Welches Sprachmodell sich für welchen Zweck eignet Large Language Models – öffentlich oder besser privat?

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Öffentliche LLM basieren auf riesigen Beständen verfügbarer Online-Daten, die allerdings völlig von der Realität abweichen können. Also doch lieber private LLMs erstellen, da sie und deren Anwendungen eine größere Tiefe und Genauigkeit versprechen?

Mittlerweile ist der Einsatz von Large Language Models (LLMs) in den verschiedensten Branchen allgegenwärtig. Ob für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Generierung von Content oder die Bereitstellung smarter virtueller Assistenten, große Sprachmodelle haben die Art und Weise der Interaktion mit moderner Technologie radikal verändert. Bei der Implementierung dieser großen Sprachmodelle ist jedoch eine wesentliche Entscheidung zu treffen: öffentliches oder privates LLM?

Wichtige Vorüberlegungen

Öffentliche Modelle wie GPT-Varianten (Generative Pre-trained Transformer) werden von Organisationen wie OpenAI, Google und Microsoft entwickelt und verwaltet. Diese LLMs sind für die breite Öffentlichkeit über APIs oder vorab trainierte Modelle zugänglich, sodass die User ihre Fähigkeiten für verschiedene Aufgaben wie beispielsweise eine Textzusammenfassung nutzen können.

Private LLMs hingegen sind maßgeschneiderte Modelle, die für bestimmte Organisationen oder Einzelpersonen entwickelt werden. Solche Modelle basieren auf proprietären Daten und spiegeln die individuellen Anforderungen und Ziele des nutzenden Unternehmens wider. Private LLM bieten im Vergleich zu ihren öffentlichen Pendants eine größere Kontrolle über Datenschutz, Modellanpassung und Feinabstimmung.

Kriterienkatalog zur Entscheidungsfindung

Jede Option bringt ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen mit sich. Dafür ist es wichtig, die Unterschiede beider Technologien genau zu kennen.

Performance und Skalierbarkeit

Öffentliche Sprachmodelle können in Zeiten der Spitzennutzung mit Skalierbarkeitsproblemen konfrontiert sein, was zu Latenzproblemen und einer verminderten Leistung führen kann. Für Organisationen mit beispielsweise hohen Anforderungen an die Textverarbeitung kann es unter Umständen schwierig sein, mit öffentlichen LLMs eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.

Private LLMs lassen sich hinsichtlich einer Skalierbarkeit optimieren, sodass Modelle auf einer dedizierten Infrastruktur bereitstellbar und auf ihre Anforderungen an die Arbeitslast und Leistungserwartungen zugeschnitten sind.

Flexibilität

Öffentliche Large Language Models verfügen über vordefinierte Architekturen und Parameter, wodurch die Anpassungsmöglichkeiten für Benutzer eingeschränkt sind. Dieser Mangel an Flexibilität kann die Leistung in speziellen Anwendungsfällen beeinträchtigen, die fein abgestimmte Modelle erfordern.

Im Gegensatz dazu bieten private LLMs Organisationen die Flexibilität, Modelle an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, indem sie domänenspezifisches Wissen einbeziehen und Parameter für eine optimale Leistung verfeinern.

Budget

Während öffentliche Sprachmodelle durch attraktive Pay-per-Use-Preismodelle Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit bieten, können die langfristigen Kosten für die Nutzung dieser Modelle erheblich ansteigen, insbesondere für Unternehmen mit hohem Textverarbeitungsbedarf.

Private LLMs sind in der Regel mit höheren Vorabkosten für die Modellentwicklung und den Aufbau der Infrastruktur verbunden, können jedoch auf lange Sicht von Kosteneinsparungen profitieren, insbesondere für Organisationen mit konsistenten und vorhersehbaren Arbeitslasten. Für das Training sind sie schließlich auf große Mengen hochwertiger Daten angewiesen, deren Beschaffung insbesondere für kleinere Organisationen schwierig oder kostspielig sein kann.

Datenschutz und IT-Security

Die Nutzung öffentlicher LLMs kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwerfen, da Unternehmen ihre Daten für Modelltraining und Schlussfolgerungen an Drittanbieter weitergeben müssen. Organisationen, die mit sensiblen oder geschützten Daten arbeiten, sollten sich daher die Weitergabe der Daten an externe Stellen gut überlegen, selbst wenn Maßnahmen der Anonymisierung versprochen werden.

Private Sprachmodelle mildern diese Bedenken, indem sie es Unternehmen ermöglichen, die volle Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur zu behalten, die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen und das Risiko von Datenschutzverletzungen zu minimieren.

Gesetzliche Vorgaben

Organisationen, die in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Rechtsbranche tätig sind, müssen strenge Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften einhalten. Öffentliche LLM können aufgrund bestehender Anforderungen der Datenfreigabe auf Compliance-Herausforderungen stoßen.

Wogegen private LLM eine größere Kontrolle über Compliance-Maßnahmen bieten und die Einhaltung von Industriestandards und -vorschriften sicherstellen.

Abhängigkeit von externen Anbietern

Die Abhängigkeit von öffentlichen LLM-Anbietern für laufenden Support und Aktualisierungen kann zu Abhängigkeiten führen, die den Betrieb unterbrechen können, wenn der Anbieter Preise, Serviceangebote oder Zugriffsrichtlinien ändert. Organisationen, die mehr Autonomie und Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur anstreben, nehmen diese Abhängigkeit als Risikofaktor wahr.

Integration und Support

Die Integration von LLMs in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme erfordert eine sorgfältige Planung und Koordination. Öffentliche LLM-Anbieter bieten in der Regel umfassende Dokumentationen, Supportdienste und Community-Foren an, um den User bei der Integration und Fehlerbehebung zu unterstützen.

Die Integration privater LLM in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme kann komplex und zeitaufwändig sein und erfordert Fachwissen in maschinellem Lernen (ML) und Software-Engineering. Private LLM erfordern möglicherweise zusätzliche Ressourcen und Fachwissen für die Wartung, bieten jedoch eine bessere Kontrolle über Supportprozesse und Service-Level-Agreements (SLAs).

Fazit

Die Wahl zwischen öffentlichen und privaten LLMs ist eine vielschichtige Entscheidung, die eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren erfordert. Ganz gleich, ob Organisationen sich für die Zugänglichkeit öffentlicher Modelle oder die Kontrolle und Anpassung privater Modelle entscheiden, das ultimative Ziel bleibt dasselbe: die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen zu nutzen, um Innovation, Effizienz und Wert in einer zunehmend datengesteuerten Welt voranzutreiben.

Die Auswirkungen und Möglichkeiten der generativen KI verändern sich jedoch so schnell, dass es töricht wäre, sich auf einen einzigen Ansatz oder eine Lösung festzulegen. Eine Entscheidung für eine hybride Lösung könnte daher unter bestimmten Vorgaben durchaus sinnvoll sein.

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