Private vs. öffentliche LLMs
Large-Language-Model(LLM)-Anwendungen bringen eine Vielzahl an Vorteilen mit sich. Sie bieten Unterstützung bei der Effizienz, Kreativität und Entscheidungsfindung von Unternehmen. Es ist also kein Wunder, dass immer mehr Unternehmen Gebrauch von generativer KI machen. Es zeigt sich jedoch, dass der On-Premise-Einsatz dieser immer verbreiteter wird. Und das nicht ohne Grund. Öffentliche LLM-Anwendungen auf Public-Cloud-Plattformen bieten zwar ebenfalls einen hervorragenden Funktionsumfang – sie bringen jedoch auch zahlreiche Risiken mit sich.
- Fehlende Genauigkeit: Öffentliche KI wird zwar mit sehr umfangreichen, aber auch nur mit sehr begrenzten Datensätzen trainiert. So sind die Ergebnisse nur verallgemeinert anwendbar und können schwer spezifiziert werden.
- Verzerrung: Genau so kann es sein, dass die Trainingsdaten verzerrt sind und somit auch zu verzerrten Ergebnissen führen.
- Keine Verifizierung: Oft ist unklar, woher die Informationen der Ergebnisse stammen, Quellen können nicht nachverfolgt werden. Darüber hinaus können Ergebnisse auch aus veralteten oder fehlerhaften Quellen stammen, die nicht verbessert werden können.
- Datenschutzrisiken: Ob Verlust geistigen Eigentums, unkalkulierbare rechtliche Risiken durch neue Vorschriften oder Betriebs- und Sicherheitsrisiken – die Gefahren im Datenschutzbereich sind zahlreich.
Durch On-Premise-Modelle Risiken minimieren
Der Einsatz von generativer KI On-Premise bietet eine gute Alternative, auf die immer mehr Unternehmen zugreifen, um diese Risiken zu vermeiden. Hier wird das Training auf Grundlage hochwertiger und repräsentativer Datensätze durchgeführt und auch unternehmensspezifische Daten, beispielsweise aus Teams oder einem Intranet können problemlos eingebunden werden. So entstehen für Unternehmen durch den Einsatz eines On-Premise-Modells zahlreiche Vorteile:
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