Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) belief sich im Jahr 184 auf 2024 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich mehr als vervierfacht in den nächsten sechs Jahren. Diese Erwartungen sind zwar erstaunlich, KI-Experten meinen jedoch, sie seien, gelinde gesagt, konservativ und der tatsächliche Marktwert wäre erheblich höher.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT 3 haben das Zeitalter der KI eingeläutet. Sie finden Anwendung in so unterschiedlichen Bereichen wie komplexen wissenschaftlichen Forschungen und dem Schreiben von Texten für Rap-Battles. Mit anderen Worten: Fast jeder Mensch verwendet diese LLMs für irgendetwas.

Aber was ist mit Unternehmen? McKinsey berichtet, dass 65 % der Unternehmen regelmäßig LLMs nutzen, eine Zahl, die sich in weniger als zehn Monaten verdoppelt hat. Tatsächlich sind Unternehmen mit Unternehmensniveau eher bereit, KI-Technologien einzuführen wie LLMs.

Unternehmen, die LLMs in ihre Arbeitsabläufe integrieren möchten, stehen zunächst vor der Entscheidung zwischen Open-Source- und Closed-Source-LLMs. Dieser Blog klärt diese Debatte heute.

LLMs und ihre Typen verstehen

Was ist ein LLM?

LLM, kurz für Großes Sprachmodell, so haben Millionen von Nutzern (123.5 Millionen um genau zu sein) spreche jeden Tag mit ChatGPT. Vereinfacht ausgedrückt ist ein LLM ein grosse Modell, das mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens (ML) entwickelt wurde, um Sprachaufgaben wie das Schreiben von Texten, logisches Denken und Verstehen auszuführen, ganz wie Menschen es tun. LLMs werden häufig für eine Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet, wobei die Ausgabe in Form von Text, Bildern, Video, Audio oder Computercode erfolgt.

Es stimmt, dass LLMs in letzter Zeit die kollektive Vorstellungskraft des Technologiesektors beflügelt haben. Die Fähigkeiten, über die große Sprachmodelle heute verfügen, erforderten jedoch Jahre der Innovation und Iteration.

Regelbasierte Systeme sind die Vorgänger moderner LLMs. Diese Systeme verlassen sich auf manuell festgelegte Regeln, um natürliche Spracheingaben zu verarbeiten. Heute können LLMs darauf trainiert werden, Muster zu erkennen, natürliche Sprachausgaben mit Nuancen und Komplexität zu generieren und Stimmungsanalysen durchzuführen.

Arten von LLMs

Große Sprachmodelle (LLMs) können auf verschiedene Arten klassifiziert werden, beispielsweise nach Anwendungsfall, Trainingsdaten oder Verfügbarkeit. Bei der Klassifizierung nach Verfügbarkeit können LLMs Open Source oder proprietär/geschlossen sein. Diese Wahl zwischen Open Source und geschlossenen LLMs ist wichtig, da sie die Richtung, den Umfang, das Budget und den Zeitplan der LLM-Initiative des Unternehmens bestimmt.

Open-Source-LLMs

Open-Source-LLMs sind frei verfügbare Modelle, die jeder verwenden, anpassen und verteilen kann. Normalerweise gibt es rund um diese LLMs eine Community aus Forschern und Entwicklern, die für deren Entwicklung und Support zuständig sind. So kann beispielsweise jeder den Code prüfen, Probleme identifizieren, Verbesserungen vorschlagen und das Modell für bestimmte Zwecke anpassen, was einen von der Community vorangetriebenen Fortschritt gewährleistet.

Einige beliebte Beispiele für Open-Source-LLMs sind Llama 3, GPT 2 und BERT. Sehen wir uns einige der größten Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von Open-Source-LLMs für Unternehmen an:

Das gute,

Im Folgenden sind die größten Vorteile von Open-Source-LLMs für Unternehmen aufgeführt:

• Transparenz: Unternehmen können Open-Source-LLMs leichter vertrauen, da ihre Trainingsdatensätze und ihr Code öffentlich zugänglich sind. Diese Transparenz hilft auch dabei, potenzielle Verzerrungen zu erkennen und zu mildern.
• Anpassung: Da ihr Code und ihre Trainingsdaten öffentlich verfügbar sind, können diese Modelle leicht an bestimmte Anwendungsfälle angepasst werden.
• Kosteneffizienz: Open-Source-Modelle können kostenlos und ohne Lizenzgebühren verwendet werden, daher sind die Gesamtkosten für Entwicklung und Bereitstellung niedriger als bei Closed-Source-Modellen.

Das Schlechte,

Trotz der vielen Vorteile stehen Unternehmen bei Open-Source-Modellen auch vor mehreren potenziellen Herausforderungen, wie zum Beispiel:

• Ressourcenintensiv: Open-Source-Modelle basieren in der Regel auf den Beiträgen kleinerer Teams und Freiwilliger. Unternehmen, die auf Open-Source-LLMs aufbauen möchten, müssen erheblich in Schulungen und Anpassungen investieren.
• Sicherheit & Compliance: Die Open-Source-Entwicklung von LLMs kann auch potenzielle Schwachstellen aufweisen, wenn die entsprechenden Sicherheits- und Compliance-Standards nicht eingehalten werden.

…Und das Urteil

Der Einsatz von Open-Source-LLMs kann zwar ressourcenintensiver sein, dies kann jedoch durch die allgemeine Kosteneffizienz des Ansatzes ausgeglichen werden. Darüber hinaus ist der uneingeschränkte Zugriff auf Code und Daten sowie die Möglichkeit zur Anpassung für Unternehmen lohnenswert.

Closed-Source-LLMs

Closed-Source-LLMs sind proprietäre Modelle, die in einer privaten Umgebung entwickelt und gepflegt werden. Der Zugriff auf die Trainingsdaten und den Code des Modells ist eingeschränkt, was bedeutet, dass das Modell nur von der Organisation oder in einigen Fällen von Personen optimiert werden kann, die bereit sind, für den Zugriff zu zahlen.

GPT-3 und 4 von OpenAI sind beliebte Beispiele für geschlossene Modelle. Sehen wir uns die Vorteile und Nachteile der Verwendung von Closed-Source-Modellen für Unternehmen an:

Das gute,

• Wettbewerbsvorteil: Closed-Source-LLMs bieten Unternehmen typischerweise Zugriff auf einzigartige, proprietäre Technologien, die auch an spezifische Branchenanforderungen angepasst werden können.
• Engagierter Support: Im Gegensatz zu Open-Source-LLMs wird dieser Ansatz mit dediziertem Support von Anbietern geliefert, der Stabilität, Compliance und Sicherheit gewährleistet. Dies kann sich für Anwendungsfälle auf Unternehmensebene als entscheidend erweisen.

Das Schlechte,

• Eingeschränkte Kontrolle und Anpassung: Dies ist vielleicht das größte Hindernis bei der Nutzung proprietärer Modelle, d. h. eingeschränkte oder gar keine Kontrolle und Anpassung. Unternehmen können den Code oder die Trainingsdaten des Modells nicht anpassen und sind auf das beschränkt, was der Anbieter bereitstellt.
• Höhere Kosten: Im Vergleich zu Open-Source-Modellen sind bei proprietären Lösungen hohe Lizenzgebühren zu entrichten. Zudem kann eine mögliche Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter die Gesamtkosten weiter erhöhen.

…Und das Urteil

Zwar bieten Closed-Source-LLMs eine höhere Benutzerfreundlichkeit und dedizierten Support, aufgrund des Mangels an Kontrolle und Anpassung ist dieser Ansatz jedoch nur für Unternehmen geeignet, die geschlossene LLMs finden, die perfekt zu ihren Anwendungsfällen passen.

Wichtige Überlegungen für Unternehmen

Unternehmen, die für ihre KI-Initiativen zwischen Open-Source- und Closed-Source-Modellen in großen Sprachen wählen, müssen die folgenden Faktoren berücksichtigen:

• Anwendungsfallanforderungen: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Wahl des LLM mit ihrem Anwendungsfall und ihren spezifischen Geschäftsanforderungen und -zielen übereinstimmt.
• Budgetbeschränkungen : Die Gesamtbetriebskosten (TCO) sollten bewertet werden, einschließlich Lizenzierung, Implementierung und Wartung.
• Sicherheit und Compliance: Für stark regulierte Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen ist es entscheidend, ein Modell zu wählen, das Branchenstandards und gesetzliche Anforderungen erfüllt.
• Skalierbarkeit und Support: Unternehmen sollten die Skalierbarkeit und den für den laufenden Betrieb erforderlichen Supportgrad beurteilen.
• Grad der Anpassung und Kontrolle: Unternehmen sollten auch sicherstellen, dass die von ihnen gewählte LLM-Ausbildung mit dem erforderlichen Grad an Anpassung und Kontrolle einhergeht.

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Open-Source-LLM ist der neue Liebling der Unternehmen

Proprietäre Modelle wie GPT-4 von OpenAI führten die erste Welle der Einführung an. Open-Source-Modelle haben jedoch inzwischen die Qualitätslücke geschlossen und erfreuen sich auf dem Unternehmensmarkt zunehmender Akzeptanz.

Nehmen wir zum Beispiel Metas öffentlich zugängliche große Sprachmodelle. Im Jahr 2024 wurden sie 400 Millionen Mal heruntergeladen, also zehnmal mehr als im Vorjahr. Tatsächlich Lama-Nutzung verdoppelt zwischen Mai und Juli 2024.

Dies ist vor allem auf ein besseres Verständnis von KI und auf die Suche der Unternehmen nach mehr Kontrolle, Anpassung und Kosteneffizienz zurückzuführen. Darüber hinaus wollen Unternehmen eine Abhängigkeit von einem Anbieter vermeiden, da die Dominanz von OpenAI von mehreren Seiten in Frage gestellt wird und große Durchbrüche von überall in der KI-Branche kommen können.

Kurz gesagt, Closed-Source-Modelle sind insgesamt und bei den einzelnen Entwicklern und Startups immer noch führend. In der Unternehmenslandschaft wendet sich jedoch das Blatt, da große Akteure wie Salesforce und Slack den roten Teppich für Unternehmen ausrollen, die offene Modelle nutzen möchten. Beispielsweise hat Salesforce kürzlich Agentforce, mit dem Unternehmen jedes LLM in Salesforce-Anwendungen integrieren können.

Wie Astera Nutzt Open-Source-LLMs

Astera LLM Generieren ermöglicht Unternehmen, das LLM ihrer Wahl mit ihren Datenpipelines zu kombinieren, um KI-gestützte Lösungen zu erstellen.

Mit LLM Generate können Benutzer basierend auf der Eingabeaufforderung eine Ausgabe aus einem LLM-Modell abrufen. Benutzer können aus einer Auswahl von LLM-Anbietern auswählen, darunter OpenAI, Llama usw., und auch benutzerdefinierte LLM-Modelle verwenden.

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