای استنتاج محلی نیاز دارند. چارچوب‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex برخی تفاوت‌ها را نادیده می‌گیرند، اما ویژگی‌های عملکرد، مدیریت خطا و مجموعه ویژگی‌ها به اندازه‌ای متفاوت هستند که قابلیت تعویض یکپارچه همچنان چالش برانگیز است.
آیا مدل‌های متن‌باز به‌روزرسانی‌های امنیتی دریافت می‌کنند؟
برخلاف نرم‌افزارهای سنتی، به‌روزرسانی‌های امنیتی مدل ساده نیستند. انجمن‌ها نسخه‌های بهبود یافته را منتشر می‌کنند، اما اعمال آنها به معنای استقرار مجدد است. آسیب‌پذیری‌هایی مانند تزریق سریع، هم مدل‌های باز و هم مدل‌های اختصاصی را تحت تأثیر قرار می‌دهد، اگرچه مدل‌های باز امکان بازرسی عمیق‌تر و اقدامات دفاعی سفارشی را فراهم می‌کنند.
تیم من برای استقرار LLM متن‌باز به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟
فراتر از مهندسی نرم‌افزار استاندارد، به تخصص در عملیات یادگیری ماشین، محاسبات GPU و سیستم‌های توزیع‌شده نیاز خواهید داشت. شایستگی‌های خاص شامل برنامه‌نویسی CUDA، تنظیم کانتینر، بهینه‌سازی سرویس مدل و جمع‌آوری مجموعه داده‌ها برای تنظیم دقیق است. بسیاری از سازمان‌ها بلوغ عملیاتی مورد نیاز را دست کم می‌گیرند.
چگونه می‌توانم ارزیابی کنم که آیا متن‌باز یا اختصاصی بودن، با نیازهای انطباق من مطابقت دارد؟
الزامات نظارتی خود را در برابر نحوه‌ی مدیریت داده‌های هر گزینه ترسیم کنید. اگر داده‌ها نمی‌توانند از محیط شما خارج شوند، استقرار ابر متن‌باز یا خصوصی اجباری می‌شود. برای رژیم‌های با محدودیت کمتر، رده‌های سازمانی اختصاصی با حمایت‌های قراردادی مناسب ممکن است کافی باشد. تیم‌های حقوقی و امنیتی باید شرایط ارائه‌دهنده را به طور کامل بررسی کنند.
چه روندهای نوظهوری باید بر تصمیم من تأثیر بگذارند؟
منتظر بهبود کارایی مدل باشید که امکان مدل‌های باز بزرگ‌تر را روی سخت‌افزارهای کوچک‌تر فراهم می‌کند، فشارهای نظارتی الزامات محلی‌سازی داده‌ها را افزایش می‌دهد و ابتکارات هوش مصنوعی مستقل را که به نفع توسعه متن‌باز داخلی است، افزایش می‌دهد. همزمان، ارائه‌دهندگان اختصاصی در حال گسترش استقرار لبه و گزینه‌های درون سازمانی هستند و مرزهای سنتی را محو می‌کنند.

حکم

وقتی حاکمیت داده‌ها، سفارشی‌سازی عمیق یا هزینه‌های بلندمدت قابل پیش‌بینی بیشترین اهمیت را دارند - که معمولاً برای صنایع تحت نظارت و محصولات بومی هوش مصنوعی رایج است - LLM های متن‌باز را انتخاب کنید. وقتی سرعت ورود به بازار، حداقل سربار زیرساختی یا دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته در اولویت است، API های اختصاصی را انتخاب کنید که برای اکثر استارت‌آپ‌ها و موارد استفاده غیر اصلی مناسب است.

مقایسه‌های مرتبط

LLM های مبتنی بر ابزار در مقابل LLM های مستقل

LLM های مبتنی بر ابزار، مدل‌های زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشین‌حساب‌ها و پایگاه‌های داده گسترش می‌دهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌سازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزش‌دیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از داده‌های آموزشی می‌کنند.

RAG (تولید افزوده بازیابی) در مقابل LLM های تنظیم دقیق

RAG و LLM های تنظیم‌شده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند، اما به روش‌های اساساً متفاوتی عمل می‌کنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرس‌وجو دریافت می‌کند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزن‌های مدل قرار می‌دهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که داده‌های شما چند وقت یکبار تغییر می‌کنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.

RAG با متن بصری در مقابل RAG با متن فقط متنی

RAG با زمینه بصری، مدل‌های زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرام‌ها در کنار متن غنی می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی ساده‌تر، سریع‌تر و ارزان‌تر برای استقرار باقی می‌ماند.

RAG چندوجهی در مقابل RAG فقط متنی

RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنی‌تر با هم پردازش می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا داده‌ها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.

آموزش بینایی کامپیوتر در مقابل ادراک تصویر طبیعی

این مقایسه، نحوه آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تفسیر داده‌های بصری را با نحوه درک سیستم بینایی بیولوژیکی انسان از دنیای طبیعی مقایسه می‌کند. در حالی که بینایی کامپیوتر برای استخراج ماتریس‌های ریاضی به میلیون‌ها ورودی ایستا و حاشیه‌نویسی شده در سطح پیکسل متکی است، ادراک طبیعی انسان از جریان‌های حسی پویا و پیوسته که توسط زیست‌شناسی تکاملی و ساختارهای حلقه بازخورد شناختی فوری در بافت قرار گرفته‌اند، بهره می‌برد.