A kérdésed teljesen jogos! De a dolog egyszerűbb, mint gondolnád.
A tudásbázis bele van "sütve" a modellbe, amit letöltesz. Nem az elképesztő mennyiségű tanítóadatot töltöd le, hanem a végeredményt: a már betanított mesterséges agyat.
Egy analógiával élve képzeld el úgy, mint egy programot:
Tanítóadatok: Ez a program forráskódja (petabájtok).
Betanítás: A fordítás (compiling) folyamata, ami hónapokig tart szuperszámítógépeken.
A letöltött modell: A kész, lefordított .exe fájl (pár gigabájt). Neked már csak ezt a kész programot kell futtatnod, a forráskód nem kell hozzá.
Honnan jönnek ezek a modellek?
Nagy cégek (DeepSeek, Meta, Google, Mistral stb.) végzik el a drága betanítást, majd közzéteszik a kész modellt.
Függsz tőlük?
Igen is, meg nem is. Az alapmodellt ők adják, de itt jön a képbe az, amit te is tehetsz otthon:
Finomhangolás LoRA, azaz Low-Rank Adaptation: Ez a leggyakoribb otthoni módszer. Nem kell az egész modellt újratanítanod. A LoRA olyan, mintha a kész mesterséges agyhoz egy kis Post-it cetlit csatolnál a saját, specifikus tudásoddal. Ez egy rendkívül hatékony módszer, amihez már egy jobb videokártya is elég. Kettő meg pláne! :-)
Közösségi módosítások: A nyílt forráskódú közösség, aminek a Hugging Face a központi oldala, fogja ezeket az alapmodelleket, és tovább finomítja őket. Eltávolítják a cégek által beépített korlátozásokat (uncensored modellek), vagy egy specifikus feladatra (pl. kódírás, kreatív írás) specializálják őket.
Tehát a gyakorlatban:
Letöltesz egy kész modellt, akár a cég eredetijét, akár egy közösség által módosított, jobb verziót, és azt futtatod a saját gépeden. A tudás már benne van, és az adataid soha nem hagyják el a gépedet. És a tök felesleges korlátozások alól is feloldhatod. Törjünk fel egy rendszert? Mi az hogy!! :-) Nincsenek hamis moralizáló megfontolások.