В чем преимущества и недостатки локальных моделей искусственного интеллекта?

Преимущества локальных моделей искусственного интеллекта (ИИ):

• Возможность настроить модель под свои нужды. dzen.ru ИИ может обучаться на собственных данных с учётом специфики использования, что повышает релевантность и точность. dzen.ru
• Локальное хранение конфиденциальных данных. www.itweek.ru Это снижает связанные с ними риски, что делает вариант привлекательным для корпоративных разработчиков, которым необходимо соблюдать строгие правила регулирования данных. www.itweek.ru

Недостатки локальных моделей ИИ:

• Необходимость высокопроизводительного оборудования. dzen.ru Для работы локального ИИ нужны мощные процессоры, большой объём оперативной памяти и, вероятно, выделенный графический процессор. dzen.ru
• Медленное время отклика. dzen.ru Точная скорость зависит от конкретной модели ИИ и используемого оборудования, но в большинстве случаев она отстаёт от онлайн-сервисов. dzen.ru
• Сложности с развёртыванием. dzen.ru Настройка локального стека ИИ требует загрузки фреймворков, конфигурирования инфраструктуры и интеграции различных компонентов. dzen.ru
• Ограниченное представление о текущих событиях. dzen.ru Локально размещаемые языковые модели часто обучаются только на данных до определённой даты отсечения, в результате им не хватает информации о событиях, произошедших после этой даты. dzen.ru
• Отсутствие доступа к оперативным данным интернета. dzen.ru Это ограничивает применение локальных ИИ для запросов в реальном времени, например, о ценах на акции или погоде. dzen.ru