02.12.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Малые языковые модели (SLM) и локальные большие языковые модели (LLM) становятся все более популярными среди разработчиков. Александр Уильямс, разработчик полного стека и независимый ИТ-консультант, приводит на портале The New Stack список популярных моделей и дает советы по их оценке. Хотя влияние GitHub Copilot и других распространенных ИИ-решений на кодирование неоспоримо, возникает множество вопросов вокруг этой тенденции в целом. Для начала, многим разработчикам не слишком удобно делиться своим кодом, зачастую проприетарным, с третьими лицами. Есть и финансовый аспект, поскольку затраты на API могут накапливаться довольно быстро — особенно если вы используете самые продвинутые модели. В то же время появились локальные LLM и их уменьшенные эквиваленты, такие как SLM. Сообщество разработчиков все громче заявляет об их преимуществах, так что давайте посмотрим, из-за чего вся эта шумиха. Помимо самой концепции, мы расскажем о лучших моделях, их преимуществах и о том, как это влияет на разработку с помощью ИИ в целом. Что такое локально хостируемые LLM Это продвинутые модели машинного обучения, которые работают исключительно в вашей локальной среде. Эти модели, обычно имеющие миллиарды параметров, предлагают сложную генерацию кода, контекстное понимание и возможности отладки. Локальное развертывание LLM позволяет разработчикам обойти проблемы задержек, конфиденциальности и стоимости подписки, связанные с облачными решениями. Локальный запуск LLM обеспечивает тонкий контроль ... читать далее.