Wie bei früheren Technologierevolutionen diskutieren Organisationen, ob sie kommerzielle große Sprachmodelle (LLMs) einsetzen oder auf Open-Source-Alternativen zurückgreifen sollten, während sie generative KI-Anwendungen entwickeln. Die Wahl hängt von Ihren Zielen ab. Die Auswahl des richtigen Modells und die Anreicherung mit hochwertigen Unternehmensdaten sind entscheidende Entscheidungen. Lassen Sie uns die verschiedenen Modellstrukturen - Closed Source, Open Source und Hybride - auf einer hohen Ebene betrachten.
Modelltypen: Closed Source vs. Open Source
Bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen entscheiden sich Organisationen in der Regel zwischen geschlossenen und offenen LLMs. Closed-Source-LLMs halten ihren Quellcode aus Sicherheits- und geistigen Eigentumsgründen geheim.
Im Gegensatz dazu bieten Open-Source-LLMs kostenlosen Zugang zum Quellcode, sodass Benutzer die Software modifizieren und anpassen können. Einige Open-Source-Modelle beinhalten jedoch eingeschränkte Komponenten, für die eine kommerzielle Lizenz erforderlich ist, was zu sogenannten „Open Models“ führt. In diesen Fällen sind die Architektur und Parameter möglicherweise öffentlich zugänglich, während bestimmter Code proprietär bleibt. Solche kollaborativen Anstrengungen können dazu beitragen, Vorurteile zu identifizieren und den Wissensaustausch zu fördern.
Daten: Die essentielle Ressource
Lizenz- und Nutzungsbedingungen beeinflussen erheblich, wie Sie ein bestimmtes Modell einsetzen. Dennoch ist es kurzsichtig, sich ausschließlich auf die Debatte zwischen Closed und Open zu konzentrieren—70 % der von PwC befragten CEOs erwarten, dass generative KI ihre Abläufe in den nächsten drei Jahren transformieren wird. Stattdessen sollten Sie die Qualität Ihrer Daten in den Mittelpunkt stellen, da sie Ihr wichtigster Wettbewerbsvorteil sein wird.
Es ist an der Zeit, unser Verständnis von Daten neu zu definieren. Während oft von „neuem Öl“ gesprochen wird, sind Daten eher mit Wasser vergleichbar. So wie Wasser Leben erhält, treibt Daten generative KI an. Beide erfordern sorgfältige Beschaffung und Reinigung, um effektiv zu sein.
Um das Potenzial Ihrer generativen KI maximal auszuschöpfen, müssen Sie qualitativ hochwertige Daten durch einen strukturierten Prozess leiten—einschließlich Sammlung, Reinigung, Vorverarbeitung, Kennzeichnung und Organisation, bevor Sie mit dem Modelltraining, der Bewertung und der Feinabstimmung fortfahren.
Das richtige Modell wählen
Es ist wichtig, mit verschiedenen Modeltypen und -größen zu experimentieren, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Die passende Modellgröße—die Wahl des am besten geeigneten Modells für Ihr Unternehmen—kann die Effektivität erheblich beeinflussen.
Benötigen Sie ein umfassendes Modell, das eine große Menge an Daten abdeckt, beispielsweise einen digitalen Assistenten mit umfangreichem Wissen? Ein großes LLM, ausgestattet mit Hunderten von Milliarden von Datenpunkten, könnte ideal sein.
Wenn Ihr Ziel hingegen darin besteht, spezifische Produktinformationen für Kunden bereitzustellen, könnte ein kleines Sprachmodell (SLM) mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) ausreichen. Für mobile Anwendungen bieten kompakte LLMs, die für Smartphones entwickelt wurden, schnellere, kostengünstige und energieeffiziente Lösungen.
Zusätzlich ist der Einsatzort dieser Modelle wichtig. Der Einsatz von Unternehmensdaten zur Entwicklung von Anwendungen vor Ort ermöglicht eine bessere Integration.
Fazit
Die Landschaft der generativen KI-Modelle entwickelt sich ständig weiter, und zukünftige Modelle werden sich erheblich von den heutigen unterscheiden. Unabhängig für welchen Weg Sie sich entscheiden, kann eine Partnerschaft mit der richtigen Organisation Ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
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