大型语言模型（LLM）通过其出色的问题回答、生成文章甚至创作歌词的能力，已经在各个行业引起了革命性的变化。这些强大的工具，如OpenAI的ChatGPT和Google的Bard，对金融服务、零售、供应链和医疗保健等行业具有重大影响。然而，尽管其潜力巨大，许多组织仍未充分利用LLM的好处。一个重要的障碍是构建专有模型的艰巨任务，需要大量的计算资源、海量的数据和深入的知识。另一方面，仅依赖于API收费墙后面的LLM存在数据隐私的问题。
在2023年ODSC East的主题演讲中，MosaicML的工程副总裁Hagay Lupesko揭示了拥有自己的LLM不仅是至关重要的，而且对于大多数组织来说也是可实现的。通过拥有自己的LLM，企业可以提高安全性、灵活性和准确性，同时保护其数据和知识产权。
Lupesko强调了主要的好处，并分享了相关的见解。从训练和部署自己的LLM，以及它相对于依赖于第三方模型的诸多优势，到与普遍观念相反，开发和拥有LLM对大多数公司来说是一座难以攀登的高山。
但让我们来看看组织在理解拥有自己的LLM并非不可逾越的挑战之后可以期待的几个关键好处。
定制化：对于企业来说，这是一个重要的好处，虽然与灵活性相似，但并不相同。当一个公司拥有对自己的LLM的控制权时，就可以自由定制和微调模型，以满足其特定的业务需求。在这种情况下，他们可以使用自己的专有数据、行业特定的术语或内部知识来训练模型。所有这些都使得模型能够生成更相关和领域特定的响应，更有可能符合其所在行业的独特需求。
增强的安全性：通过拥有自己的LLM，您可以重新掌控数据，因为没有中间人。问题是，当使用外部的LLM时，敏感信息可能会在您的组织之外传输和存储。这带来潜在的风险，并且根据行业不同，可能涉及高风险合规问题，可能让任何风险管理团队都感到头疼。但是通过内部的LLM，您可以确保数据隐私，更好地管理合规要求，并实施符合您具体需求的强大安全措施。
灵活性：专有的LLM提供了根据组织独特需求进行定制和微调模型的灵活性。可以想象，不是每个公司都可以充分利用通用模型的好处。这是因为外部的LLM通常具有预定义的限制，阻止组织充分优化它们以适应特定的用例和市场条件。因此，通过拥有自己的LLM，您可以自由地根据业务发展来调整和修改模型，确保其针对当前需求，同时浪费最少的资源。
提高准确性：通用的LLM是在大量多样的数据上训练的，使其具有通用性，但在特定行业任务中可能不够准确。构建自己的LLM使您可以使用特定领域的数据进行训练，从而获得更精确的结果。通过使用自己的数据微调模型，使其能够理解您行业的细微差别和复杂性，最终提高生成输出的准确性。
成本效益：就像任何硬件设备一样，在短期内需要进行初步投资。但从长远来看，当公司拥有自己的LLM时，成本效益会提高，特别是如果您的组织需要大量的语言处理能力。不必为API调用或许可费用付费，拥有内部的LLM使企业能够利用其能力而不产生持续性的费用。
离线访问：当您拥有一个LLM时，即使在没有可靠的互联网连接、或由于合规要求而被隔离的情况下，您也可以使用它。这在容易出现基础设施问题的偏远地区、网络访问受限的情况下，或者想要用于训练模型的数据必须与连接到互联网的网络隔离时特别有用。离线访问使企业能够在不中断的情况下继续使用LLM。
结论
拥有自己的LLM具有许多好处，当组织、企业和其他实体决定拥有自己的LLM时，他们在最佳利用数据方面开启了无数可能性。在不久的将来，拥有自己独特和量身定制的大型语言模型将对他们的业务至关重要，并在执行时变得可行和普遍。随着越来越多的行业继续扩大其对人工智能的使用，LLM的范围将继续扩大，因为每个行业和每个公司在这些行业中都有非常特定的需求。
现在，如果您的企业或组织准备在LLM所有权方面迈出这一步，那么您不会想错过ODSC West 2023。在这里，您将享受到由一些推动大型语言模型革命的领军人物带来的专家演讲、研讨会、主题演讲以及网络交流机会。
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编辑注： MosaicML的工程副总裁Hagay Lupesko将于7月20日在生成式AI峰会上发表演讲。加入我们，参加这个为期一天的虚拟峰会，深入了解生成式AI如何重塑我们的世界。现在立即免费注册。