Starten Sie Ihr Large Language Model (LLM)
Die Zukunft wird von Innovationen geprägt – jetzt ist der Moment, diese aktiv zu gestalten. Wir begleiten Sie von der Idee bis zur Umsetzung von Large Language Models und Workflow Engines. Mit unserem bewährten 3C-Vorgehen holen wir Sie dort ab, wo Sie aktuell stehen.
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KI ist relativ neu und schnelllebig. Das führt nicht selten zu Unsicherheit und Fragen. Vermutlich kennen Sie die folgenden Herausforderungen und Fragen - wir beantworten diese und führen Sie zielgerichtet zum Erfolg.
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LLM - Die Technologie moderner Sprachassistenten
LLM steht für "Large Language Model" (Großes Sprachmodell) und bezieht sich auf eine Art von KI-Modell, das natürliche Sprache verarbeitet und erzeugt. Diese Modelle verwenden maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um die Struktur und das Muster von menschlicher Sprache zu lernen und darauf zu reagieren.
Ein LLM kann vielseitig eingesetzt werden:
Ein Beispiel für ein LLM ist ChatGPT von OpenAI. Das Sprachmodell ist auf eine riesige Menge an Textdaten trainiert wurden, um ein breites Verständnis von natürlicher Sprache zu entwickeln und darauf zu reagieren. Es kann auf vorgegebene Texteingaben reagieren und kontextbezogene Antworten liefern.
Neben ChatGPT besteht eine vielfältige Auswahl aus Open Source LLMs, welche öffentlich und frei verfügbar sind und für ihren Anwendungsfall angepasst werden können. Die Open Source LLMs können auf eigener Hardware betrieben werden, sodass keine Daten mit externen Diensten geteilt werden müssen und das eigene Fachwissen innerhalb des Unternehmens bleibt.
Häufig gestellte Fragen und Antworten
Welche Art von Workloads können ChatGPT und Open Source LLMs bewältigen? Beide können eine Vielzahl von Workloads bewältigen, darunter Textgenerierung, Sprachverarbeitung, Konversationsführung, Textklassifizierung, Übersetzung und mehr. Die Grenzen liegen oft bei der Komplexität der Aufgaben und der verfügbaren Rechenressourcen.
Wie werden die Daten von ChatGPT und Open Source LLMs gespeichert und verarbeitet? ChatGPT und Open Source LLMs speichern und verarbeiten Daten je nach Implementierung unterschiedlich. Bei proprietären Lösungen wie ChatGPT erfolgt die Datenverarbeitung oft auf dedizierten Servern des Anbieters, wobei die genauen Prozesse von den Datenschutzrichtlinien des Anbieters abhängen. Open Source LLMs bieten oft mehr Flexibilität in Bezug auf die Datenverarbeitung und können auf eigenen Servern betrieben werden, wodurch ihr Unternehmen die volle Kontrolle über die Daten behält.
Inwieweit können ChatGPT und Open Source LLMs an die spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse unseres Unternehmens angepasst werden?
ChatGPT kann begrenzt an spezifische Anforderungen angepasst werden, indem es mit zusätzlichen Daten trainiert wird oder feinabgestimmte Einstellungen verwendet werden. Open Source LLMs bieten mehr Anpassungsmöglichkeiten, da der Quellcode verfügbar ist und vollständig angepasst werden kann, um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.
Können wir das Training von ChatGPT oder Open Source LLMs selbst durchführen, um das Modell an unsere Daten anzupassen?
ChatGPT bietet normalerweise keine Möglichkeit, das Modell selbst zu trainieren. Bei Open Source LLMs hingegen kann das Training in der Regel selbst durchgeführt werden, entweder durch die Nutzung vorhandener Trainingsdaten oder durch das Hinzufügen eigener Daten.
Welche Kosten sind mit der Nutzung von ChatGPT im Vergleich zu Open Source LLMs verbunden?
ChatGPT kann mit Lizenzgebühren verbunden sein, die je nach Nutzungsumfang variieren. Open Source LLMs sind oft kostenlos verfügbar, erfordern jedoch Investitionen in Rechenressourcen und technische Unterstützung.
Welche finanziellen Auswirkungen hat die Skalierung von ChatGPT oder Open Source LLMs für unser Unternehmen?
Die finanziellen Auswirkungen der Skalierung hängen von verschiedenen Faktoren ab, darunter Lizenzkosten, Rechenressourcen, technische Unterstützung und Schulungskosten.
Wie wird die langfristige Unterstützung und Weiterentwicklung von ChatGPT im Vergleich zu Open Source LLMs gewährleistet?
ChatGPT wird normalerweise vom Anbieter unterstützt und weiterentwickelt, während Open Source LLMs von der Entwicklergemeinschaft unterstützt werden, die kontinuierlich Updates und Verbesserungen bereitstellt.