企业通过私有安全端点访问大型语言模型的益处
随着大型语言模型（LLMs）如 GPT-4、LLaMA、BARD、Falcon 和 Claude 等技术的迅速发展，企业在利用人工智能（AI）优化其业务流程、生成类人文本、回答问题和总结文档等方面的潜力也不断提升。然而，许多企业仍面临着种种挑战，导致其无法充分利用这些先进技术。
企业访问LLMs面临的挑战
在企业采用 LLM 时，一些核心挑战显而易见：
数据隐私
大型语言模型通常需要庞大的数据集进行训练，例如 GPT-3 使用了高达万亿个单词。这意味着企业在使用外部 LLM API 时，必须将数据发送至这些服务，这在涉及受监管的数据（如医疗或金融信息）时，可能引发 privacy 和合规性问题，如违反 GDPR 等规定。
安全风险
企业对外部 LLM 服务的数据处理和保护方式缺乏透明度，使用这些服务时，不仅无法控制数据在互联网上的流动方向，数据可能会被保存到不安全的服务器上。
成本问题
对包括 GPT-4 在内的 LLM 的训练结果，需要庞大的计算资源，从而为企业带来了高昂的云基础设施成本，并且与外部 LLM API 的使用费用也是不透明且难以预测的。
定制化需求
公共 LLM 不是为每个企业的特定领域定制的，其智能更多是通用的。然而，企业希望 LLM 能够针对其特定的数据（如法律合同或客户支持票据）进行有效的训练，以提高其实用性。
因此，企业需要一种新的方法来应对这些挑战，并在保护数据安全与实现 LLM 高效使用之间取得平衡，私有 LLM 端点应运而生。
私有LLM端点的崛起
新兴的平台使企业能够在本地或受信的公共云账户上私有部署 LLM，带来了诸多优势：
增强隐私与控制
通过将数据保留在现有的保护环境中，企业能够增强安全性。有助于更细致的访问控制，确保只有授权用户和应用程序可以连接到 LLM。
降低安全风险
企业可以在自己的防火墙内与数据进行安全交互，无需将数据传输到外部端点。所有 LLM 的访问记录都可以像内部服务一样进行中心化记录，以便审计。
成本效率
私有 LLM 采用按实际使用情况计费的模式，避免了不确定的外部定价模型。企业可以利用内部 GPU 或按需分配必要的云 GPU，从而大幅降低成本。
定制化
企业可以根据其专有数据和用例对 LLM 进行微调，模型将基于内部数据特征不断进行训练和改善，提供与内部数据源、知识库和本体的内置集成。
主流本地LLM平台
旨在满足企业需求的主流本地 LLM 平台，包括：
- Anthropic Claude: 适用于自然语言任务的企业级 LLM，能够在内部 NVIDIA DGX GPU 服务器上部署，确保数据在传输和存储过程中的安全，加密功能保障了数据的安全性。
- CoreWeave CORY: 基于 EleutherAI 模型设计的企业级 LLM 平台，可在 CoreWeave Cloud 基础设施上运行，支持根据专有企业数据进行跨越训练。
- SambaNova DataScale: 支持高效 LLM 推理的架构，允许用户在本地训练和运行定制化的 LLM。
- Intel DevCloud: 针对边缘计算进行优化的 LLM 解决方案，旨在实现快速响应，优化低延迟体验。
私有云LLM访问
为了安全地接入云端 LLM 服务，企业可以利用以下技术：
- AWS PrivateLink: 提供到 AWS 服务（如 Comprehend、Textract 和 Lex）的私有连接，确保数据在 AWS 网络内流动。
- Azure Private Endpoints: 允许安全访问 Azure 认知服务，并通过私有链接，只在 Azure 内部网络上进行通信。
- Google VPC服务控制: 使企业能够在其 VPC 网络内安全访问 Google 云 AI 服务，有效控制访问权限，提高数据安全性。
建议与总结
为了充分挖掘 LLM 的潜力，企业应评估外部 LLM 使用可能带来的隐私和安全风险，考虑在内部部署私有 LLM，以确保数据安全和控制。同时，利用现代的云架构和私有终端技术，企业可以在保护数据隐私的同时，利用云端的强大能力。
通过选择诸如 ProtoIU 等专注于私有 LLM 使用的解决方案，企业可以在生产环境中更有效地利用 LLM。无论规模如何，从小范围内实施并证明价值的方法开始，一步一步扩展到整个组织，才是推动转型的关键所在。私有安全端点的引入使企业无需在 AI 能力与数据隐私之间做出妥协。
