Die wichtigsten Gründe für ein lokales LLM
Definition
Was ist eigentlich ein lokales LLM und warum braucht man das? Dazu muss man zunächst wissen, dass die meisten Sprachmodelle nicht open-source sind und somit auch nur über das Web auf einem Server des jeweiligen Anbieters zur Verfügung stehen - das bekannteste Beispiel ist hier sicherlich ChatGPT von OpenAI. Das bedeutet: die Inhalte der Chats werden auf eben jenen Servern der privaten Anbieter gespeichert und entziehen sich somit der Kontrolle des Nutzers. Wenn diese Inhalte auch personenbezogene Daten enthalten, wird es äußerst schwierig mit der DSGVO-konformen Nutzung. Außerdem entstehen nutzungsabhängige Kosten, die man leicht aus dem Blick verliert. Ein weiteres potentielles Problem ist die Verfügbarkeit - man ist darauf angewiesen, dass der Service zur Verfügung steht und auch die Internet-Verbindung ist eine logische Voraussetzung. Diese genannten Nachteile hat ein lokal installiertes LLM nicht: die komplette KI wird heruntergeladen und steht auf der lokalen Hardware zur Verfügung. Ebenso werden die Daten nur lokal abgespeichert und verlassen den eigenen Server nicht.
Anpassung und Spezialisierung
Ein lokales LLM kann spezifisch auf die Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens angepasst und trainiert werden. Unternehmen können das Modell mit eigenen Daten und Fachwissen trainieren, um genauere und relevantere Ergebnisse zu erzielen. Dies ermöglicht es dem LLM, unternehmensspezifische Terminologie, Prozesse und Produkte besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Spezialisierung erhöht die Effizienz und den Nutzen des Modells für das Unternehmen.
Datensicherheit und Datenschutz
Ein lokales LLM bietet höhere Datensicherheit und Datenschutz, da sämtliche Daten im eigenen Netzwerk bleiben und nicht an externe Server gesendet werden. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen oder vertraulichen Informationen arbeiten, wie in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen oder Rechtsberatung. Durch die Nutzung eines lokalen Modells können Unternehmen sicherstellen, dass sie die Kontrolle über ihre Daten behalten und den Anforderungen der Datenschutzgesetze wie der DSGVO gerecht werden.
Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit
Durch die Nutzung eines lokalen LLM sind Unternehmen nicht von der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit externer Cloud-Dienste abhängig. Dies bedeutet, dass das Modell auch bei Internetausfällen oder Serverproblemen des Dienstanbieters weiterhin zugänglich und funktional bleibt. Ein lokales LLM bietet eine konstante Verfügbarkeit und kann zudem auf die spezifischen technischen Ressourcen und Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt werden, wodurch eine höhere Zuverlässigkeit gewährleistet wird.
Kostenkontrolle
Obwohl die Implementierung und der Betrieb eines lokalen LLM initial kostenintensiver sein können, bietet dies langfristig die Möglichkeit, die Kosten besser zu kontrollieren. Unternehmen vermeiden laufende Gebühren für die Nutzung externer Dienste und können die Kosten für Hardware und Wartung planen und verwalten. Zudem können durch die gezielte Optimierung und Anpassung des Modells auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens die Effizienz gesteigert und damit langfristig Kosten eingespart werden.