Keinoälyn käyttäjät ovat löytämässä uusia tapoja hyödyntää AI-työkalujaan entistä tehokkaammin. Yksi kasvava trendi on paikallisten AI-mallien käyttö ennen ChatGPT:tä, mikä on osoittautunut tehokkaaksi tavaksi optimoida AI:n antamia vastauksia ja välttää käyttörajoituksia. Tämä lähestymistapa on herättänyt huomiota erityisesti aktiivisissa verkkoyhteisöissä, kuten r/LocalLLaMA ja r/WritingWithAI, joissa käyttäjät ohjelmoivat työkaluja kuten LM Studio toimimaan ”kehotteiden suunnitteluassistentteina”. Nämä työkalut pakottavat AI:n kysymään viisi kysymystä ennen lopullisen kehotteen luomista.
Aluksi ajatus siitä, että pienempi AI-malli käsittelee kehotteen ennen sen lähettämistä tehokkaalle ChatGPT:lle, vaikuttaa nurinkuriselta. Kuitenkin tämän työnkulun kokeilemisen jälkeen on selvää, että se on yksi parhaista tavoista saada pilvipohjaiselta AI:ltä mahdollisimman tarkkoja vastauksia. Tämä menetelmä auttaa käyttäjiä välttämään ylituotantoa ja takaa, että AI:n tarjoama vastaus on mahdollisimman laadukas.
Paikallisten AI-mallien käyttö ei enää vaadi syvällistä teknistä osaamista tai kallista laitteistoa. Ilmaiset työkalut, kuten Ollama ja GPT4All, tekevät AI-mallien suorittamisesta omalla laitteella yllättävän helppoa. Jotkut selaimet, kuten Brave, mahdollistavat jopa paikallisten mallien liittämisen suoraan sisäänrakennettuihin sivupalkkeihin.
Tässä lähestymistavassa ei ole kyse ChatGPT:n korvaamisesta, vaan paikallisen AI:n käyttämisestä editorina ennen kuin ChatGPT näkee kehotteen. Paikallinen AI auttaa muotoilemaan tehtävän ilmaiseksi, ja pilvipohjainen AI viimeistelee sen.
Yksi suurimmista ongelmista, joita käyttäjät kohtaavat suurten kielimallien kanssa, kuten ChatGPT, on se, että malli olettaa ymmärtävänsä käyttäjän tarkoituksen. Vaikka ChatGPT-5.5 ja Claude Opus 4.8 ovat parantuneet olettamusten tekemisessä, ne voivat silti antaa keskinkertaisia vastauksia, jos kysymys on liian laaja tai geneerinen. Tämä johtuu siitä, että kielimallit on suunniteltu tuottamaan hyödyllisiä vastauksia saamiensa tietojen perusteella, mutta käyttäjät ovat usein huonoja antamaan täydellistä kontekstia.
Käyttäjät ovat alkaneet hyödyntää paikallisia AI-malleja kehotteiden parantamiseksi ennen kuin ne lähetetään ChatGPT:lle. Tämä prosessi auttaa varmistamaan, että ChatGPT saa tarkemman ja selkeämmän kehotteen, mikä puolestaan parantaa lopullisen vastauksen laatua.
Paikalliset AI-mallit voivat myös toimia yksityisyyden suojana. Ennen kuin tiedot lähetetään pilvipohjaiseen AI-palveluun, käyttäjät voivat antaa paikallisen AI:n tarkistaa kehotteet, poistaa arkaluontoiset tiedot ja korvata henkilökohtaiset tiedot paikkamerkeillä. Tämä tekee paikallisesta mallista sekä kehotteen editorin että yksityisyydensuojan.
Käyttäjät voivat toki pyytää ChatGPT:tä esittämään kysymyksiä ennen vastaamista, ja se on täysin järkevä lähestymistapa. Kuitenkin erillisen paikallisen mallin etuna on se, että se luo erillisen, häiriöttömän kerroksen työnkulkuun. Näin voidaan varmistaa, että kehotteet ovat mahdollisimman tarkkoja ja että AI tekee ”raskaan työn” parhaalla mahdollisella tavalla.
Tämä uusi lähestymistapa AI:n käyttöön on osoittautunut tehokkaaksi tavaksi yhdistää paikallinen ja pilvipohjainen AI parhaan mahdollisen lopputuloksen saavuttamiseksi. Yhä useammat AI:n käyttäjät kokeilevat tätä menetelmää varmistaakseen, että heidän kehotteensa ovat mahdollisimman laadukkaita ja että heidän AI-työkalunsa toimivat parhaalla mahdollisella tavalla.