Publicystyka - ngo.pl

Być może znasz to uczucie. Masz w ręku dokument, który idealnie nadaje się do obróbki przez AI – wniosek grantowy, raport pełen danych osobowych, umowę z klauzulami poufności lub surowe dane z wywiadów. Wiesz, że model językowy, jak ChatGPT, czy Google Gemini, przyspieszyłby pracę z danymi, ale z tyłu głowy świeci Ci już czerwona lampka. Czy aby na pewno wysyłać te informacje komercyjnym firmom, które następnie zrobią z nich trudny do przewidzenia użytek?

Wybór lokalnych modeli AI pozwala na większą kontrolę nad danymi i samym modelem. Dzięki temu możesz dopasować typ rozwiązania do swoich potrzeb, wymagań technicznych i prawnych, zyskując pewność, że Twoje dane pozostają pod Twoją pełną kontrolą.

Wyobraź sobie, że zamiast korzystać z Google Docs w chmurze, instalujesz Worda na dysku i odłączasz kabel od Internetu. Masz te same funkcje pisania, ale plik nigdy nie opuszcza Twojego komputera. Tak właśnie działają lokalne modele AI (Large Language Model). Podczas grudniowego Śniadania z AI Sektor 3.0 opowiadał o nich Mateusz Kardaś, inżynier oprogramowania i entuzjasta chmury. Poniżej zebrałem kilka najważniejszych wskazówek Mateusza, które pozwolą ci poznać bliżej modele językowe w wersji lokalnej.

Model AI to po prostu kawałek kodu oraz gigantyczny zestaw liczb (wag – gramatyka, wzorce rozumowania, styl pisania), który możesz pobrać na własny dysk. Kiedy zadajesz mu pytanie, proces „myślenia” (zwany inferencją) odbywa się wyłącznie na podzespołach Twojego komputera. Nie płacisz abonamentu Big Techom, a Twoje dane nie lądują na serwerach w USA.

Jeśli w Twojej organizacji wstrzymujecie się z użyciem AI z obawy o RODO lub tajemnicę zawodową, lokalne modele mogą być dla Was rozwiązaniem wartym rozważenia. Dlaczego?

Oto cztery argumenty za używaniem lokalnych modeli językowych:

1. Pełna kontrola nad wrażliwymi danymi – to najważniejszy argument, jeśli pracujesz z danymi beneficjentów i nie chcesz ich wysyłać na serwery gigantów technologicznych. Lokalne modele pozwalają pracować z umowami, dokumentacją medyczną czy wnioskami grantowymi bez ryzyka, że dane trafią np. do Google, czy OpenAI.
2. Koniec z abonamentami (niezależność finansowa) – zamiast płacić 20 dolarów miesięcznie za każdego użytkownika w ChatGPT, ponosisz jedynie koszt prądu i sprzętu. Używanie modelu jest tanie, w przeciwieństwie do jego trenowania.
3. Możliwość pracy na „własnych dokumentach” (RAG) – dzięki narzędziom takim jak AnythingLLM, możesz wgrać politykę prywatności swojej fundacji, zbiór regulaminów czy archiwum projektów. Model indeksuje te pliki i odpowiada na pytania wyłącznie na podstawie Twoich źródeł, podając konkretne cytaty. To idealne rozwiązanie do przeszukiwania danych wewnątrz organizacji.
4. Odporność na awarie i zmiany polityki gigantów – twoje narzędzie nie przestanie działać, gdy padną serwery w Kalifornii albo gdy dostawca zmieni regulamin. Budujesz w ten sposób niezależność i cyfrową suwerenność swojej organizacji.

Zanim zdecydujesz się wypróbować lokalne uruchamianie modeli sztucznej inteligencji, musisz znać koszty, które związane są przede wszystkim ze sprzętem i obsługą narzędzi.

Oto najważniejsze z nich:

• Wymagania sprzętowe: AI potrzebuje mocnej karty graficznej (GPU) lub komputera z procesorem Apple Silicon (M1-M5). Zwykły laptop biurowy z Windowsem i zintegrowaną grafiką będzie działał bardzo wolno.
• „Głupsze” modele: model, który zmieścisz na laptopie, nie będzie tak wszechstronny i sprawny jak GPT-4 w przeglądarce internetowej. Może się gubić w skomplikowanych zadaniach logicznych.
• Wolniejsze działanie: Odpowiedź, na którą w chmurze czekasz sekundę, na Twoim komputerze może generować się kilkanaście lub kilkadziesiąt sekund.
• Samodzielna obsługa: Jeśli coś nie działa, to Ty musisz to naprawić. Ekosystem jest tworzony przez społeczność, więc bywa mniej przyjazny w obsłudze.

Jeśli chcesz spróbować odpalić model językowy lokalnie, oto prosty plan działania.

Krok 1: Sprawdź sprzęt. Masz PC? Sprawdź, czy masz wydajną kartę graficzną np. NVIDIA RTX 3060/4060. Jeśli masz tylko 8GB RAM i brak karty graficznej – może być ciężko. Masz Maca z procesorem serii M (Apple Silicon)? Jesteś w domu – pamięć RAM jest współdzielona, co jest idealne dla AI.

Krok 2: Pobierz aplikację LM Studio: To darmowe narzędzie (Windows/Mac/Linux), które pozwala pobierać zaawansowane modele i czatować z nimi w interfejsie przypominającym ChatGPT. LM Studio pozwala pobierać modele jednym kliknięciem.

Krok 3: Zrozum oznaczenia i wybierz model: Wchodząc w świat open source, zobaczysz nazwy typu qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m.gguf. Jak to czytać?

• Rodzina: Np. Qwen (chiński model od, świetnie radzi sobie z językiem polskim ) lub Mistral (europejski, bezpieczny wybór ).
• Rozmiar (B): 7B, 14B, 32B to liczba miliardów parametrów. Im wyższa ilość parametrów, tym więcej GB pamięci RAM potrzebujesz.

Modele otwarte, od których warto zacząć to: Qwen, Mistral AI, Llama 3.

Krok 4: Rozpocznij pracę z dokumentami: Gdy już oswoisz się z modelem, pobierz aplikację AnythingLLM. To narzędzie do budowania lokalnej bazy wiedzy. Wgraj tam swoje PDF-y. System je zindeksuje, a następnie pozwoli Ci je odpytywać wybranym modelem.

Lokalne modele AI otwierają przed użytkownikami zupełnie nowe możliwości w codziennej pracy z tekstem i danymi. Dzięki nim możemy korzystać z zaawansowanych funkcji generowania odpowiedzi, analizy tekstu czy generowania tekstu bez konieczności łączenia się z Internetem. To rozwiązanie szczególnie przydatne w miejscach, gdzie priorytetem jest prywatność danych.

W praktyce lokalne modele AI sprawdzają się w automatyzacji analizy dokumentów, podsumowywaniu raportów, generowaniu treści na potrzeby komunikacji wewnętrznej, a także w szybkim wyszukiwaniu informacji w dużych zbiorach danych. Możliwość pracy offline eliminuje ryzyko wycieku danych do chmury oraz pozwala na znaczące oszczędności, ponieważ nie ponosimy kosztów związanych z korzystaniem z płatnych usług chmurowych. Co więcej, lokalne modele AI mogą być dostosowywane do specyfiki organizacji, co zwiększa ich skuteczność w realizacji konkretnych zadań. To właśnie pełna kontrola nad procesem przetwarzania danych i generowania tekstu sprawia, że lokalne modele stają się coraz popularniejszym wyborem w środowiskach wymagających najwyższego poziomu bezpieczeństwa.

Przejście na modele lokalne to decyzja o zmianie paradygmatu: z wygodnego konsumenta usług stajesz się suwerennym operatorem własnego AI. Wymaga to inwestycji czasu i zrozumienia ograniczeń sprzętowych. W zamian otrzymujesz jednak narzędzie, które pozwala przetwarzać dane dotąd niedostępne dla AI ze względów bezpieczeństwa. Jeśli w Twojej pracy pojawiają się dokumenty, których nie wrzucacie do chmury, lokalny model przestaje być ciekawostką, a staje się realną alternatywą.

Jednocześnie pamiętaj o zdrowym rozsądku. Jak radził Mateusz Kardaś: „Nie miejcie FOMO”. Media społecznościowe często wyolbrzymiają tempo zmian, sugerując, że „wszyscy korzystają z narzędzi AI i budują już wyspecjalizowanych agentów”, podczas gdy w rzeczywistości włączanie realnie działających rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wciąż przebiega powoli. Nie musisz ścigać się z nowinkami. Daj tej technologii rozwijać się w Twojej organizacji w sposób organiczny. Testuj ją małymi krokami, bez presji, że cokolwiek cię omija.

Śniadania z AI to cykl kameralnych, porannych spotkań, które łączą dyskusję o najnowszych trendach związanych ze sztuczną inteligencją z networkingiem w nieformalnej atmosferze. Spotkania, organizowane w warszawskim Wrzeniu Świata, mają na celu zainspirować przedstawicieli i przedstawicielki organizacji społecznych do pogłębiania wiedzy z obszaru AI i wymiany doświadczeń z nią związanych. Partnerem Śniadań z AI jest Fundacja Instytut Reportażu, która jest gospodarzem Wrzenia. Śniadania z AI są realizowane w ramach Sektor 3.0, przedsięwzięcia Polsko-Amerykańskiej Fundacji Wolności, realizowanego przez Fundację Rozwoju Społeczeństwa Informacyjnego.

Kolejne spotkanie odbędzie się 17 stycznia pod hasłem: SOCIAL MEDIA Jak unikać wpadek z AI w mediach społecznościowych? Jeśli chcesz dołączyć do nas, śledź kanały Sektor 3.0 i zapisz się do naszego newslettera.

Przeczytaj także:

• AI, która doskonali twoją pracę z AI
• Jak dbać o prywatność i chronić dane w dobie generatywnej sztucznej inteligencji? Poradnik
• Jak bezpiecznie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji?

Interesujesz się nowymi technologiami i chcesz w oparciu o nie rozwijać swoją organizację? Zajrzyj również na  blog Sektor 3.0 i zapisz się do naszego newslettera, żeby nie przegapić kolejnych artykułów. Zapraszamy!