احتمالاً این روزها زیاد می‌شنوی که همه دارن درباره مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs – یعنی هوش مصنوعی‌هایی که خودشون می‌تونن متن بفهمن و تولید کنن) حرف می‌زنن. شرکت‌ها حسابی دنبال استفاده از این تکنولوژی‌ها واسه افزایش بهره‌وری‌شون افتادن. حالا سؤال اصلی پیش میاد: بیان مدل خودشون رو توی سرورهای شرکت پیاده کنن یا از سرویس‌های آماده مثل OpenAI، Anthropic یا Google استفاده کنن؟
سرویس‌های ابری این شرکت‌ها واقعاً جذاب و راحتن. فقط باید پول اشتراکش رو بدی و همه‌چیز خودش خودکار انجام میشه – حتی اگه لازم باشه ظرفیت رو یهو زیاد کنی! اما همینجا دغدغه‌هایی هم هست. مثلاً:
- حریم خصوصی دیتا: بعضی شرکت‌ها نمی‌خوان اطلاعات حساسشون دست سایرین بیفته.
- گیر افتادن توی یه سرویس خاص (که بهش vendor lock-in می‌گن): یعنی اگه از یکی از این سرویس‌ها استفاده کردی، سخته بری سراغ یکی دیگه.
- هزینه بلندمدت: ممکنه اولش هزینه سرویس ابری کم‌تر به نظر برسه، ولی تو بلندمدت و با مصرف زیاد، جمع این پول‌ها می‌تونه سرسام‌آور بشه.
برعکسش، اگه بیان مدل‌های متن‌باز (Open-Source – یعنی مدل‌هایی که کد و ساختارشون برای همه بازه و میشه تغییرش داد) رو روی سرورهای خودشون راه بندازن، عوضش:
- می‌تونن هزینه‌ها رو کنترل کنن.
- خیالشون بابت حفظ داده‌ها راحت‌تره.
- و هر وقت خواستن، می‌تونن مدل رو تغییر بدن یا مدل جدیدی تست کنن.
البته باید سخت‌افزار مناسب داشته باشن (مثلاً کارت گرافیک قوی و حافظه بالا)، هزینه برق، نگهداری و کلی مسائل فنی دیگه رو هم حساب کنن. این کار آسون نیست ولی واسه بعضی شرکت‌ها ارزشش رو داره. توی مقاله اصل ماجرا همین مقایسه‌ست: کی راه‌اندازی مدل توی شرکت، واقعاً به صرفه‌تر از سرویس‌های اشتراکی درمیاد؟
نویسنده‌ها اومدن یک چارچوب تحلیلی برای ارزیابی هزینه و فایده ساختن که شرکت‌ها واقعاً بدونن تصمیم‌شون منطقی هست یا نه. تمام هزینه‌های سخت‌افزاری، خرج‌های روزمره (Operational Expenses – مثلاً برق و نیروی انسانی)، و کارایی مدل‌های مشهور و جدید مثل Qwen، Llama و Mistral رو حساب کردن و اونا رو کنار هزینه‌های استفاده همون مدل‌ها روی سرویس‌های ابری گذاشتن.
اونا یه نقطه به اسم نقطه سر‌به‌سر (Break-even Point) درآوردن: یعنی جایی که بعد از اون، راه‌اندازی مدل روی سرور خودت از نظر مالی به‌صرفه‌تر از سرویس اشتراکی میشه. نکته مهم: این نقطه برای هر شرکت متفاوته و بسته به سطح مصرف و نیاز به قدرت مدل فرق می‌کنه.
در آخر، مقاله یه چارچوب عملی به شرکت‌ها میده که بهتر بتونن درباره استراتژی استفاده از LLMها تصمیم بگیرن: اگه مصرف مدل زیاده یا امنیت داده خیلی مهمه، شاید هزینه اولیه راه‌اندازی توی شرکت بالاتر باشه، اما تو طولانی‌مدت ارزشش رو داشته باشه. ولی اگه مصرف کم یا متوسطه و نمی‌خوان دردسر سخت‌افزار و نگهداری بکشن، همون سرویس‌های ابری گزینۀ ساده‌تر و مطمئن‌تریه.
خلاصه اگر قرار باشه مدل زبانی بزرگ «مال خودت» بسازی، این مقاله دقیقاً داره میگه چه وقتی واقعاً به نفعته و کی بهتره بی‌خیالشی و بری سراغ مدل‌های آماده!
منبع: +
