Die bemerkenswerten Fähigkeiten von generativer KI, die durch große Sprachmodelle (LLMs) unterstützt wird, haben KI ins öffentliche Rampenlicht gerückt. Diese umfangreichen Modelle können als einer der bedeutendsten Fortschritte unserer Zeit angesehen werden. Paradoxerweise führt die Evolution der KI nun zu zahlreichen Open-Source-LLMs, die die Entwicklung von tausenden branchenspezifischen LLMs für Unternehmen vorantreiben.
LLM-basierte KI-Dienste können Routineaufgaben automatisieren und als Produktivitätsassistenten fungieren. Um jedoch komplexe Herausforderungen zu meistern, die Kernmission einer Organisation zu verbessern und Verbraucherlebnisse zu personalisieren, müssen LLMs spezialisiert werden. Viele Branchenexperten sind sich einig, dass die meisten Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in den meisten Organisationen durch agile Expertenmodelle bereitgestellt werden, die auf der bestehenden Unternehmens-IT, Edge- und Client-Infrastruktur basieren.
Bieten LLMs einen Wettbewerbsvorteil?
LLMs mit Hunderten von Milliarden von Parametern werden auf Daten in Webgröße mithilfe von Rechenzentrum-Cluster trainiert, was vielseitige KI-Plattformen für allgemeine Anfragen resultiert, die von Cloud-Anbietern oder KI-Serviceunternehmen bereitgestellt werden. Die Entwicklung solcher Modelle kostet Hunderte von Millionen Dollar, mit laufenden Betriebskosten in Höhe von zig Millionen. Diese großen Modelle sind hervorragend darin, generalistische, nicht proprietäre Ergebnisse aus öffentlich verfügbaren Daten zu generieren. Da die meisten Organisationen ähnliche generative KI-Dienste über API-Aufrufe nutzen, liegt der Hauptvorteil lediglich im Mitziehen mit der Konkurrenz.
Um einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu schaffen, die Kundenbindung zu verbessern und die Kosteneffizienz zu steigern, benötigen Organisationen genaue und zeitnahe Modelle, die auf branchenspezifischen, privaten Daten trainiert sind. Dies verhindert Fehler, Voreingenommenheit und potenzielle Rufschädigung. Die Komplexität des Anwendungsfalls steht in direktem Zusammenhang mit der Genauigkeit des Modells, was die Bedeutung proprietärer Daten unterstreicht. Große Modelle können für geschäftskritische Anwendungen unhandlich und ineffizient sein, wodurch kleinere, agilere Modelle bevorzugt werden.
Glücklicherweise gibt es Open-Source, vortrainierte kleine LLMs, die 10- bis 100-mal kleiner sind als ihre größeren Pendants, jedoch eine hohe Genauigkeit beibehalten. Diese kleineren Modelle können schnell mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) Methoden unter Verwendung privater Daten feinjustiert werden, um zuverlässige Expertenmodelle zu schaffen, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Organisationen können nun ein Modell über die Mittagspause entwickeln und auf bestehenden Servern bereitstellen, wodurch die langwierigen und kostspieligen Prozesse, die mit großen Modellen verbunden sind, entfallen. Dieser Ansatz ist nachhaltig und kosteneffektiv für die Skalierung von KI über Anwendungen hinweg.
Große KI-Modelle und -Dienste:
- Vorteile: Unglaubliche Vielseitigkeit, beeindruckende Ergebnisse, schnelle Integration über APIs, Datensätze in Webgröße.
- Nachteile: Komplexes Management, hohe Kosten für Training und Pflege, Potenzial für Halluzinationen und Voreingenommenheit, Sicherheitsbedenken, unbekannte Datenquellen.
Ecosystem der kleinen Sprachmodelle:
- Vorteile: Kleinere Größe mit verbesserter Genauigkeit, erhöhte Datenprivacy und Sicherheit, Erklärbarkeit, kostengünstige Feinjustierung und Bereitstellung.
- Nachteile: Anforderungen an Few-Shot-Fine-Tuning, Indexierung von Quelldaten erforderlich, eingeschränkte Aufgabenbreite.
Warum Unternehmen ihre eigenen LLMs betreiben werden
Die meisten Organisationen werden API-Dienste für Routineaufgaben nutzen, während sie private KI-Modelle für geschäftsspezifische Anwendungsfälle übernehmen. Bei der Entscheidung, welche KI-Modelle selbst betrieben werden sollen, sind folgende Punkte zu berücksichtigen:
- Datenschutz: Sensible Informationen schützen und einen Wettbewerbsvorteil erlangen, während die Vorschriften zur Datensicherheit eingehalten werden.
- Genauigkeit: Zuverlässigen Betrieb geschäftskritischer Anwendungen sicherstellen, um den Ruf zu schützen.
- Erklärbarkeit: Ergebnisse auf die Datenquellen zurückverfolgen können, bevor signifikante Entscheidungen getroffen werden, und kontinuierlich auf Konsistenz überwachen.
- Kosten: Selbstbetriebsfähige persistente Modelle auf bestehender IT-Infrastruktur sind typischerweise kostengünstiger.
- Nähe: Co-Location von Modellen mit Anwendungen gewährleistet schnelle Reaktionszeiten.
- Integration: Nahtlose Bereitstellung innerhalb bestehender Geschäftslogik und IT-Entscheidungssysteme.
Verstehen Sie Ihre Anforderungen und Modelloptionen
KI wird häufig als isolierte Anwendungen dargestellt, die um Leistung konkurrieren. Wir glauben jedoch, dass KI schließlich eine integrale Funktion in jeder Anwendung werden wird und auf bestehender IT-Infrastruktur basiert. Es ist entscheidend, Ihre Daten, die Anforderungen an den Anwendungsfall und die KI-Modelloptionen zu verstehen, um eine erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten. Während einige Unternehmen mit umfangreichen Daten und einzigartigen Geschäftsnutzungen möglicherweise ihre eigenen großen Sprachmodelle entwickeln möchten, profitieren die meisten von agilen Open-Source-Modellen für Aufgaben wie Kundenservice oder Auftragsabwicklung.
Die Verbreitung von KI erfordert eine beschleunigte Rechenleistung gemäß den Anforderungen der Anwendungen. Modelle werden aus dem Open-Source-Ökosystem bezogen, mit privaten Daten feinjustiert oder in kommerzielle Software integriert. Die Grundlage für einen produktionsbereiten KI-Anwendungsfall umfasst umfangreiche Arbeiten über das LLM hinaus, einschließlich Datenaufnahme, Speicherung, Verarbeitung, Inferenzbereitstellung, Validierung und Monitoring. Daher muss eine Rechenplattform die Datenaufbereitung, Modellbildung und Bereitstellung unterstützen.
Intel bietet eine End-to-End-KI-Plattform an, einschließlich des Intel® Gaudi®-Beschleunigers für optimale kostenwirksame Leistung—angeblich, der 4x die Leistung pro Dollar von Nvidias H100 liefert—und der 5. Generation Intel® Xeon®-Allzweck-CPU mit integrierten KI-Funktionen, die auf kleine LLMs und andere KI-Workloads ausgerichtet ist.
- Modelle: Automatisierte Modellrezepte und Optimierung für tausende von Modellen auf Plattformen wie Hugging Face, GitHub und dem Gaudi Developer Hub.
- Software: Intel® Gaudi® Software und Intel AI Software-Suite, validiert mit über 400 KI-Modellen über branchenübliche Frameworks.
- Unternehmensbereit: Feinjustierte KI-Modelle, die für die Produktion validiert sind, unter Verwendung von VMware Private AI und Red Hat OpenShift auf Xeon-basierten OEM-Servern.
Ihre Reise in die generative KI beginnt jetzt
Die Reise für Unternehmen beginnt mit der Identifizierung von Geschäftsanwendungsfällen—sei es Kosteneinsparungen durch optimierte Abläufe, Umsatzsteigerung durch verbesserte Kundenerlebnisse oder die Beseitigung banaler Aufgaben zur Steigerung der Mitarbeitermotivation. Entwickler sollten mit einem Open-Source-LLM oder einem anwendungsfallspezifischen Modell beginnen und sicherstellen, dass sie die Datenanforderungen verstehen und die richtigen Software-Tools für optimale Kostenleistung und Benutzerfreundlichkeit haben.
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