- ジャーナリストや他のメディア関係者の仕事に、大規模言語モデル（LLMs）からの生成AIが大きく影響を与えている。
- オンラインチャットボットを介して、ChatGPT、Gemini、Claude.ai、PerplexityなどのAIとやり取りしている多くの人々がいる。
- クラウドに作業内容を保存したくない場合、ローカルマシンに独自のLLMをセットアップする方法とその重要性について説明する。
- オンラインLLMとのやり取りでは、データがサーバーに送信され、AIの理解力向上に使用される。データ漏洩が発生する可能性もある。
- クラウドベースのLLMを使用する際のリスクが高いため、一部のニュースルームや政府機関では使用を禁止している。ローカルでLLMを実行することで、データの安全性を確保できる。
- 信頼性のないインターネット環境やモニタリング・制限がある場合、ローカルでLLMを実行する必要がある。
- プログラミング経験があれば、ローカルLLMを必要な機能のみにカスタマイズすることができる。
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考察: クラウドベースのLLMを使用する際の情報漏洩リスクやデータの安全性について考慮したアプローチが重要であり、ローカルLLMの構築は機密情報の保護やインターネット環境に制約がある場合に有益であると感じる。
元記事: https://substack.com/home/post/p-153311113%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb