Jak uruchomić duży model języka lokalnego na telefonie: i dlaczego warto to zrobić
Dowiedz się, jak uruchomić model LLM (Large Language Model) lokalnie na swoim telefonie komórkowym i jakie korzyści zyskasz dzięki temu doświadczeniu.
Najważniejsze rzeczy, które musisz wiedzieć
- Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie na telefonie zapewnia pełną prywatność i dostęp w trybie offline, zmniejszając konieczność korzystania z usług w chmurze.
- Aby wydajnie uruchamiać modele LLM lokalnie, telefon wymaga co najmniej 6 GB pamięci RAM, najlepiej 8 GB lub więcej w przypadku większych modeli. W przypadku telefonów z mniejszą ilością pamięci najlepszym wyborem będą modele o 1–2 miliardach parametrów.
- Aplikacje takie jak Atomic Chat czy PocketPal AI można wykorzystać do obsługi małych modeli językowych (SLM), np. Gemma, Llama czy Phi-4, koncentrując się na modelach z mniejszą liczbą parametrów, aby osiągnąć lepszą kompatybilność i wydajność na telefonie.
Obecnie dostępne są na tyle bezpłatne modele dużych języków (LLM), że ich uruchamianie lokalnie na komputerze staje się czymś powszechnym, a pod pewnymi względami jest to nawet lepszy pomysł — są bardziej prywatne, ponieważ nie trzeba niczego przesyłać do chmury, a ponadto działają w trybie offline.
Uruchomienie tych zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji (AI) na telefonach nie zawsze było łatwe (dlatego najbardziej zaawansowane funkcje AI Siri wymagają jednego z najnowszych iPhone'ów), ale osiągnęliśmy punkt, w którym większość telefonów komórkowych jest wystarczająco wydajna, a niektóre modele są wystarczająco małe i wydajne, aby było to praktycznie możliwe. Więcej informacji można znaleźć w naszym artykule na temat uruchamiania lokalnego modelu AI na iPhonie .
Korzyści są podobne do tych, które oferuje komputer stacjonarny: masz własny, obszerny, zawsze dostępny i prywatny model języka (LLM), bez konieczności wysyłania danych do Google, OpenAI, Anthropic ani innych firm zewnętrznych. Wadą jest wolniejsza i bardziej ograniczona wydajność sztucznej inteligencji, ponieważ korzystasz z mniejszych i mniej wydajnych modeli, a także możesz odczuć spadek czasu pracy baterii (te konwersacje sztucznej inteligencji mogą być bardzo zasobochłonne).
Nawet przy tych kompromisach, natywna sztuczna inteligencja, którą będziesz mógł uruchomić na swoim telefonie, nadal będzie w stanie wykonywać codzienne zadania i prowadzić rozmowy z dużą wydajnością, co oznacza, że możesz odłożyć Gemini lub Siri (i ewentualnie inne swoje subskrypcje dotyczące sztucznej inteligencji).
Telefon potrzebny do uruchomienia lokalnego modelu języka dużego (LLM)
Każdy iPhone lub telefon z Androidem wydany w ciągu ostatnich dwóch lat powinien sprawnie obsługiwać model LLM (Local Large Language Model); rozwój sztucznej inteligencji skłonił producentów do projektowania urządzeń z myślą o tym zastosowaniu. Starsze telefony również mogą działać, ale mogą potrzebować mniejszych modeli i niższej wydajności.
Pamięć RAM (ang. Random Access Memory) jest w rzeczywistości ważniejszym czynnikiem niż wydajność procesora (chipsetu) w przypadku modelu AI. Do uzyskania zadowalającej wydajności potrzebne jest 6 GB lub więcej, a 8 GB lub więcej to lepsze rozwiązanie dla większych modeli. Jeśli pamięć RAM jest mniejsza niż 8 GB, należy trzymać się modeli z 1–2 miliardami parametrów (B), gdzie B oznacza miliard i opisuje liczbę parametrów w modelu (co zasadniczo odzwierciedla jego inteligencję i wszechstronność).
Jeśli chodzi o przestrzeń dyskową, nie ma powodu do obaw. Nawet największe modele, wykorzystujące 7-8 miliardów parametrów, nie zajmą więcej niż 5 GB na Twoim telefonie, więc warto mieć na urządzeniu kilka modeli sztucznej inteligencji i przełączać się między nimi w razie potrzeby.
Jeśli kupisz dziś nowego flagowego iPhone'a lub telefon z Androidem, będzie on wyposażony w preinstalowane, natywne modele sztucznej inteligencji (AI) do szybkich zadań, które można wykonywać offline (bez połączenia z internetem). Jednak te modele, stworzone przez Apple i Google, nie są bezpośrednio dostępne dla użytkownika; są używane, gdy Siri AI i Gemini uznają je za najlepszą opcję.
Aplikacje i modele potrzebne do uruchomienia lokalnego modelu języka dużego (LLM)
Dostępnych jest kilka aplikacji , które przeniosą modele AI na Twój telefon i uruchomią je. Do najpopularniejszych należą Atomic Chat ( na Androida lub iOS ) oraz PocketPal AI ( na Androida lub iOS ). Istnieją między nimi pewne różnice; na przykład Atomic Chat jest łatwiejszy do skalowania, aby uwzględniać modele LLM na komputerach stacjonarnych, podczas gdy PocketPal AI jest nieco lżejszy, ale obie doskonale nadają się do rozpoczęcia korzystania z natywnej AI na telefonie.
Jeśli chodzi o same modele – czasami nazywane modelami SLM lub modelami małego języka (SLM), ponieważ są zaprojektowane do pracy w ograniczonych przestrzeniach – również tutaj masz wiele opcji. Na przykład Gemma to termin zbiorczy dla modeli open source, które Google udostępnia bezpłatnie, a niektóre z nich są specjalnie zaprojektowane do pracy w ograniczonej przestrzeni i przy mniejszych zasobach (jak w telefonie).
Meta ma własne, otwarte modele sztucznej inteligencji o nazwie Llama, a Microsoft oferuje modele Phi-4, które również cieszą się wysoką oceną wydajności. Wystarczy poszukać wersji z najmniejszą liczbą parametrów przed literą „B” (lub tych ze słowem „mini” w nazwie), aby znaleźć pakiety, które najlepiej sprawdzą się na Twoim telefonie.
Obecnie te małe modele językowe (SLM) opierają się głównie na tekście, choć niektóre nowsze, większe i bardziej zaawansowane modele potrafią analizować obrazy i pliki. Jeśli chcesz tworzyć obrazy i filmy, będziesz musiał korzystać z tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji opartych na chmurze, przynajmniej do czasu kolejnego skoku technologicznego.
Eksperymentowanie z lokalnym modelem dużego języka (LLM) na telefonie
Aby sprawdzić, jak przydatny może być jeden z tych natywnych modeli sztucznej inteligencji na telefonie, zainstalowałem PocketPal AI i jeden z mniejszych modeli Google Gemma na moim Pixelu 9 Pro – który już nie jest flagowcem, ale też nie jest przestarzały. Byłem pod wrażeniem małego kreatora wyboru, który odblokowuje PocketPal AI, kierującego bezpośrednio do modelu sztucznej inteligencji odpowiedniego dla Twojego telefonu.
Po pobraniu i zainstalowaniu kilku szablonów, ich załadowanie i rozpoczęcie korzystania było łatwe. PocketPal AI zapewnia również dostęp do opcjonalnych „towarzyszy” (stąd nazwa aplikacji), którzy mogą dostosować szablony AI do Twoich potrzeb – domyślna opcja Pip wydaje się odpowiednią alternatywą dla standardowych aplikacji AI, takich jak Gemini czy Siri . Funkcje wskazówek i śledzenia działają płynnie, a historia czatów jest domyślnie zapisywana.
Podczas uruchamiania modeli LLM na telefonie zauważalne jest (i oczekiwane) spowolnienie odpowiedzi, a także wyraźna różnica w rozmiarach modeli AI – wybór mniejszego modelu zapewni znacznie szybsze odpowiedzi, nawet jeśli nie będą one tak inteligentne ani kompletne. Warto poeksperymentować z kilkoma modelami, aby znaleźć optymalną równowagę między wydajnością a szybkością, która będzie dla Ciebie odpowiednia.
Biorąc pod uwagę brak możliwości wyszukiwania w internecie i braku aktualnej wiedzy, ta opcja idealnie nadaje się do burzy mózgów, analizy i udoskonalania istniejących tekstów, tworzenia nowych, szybkiego gromadzenia faktów lub dokonywania porównań (np. „Zaproponuj film podobny do…”). Jak zawsze, należy zachować ostrożność wobec „halucynacji”, jakie mogą wywoływać te modele, a wszelkie informacje dostarczane przez sztuczną inteligencję nigdy nie powinny być uznawane za gwarantowane.
Możliwość dodawania komentarzy nie jest dostępna.