In der heutigen Zeit, in der Datenschutz und Datensicherheit eine immer bedeutendere Rolle spielen, ist es unerlässlich, dass Unternehmen ihre Lösungen zur Sprachverarbeitung entsprechend anpassen. Im Gegensatz zu Lösungen, die auf großen Playern wie Open AI basieren und die Daten an externe Server senden, bieten lokale Large Language Models (LLMs), wie sie beispielsweise von kore.ai entwickelt werden, eine datenschutzgerechtere Alternative. Diese ermöglichen es Unternehmen, ihre Sprachmodelle intern zu hosten, zu trainieren und zu optimieren, ohne dass sensible Daten das Unternehmensnetzwerk verlassen.
Ein entscheidender Vorteil von lokalen LLMs ist die Möglichkeit, die Sprachmodelle im eigenen Unternehmen zu hosten, sei es klassisch als On-Premise oder in einer Virtual Private Cloud. Dies gewährleistet, dass sensible Unternehmensdaten nicht an externe Server übermittelt werden, was in puncto Datenschutz und Datensicherheit von großer Bedeutung ist. Durch das interne Hosting können Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und sicherstellen, dass diese den Unternehmensrichtlinien entsprechen.
Des Weiteren ermöglichen lokale LLMs eine maßgeschneiderte Anpassung der Sprachmodelle an die spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse des Unternehmens. Durch das Training und Feintuning der Modelle im Unternehmensumfeld können Garantien dafür geschaffen werden, dass die Sprachmodelle den individuellen Anforderungen und Richtlinien des Unternehmens entsprechen. Dies bietet eine höhere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit im Vergleich zu generischen Lösungen von Drittanbietern.
Ein weiterer Aspekt, der für lokale LLMs spricht, ist die Möglichkeit, diese ohne umfangreiche IT-Kenntnisse zu bedienen. Mit einem No-Code-Konzept können auch Fachabteilungen das System eigenständig nutzen und verwalten. Dies stellt sicher, dass die Modelle effizient genutzt werden können, ohne die Notwendigkeit einer fortgeschrittenen technischen Expertise.
Was ist eigentlich ein „Large Language Model“
Ein „Large Language Model“ (LLM) ist ein maschinelles Lernmodell, das mithilfe fortschrittlicher Techniken des Deep Learnings trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und darauf zu reagieren. Diese Modelle werden als „large“ bezeichnet, weil sie auf großen Datensätzen trainiert werden und aus Milliarden von Parametern bestehen, die das Wissen und die Muster der Sprache erfassen.
Die Hauptmerkmale eines LLM sind:
- Trainingsdaten: Sie werden auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert, die aus dem Internet, Büchern, wissenschaftlichen Artikeln und anderen Quellen stammen. Dadurch entwickeln sie ein tiefes Verständnis für Syntax, Semantik und den allgemeinen Gebrauch der Sprache.
- Neurales Netzwerk: Sie basieren in der Regel auf neuronalen Netzwerkarchitekturen wie Transformern, die speziell für die Verarbeitung von sequenziellen Daten, wie Sprache, optimiert sind.
- Kapazität und Vielseitigkeit: Aufgrund ihrer Größe und Komplexität können LLMs viele verschiedene Aufgaben in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ausführen, wie z.B. Textgenerierung, Übersetzung, Fragebeantwortung, Textzusammenfassung und vieles mehr.
- Kontinuierliches Lernen: Obwohl LLMs oft als statisch angesehen werden, können sie durch fortlaufendes Training oder Feinabstimmung auf spezifische Aufgaben angepasst werden.
Zusammengefasst sind Large Language Models fortschrittliche Werkzeuge im Bereich der künstlichen Intelligenz, die durch ihre Fähigkeit, große Mengen an Sprachdaten zu verarbeiten und zu verstehen, eine breite Palette von Anwendungen in Forschung, Wirtschaft und Alltag ermöglichen.
Darüber hinaus bieten lokale LLMs die Möglichkeit, die Datenschutzkonformität zu gewährleisten, da sensible Daten intern verbleiben und nicht an externe Dienstleister übermittelt werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Branchen, in denen strenge Datenschutzvorschriften gelten, wie beispielsweise im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor.
Insgesamt bieten lokale LLMs eine datenschutzgerechte und maßgeschneiderte Lösung für Unternehmen, die ihre Sprachverarbeitung auf eine sichere und effiziente Art und Weise gestalten möchten. Durch das interne Hosting und die Anpassung der Modelle an individuelle Unternehmensanforderungen können Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und gleichzeitig von den Vorteilen moderner Sprachverarbeitungstechnologien profitieren.
Abschließend lässt sich festhalten, dass lokale LLMs eine vielversprechende Alternative zu externen Sprachverarbeitungslösungen darstellen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit. Unternehmen, die auf der Suche nach maßgeschneiderten und kontrollierten Lösungen für ihre Sprachverarbeitungsbedürfnisse sind, sollten die Implementierung lokaler LLMs in Betracht ziehen, um die Datenintegrität und Datenschutzkonformität zu gewährleisten.
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