企业专属大模型私有化的必要性解析

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在《终结者》这部电影中，主角们的团结合作和集体智慧战胜了“反派”技术上的优势。凯尔·里斯（Kyle Reese）和莎拉·康纳（Sarah Connor）利用智慧打败了先进的 T-800，而 T-800 又帮助莎拉和约翰战胜了更加先进的 T-1000。OpenAI的GPT-4目前是公开可用的最强语言模型，此外，有分析表明，一般情况下GPT-4的运行成本比私有化部署的同类大模型更低。不过我认为，尽管 OpenAI 的模型有很多优点，但还是值得考虑私有化部署大模型，尤其是需要构建商业产品或内部应用时。

如果仅为了满足用户的某些需求，而在应用程序中使用语言模型，可以使用OpenAI或Anthropic等公司的API，向 API 提交 prompt，然后获取响应，并支付相应的使用费用。或者，我们也可以配置私有化模型，并将其托管在本地或云端中，目前市面上有许多模型可供私有化部署。最近有几项分析指出[1][2]，如果只考虑成本和性能，使用OpenAI API的优势更为明显。可以进行非常详细的成本计算，调用API最明显的成本优势是，我们只需要在使用时支付硬件使用费用。大多数私有化部署的大模型应用程序都很难充分利用部署的 GPU 算力资源，因此需要为闲置时间支付大量费用。

对于语言模型的性能评估，存在许多复杂的因素需要考虑——我个人认为，市面上的各种基准测试和“排行榜” [3] ，与在具体商业相关任务中的表现之间并不存在 1:1 的关系。 但毫无疑问，在多种自然语言处理任务中，GPT-4 的表现都明显优于其他大模型，只有最好的公开可用的模型（publicly available models）才能与Claude（Anthropic的大模型）和GPT-3.5 竞争。

尽管使用OpenAI等公司的API有其优点，但使用公开可用的模型（publicly available models）也有其优势。（这里需要注意，我并没有使用“开源”这个词，因为许多模型存在一些使用限制，不能被视为完全“开源”[4]。但我不会在这里深入探讨这个问题。）对我而言，这个问题的关键在于“你与大模型之间的关系（relationship）”。 使用API意味着你只是OpenAI等公司提供的服务的使用者。模型的特性、自定义功能、价值观（包括审查机制和世界观）等都由这些公司决定，你只能构建前端页面调用这些服务。这也意味着你无法了解模型的内部状态，因此在应用更高级别的问责技术和防护措施时（译者注：这些技术和措施可能包括应用模型的可解释性、模型监控、数据隐私保护等等）会受到限制。这些问题都可能是有益的，因为你不必担心如何处理这些问题。但这也意味着你构建的任何应用都完全依赖于这些初创公司。

对于“基于开发者与AI模型之间的互动和依赖关系”的开发，使用私有化部署的模型有很多好处。 对模型架构和权重的控制，一定程度上消除了未来可能面临的不确定性，也意味着你不必接受OpenAI等公司提供的服务。市场上已经形成了一个丰富的生态系统，有多种不同模型可供尝试，还可以根据自己的要求进行微调。这种结构最终能够让开发者与AI模型建立一种长期的关系，并围绕它调整产品，让构建的产品与选择的模型保持一致，并影响我们何时以及是否决定进行更改的决策。这让你构建的东西不仅仅是别人语言模型的前端，而是深度集成的。

此外，对于许多大模型应用而言，GPT的多方位优势并非推动产生价值的主要因素。运行像GPT-4这样大的模型可能每月需要花费数万美元。但在笔记本电脑上就可以运行7B和13B的模型（具有70亿和130亿个参数的模型，是LLaMA和其他公共模型的常见规格）。这些模型也足够大，可以胜任许多常见任务，并且作为用户本地计算机或服务器的一部分，可以更具性价比。

“负责任地使用AI”这句话有多种含义。科技公司通常关注的是表面问题，如政治正确和避免偏见，这比较有效地避免了像ChatGPT这些具备多种能力的公共模型引发争议。对于许多应用，尤其是专业的知识工作型应用[5]，这些顾虑大多无关紧要，取而代之的是关于事实准确性、完整性或仅仅是能否紧扣主题等这些实际问题。许多“保持模型稳定”的技术需要了解模型的内部状态、梯度和中间输出结果。 [6]（译者注：梯度（gradients）是机器学习中非常重要的概念，是优化模型的关键。）使用基于API的模型，会限制进一步进行实验和增强模型的可能性。

对于缓存内部模型状态以及模型微调等各种模型优化措施也是如此。虽然API提供了一些功能选择，但与现有的可用技术相比，这些选择仍然是有限的。大模型技术仍在不断发展，每天都有新的模型和技术问世。对于那些将 LLM 作为产品或工具的一个紧密集成部分的用户来说，要想灵活地随着技术的发展而发展，唯一的方法是拥有私有化部署的大模型。

目前，语言模型变化速度如此之快的另一个原因是，与大模型技术相关的技能和知识也在迅速发展。使用私有化部署的大模型，可以让机构和个人在这种不断变化的市场环境中积累经验，而单单使用 API 则无法做到这一点。 对于许多公司，特别是那些正在构建商业应用的公司来说，将“AI”保持在更深层次的技术水平上，对于员工的专业发展层次和适应变化能力的提升都非常重要。这不是一项成熟的技术，而我们从业者所拥有的"护城河"的一部分就是了解正在发生的事情。甚至可以进一步说，任何使用AI构建重要应用的组织或公司，都应该在内部或通过顾问获得一些关于AI技术的深层次知识，而不仅仅是API的参考资料，以便能够更好地去理解AI最擅长的能力。随着人工智能被商品化和大肆炒作，它能做什么与其建议用途之间往往会出现很大的脱节。

我预计在未来几年，情况将会大不相同——人们将会就使用大模型的关键事项达成共识，而API将会支持这些共识。对于一项新的、仍处于实验阶段且快速发展的技术，要真正参与其中，需要深入了解模型和代码。这并不意味着所有公司或产品都需要深入了解大模型技术——有些公司或产品可以通过使用API来构建有价值的产品，这种情况下去私有化部署可能是浪费时间的。但这些是不同类型的产品，不可混为一谈。

回到《终结者》所描述的故事，里斯和T-800建立起了牢固的“关系”（译者注：与前文描述开发者和大模型的“关系”相呼应），从而成功完成了任务。而接受天网任务的终结者们只是四处施展他们高超的技术实力，这并不足以赢得胜利。人和智能体建立“关系”的一部分就是获取他们的权限。我知道这是个“愚蠢”的比喻，但我相信这些模型也是如此，关键在于能否深入了解工具的优势，并构建一个高度集成的应用，而这是API所无法实现的。

在译者与原文作者接触时，原文作者又补充了一点“为什么要私有化部署大模型”的理由，详见下文：

Another advantage of self-hosting that I didn’t mention in the post is to be able to have better control over performance in different languages, so I belive this is a good option for people using LLMs in languages other than English.

私有化部署大模型的另一个优点：可以通过微调等方式，使其更好地适应不同语言的特点和要求，从而提升大模型的性能。因此我认为对于使用LLM的非英文用户来说，使用私有化部署的大模型是一个不错的选择。这一点我在文章中没有提到，可以在译文中指出。

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