Dù bạn yêu thích hay không, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đang ngày càng hòa mình sâu rộng vào mọi khía cạnh công nghệ, từ internet, điện thoại thông minh cho đến máy tính cá nhân. Bộ ứng dụng văn phòng của bạn giờ đây đi kèm với CoPilot tích hợp, và bộ công cụ sáng tạo của Adobe cũng có trợ lý AI riêng. Tuy nhiên, việc làm việc với các LLM được lưu trữ trên đám mây luôn đi kèm với một nhược điểm lớn: quyền riêng tư.
Nếu bạn là người đặc biệt quan tâm đến quyền riêng tư, việc tự host (tự lưu trữ) một mô hình LLM của riêng mình có thể là một bước đi đúng đắn. Tôi đã và đang tự host các phiên bản của mô hình Llama 3, và gần đây là Deepseek, điều này đã mang lại cho tôi khả năng kiểm soát, tùy biến và tính khả dụng vượt trội. Dưới đây là bốn lý do tại sao việc tự host mô hình LLM đã thay đổi hoàn toàn cách tôi làm việc – và có thể cũng sẽ là một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với bạn.
1. Quyền Riêng Tư và Bảo Mật Nâng Cao
Không nên tin tưởng ChatGPT với thông tin nhạy cảm của bạn
Một trong những lý do thuyết phục nhất để tự host LLM của tôi là quyền riêng tư. Mặc dù bạn không thể thay đổi sự thật rằng hầu hết mọi LLM đều đã thu thập dữ liệu từ internet và được đào tạo dựa trên thông tin công khai, nhưng tôi không ủng hộ việc cung cấp thêm dữ liệu cá nhân cho chúng. Khi tôi làm việc với các tài liệu mật hoặc phân tích hồ sơ sức khỏe của mình, việc tải chúng lên ChatGPT hoàn toàn là điều không thể chấp nhận được. Vấn đề không chỉ nằm ở dữ liệu được thu thập; đó là về sự kiểm soát. Càng giữ được nhiều thông tin cá nhân của mình khỏi đám mây, càng tốt.
Việc tự chạy một mô hình LLM cục bộ có nghĩa là tôi có thể thực hiện phần lớn các chức năng tương tự mà không cần cấp quyền truy cập vào thông tin riêng tư của mình cho các mô hình này để đào tạo dữ liệu. Vâng, bạn thậm chí có thể tắt internet và LLM tự host vẫn sẽ hoạt động trơn tru. Mức độ kiểm soát quyền riêng tư đó là vô giá, đặc biệt đối với những người trong chúng ta thường xuyên xử lý tài liệu nhạy cảm. Hơn nữa, việc lưu trữ một mô hình cục bộ giúp giảm thiểu khả năng chia sẻ dữ liệu ngoài ý muốn.
Logo ChatGPT trong hình ảnh ouroboros trên nền đá phiến, biểu trưng cho chu trình dữ liệu AI và quyền riêng tư
2. Khả Năng Truy Cập Mọi Lúc, Mọi Nơi (On-the-Go)
ChatGPT khó có thể làm được điều này
Điều này dẫn tôi đến điểm tiếp theo – tính di động. Dù ChatGPT và Claude có tốt đến mấy, chúng chỉ có thể được sử dụng khi bạn có kết nối Wi-Fi. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đang làm việc trên một chuyến bay, hoặc có lẽ là trên một chuyến tàu với kết nối kém? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đang ở một quán cà phê với kết nối internet chập chờn? Lúc đó, chúng hoàn toàn vô dụng.
Đây chính là nơi mà việc tự host LLM thực sự tỏa sáng. Ví dụ, chỉ tuần trước, tôi đã khởi chạy mô hình Deepseek 7B trên chiếc MacBook Air của mình khi đang trên một chuyến bay để động não ý tưởng cho một bài thuyết trình. Chắc chắn, nó không nhanh bằng việc truy cập một LLM trên đám mây, nhưng tôi không thực sự bận tâm vài giây phụ trội để động não ý tưởng, kiểm tra ngữ pháp hoặc giúp tôi ôn lại một ngôn ngữ nào đó. Vẻ đẹp của việc lưu trữ cục bộ là tôi không phụ thuộc vào kết nối bên ngoài để hoàn thành công việc. Đó thực sự là một sự thay đổi cuộc chơi.
Kết quả thực hành tiếng Pháp bằng mô hình AI cục bộ trên LM Studio, thể hiện khả năng học tập không cần internet
3. Tiết Kiệm Chi Phí
Gánh nặng phí đăng ký là có thật
Hãy thành thật mà nói, không ai muốn trả tiền cho một dịch vụ đăng ký khác. Dù gói cao cấp của ChatGPT có tốt đến mấy, hầu hết mọi thứ cá nhân tôi cần từ một LLM đều không thực sự yêu cầu chi phí bổ sung đó. Việc tự host mô hình của riêng tôi đã cực kỳ tiết kiệm chi phí, và nếu trường hợp sử dụng của bạn không quá phức tạp, đây có thể là lựa chọn đúng đắn cho bạn – đặc biệt khi xem xét sự dễ dàng của các công cụ như LM Studio.
Trong khi các gói cao cấp của các dịch vụ như ChatGPT có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn, chúng thường không cần thiết cho hầu hết các tác vụ hàng ngày. Việc chạy mô hình của riêng tôi loại bỏ hoàn toàn các khoản phí đăng ký đó, điều này đối với tôi là một chiến thắng lớn. Hơn nữa, sự sẵn có của các mô hình hiệu quả tài nguyên như Llama 3 và Deepseek khiến đây trở thành một lựa chọn thậm chí còn hấp dẫn hơn.
Chắc chắn, bạn sẽ không thể chạy các mô hình đầy đủ tính năng trên máy tính tại nhà của mình. Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của tôi, các mô hình lượng tử hóa (quantized models) cung cấp đủ tiện ích cho các mục đích sử dụng hàng ngày.
Đồ họa minh họa chi phí vận hành mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhấn mạnh sự khác biệt giữa đám mây và tự host
4. Học Hỏi và Tùy Biến Chuyên Sâu
Điều chỉnh mô hình AI để phù hợp với sở thích của bạn
Đây là lúc mọi thứ trở nên thú vị hơn. Với tư cách là một người đam mê công nghệ, việc đi sâu vào chi tiết mọi thứ là điều tự nhiên đối với tôi. Tôi thích hiểu cách mọi thứ hoạt động bên trong, và việc tự host một LLM đã mang lại cho tôi cơ hội đó. Tự host LLM cho phép tôi thử nghiệm với nó và tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể của mình – có thể là phân tích dữ liệu, trò chuyện hoặc tạo nội dung. Tôi không phải lúc nào cũng thành công với mọi điều chỉnh mình thực hiện, nhưng đó là một cách tuyệt vời để tìm hiểu cách các mô hình này hoạt động và định hình chúng theo nhu cầu của tôi.
Tự host mang lại mức độ tùy chỉnh vô song. Thay vì bị giới hạn bởi các tùy chọn cài đặt sẵn do các dịch vụ đám mây cung cấp, tôi có thể điều chỉnh hành vi của LLM để phù hợp hơn với yêu cầu của mình. Điều này có thể có nghĩa là thay đổi tông giọng đàm thoại của nó, tối ưu hóa nó cho các tác vụ cụ thể hoặc tích hợp nó với các công cụ tôi sử dụng trong cuộc sống hàng ngày. Sự linh hoạt để thử nghiệm và phát triển mô hình là điều tôi thực sự yêu thích. Phải thừa nhận rằng, điều này không hoạt động trên thiết bị trừ khi bạn có phần cứng cực kỳ mạnh mẽ. Nhưng tôi đã thử nghiệm tinh chỉnh các mô hình bằng Amazon Sagemaker.
Ngoài ra, tôi đã dành thời gian xây dựng các công cụ tích hợp vào API của Deepseek để phân tích các khoản đầu tư cá nhân và dữ liệu sức khỏe của mình. Mặc dù tôi sẽ không thoải mái khi gửi dữ liệu này đến một máy chủ đám mây, việc truy cập cục bộ cho phép tôi “chọc ngoáy” mô hình LLM để phù hợp hơn với trường hợp sử dụng của mình. Cách tiếp cận thực hành này vừa mang tính giáo dục vừa cực kỳ bổ ích. Tôi đã xây dựng các tập lệnh tùy chỉnh, khám phá các chức năng mới và tinh chỉnh mô hình để mang lại chính xác những gì tôi cần. Cảm giác kiểm soát đó là vô giá.
Giao diện LM Studio đang tải mô hình Llama 3, cho thấy quá trình tự cài đặt và tùy chỉnh LLM
Cuối cùng, việc tự host LLM của riêng tôi đã thực sự thay đổi cuộc chơi đối với tôi, mang lại mức độ kiểm soát, quyền riêng tư và tùy chỉnh mà các mô hình dựa trên đám mây đơn thuần không thể sánh bằng. Nó không hoàn hảo – có những đánh đổi đáng kể về tốc độ và sự tiện lợi, và thường là độ chính xác, đặc biệt khi thực hiện nghiên cứu sâu. Nhưng khả năng thử nghiệm, bảo vệ dữ liệu của tôi và có một AI thực sự hoạt động theo ý muốn của tôi đã khiến tất cả trở nên đáng giá. Nếu bạn là người đề cao quyền riêng tư, thích mày mò công nghệ, hoặc chỉ đơn giản là muốn có một trải nghiệm AI cá nhân hóa hơn, tự host LLM có thể là lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn.