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Generative KI neu denken: On-Premises, Open Source und multimodal

NEUE MÖGLICHKEITEN ZUR SKALIERUNG VON KI

Große On-Premises-LLMs, Open-Source-Modelle und Multimodalität schaffen neue Chancen für Organisationen jeder Größe.

Die anhaltende Dynamik des Marktes für generative KI

In den letzten zwei Jahren hat sich der Markt durch eine unaufhaltsame Dynamik ausgezeichnet, mit der Einführung Hunderter neuer Modelle – von weit verbreiteten großen Sprachmodellen (LLMs) etablierter Anbieter bis hin zu domänenspezifischen kleinen Sprachmodellen, die häufig auf Open-Source-Lösungen basieren und von Entwicklergemeinschaften unterstützt werden.

Parallel dazu haben sich verschiedene Methoden zur Feinabstimmung weiterentwickelt, darunter additive, selektive und reparametrisierte Ansätze. Machine Learning Reply hat intensiv mit dem gesamten Spektrum der verfügbaren Alternativen experimentiert und einen „2.0“-Ansatz entwickelt, der auf drei zentralen Säulen beruht: On-Premises-Modelle, Open-Source-Modelle und Multimodalität.

INDEX

Die Vorteile von On-Premises-Modellen

Organisationen setzen verstärkt auf On-Premises-Lösungen, um die DSGVO-Konformität sicherzustellen, sensible Daten zu schützen und die vollständige Kontrolle über Datenspeicherung und -verarbeitung zu behalten. Diese Modelle gewährleisten höchsten Datenschutz, minimieren das Risiko von Verstößen und sind besonders wertvoll für stark regulierte und datensensible Branchen wie das Gesundheitswesen, den Finanzsektor und den öffentlichen Dienst.

Darüber hinaus ermöglichen lokale Lösungen die Einhaltung strenger Souveränitäts- und Datenschutzgesetze, indem sie die Offenlegung sensibler Daten gegenüber Drittanbietern verhindern. Sie bieten eine größere Unabhängigkeit von undurchsichtigen „Black-Box“-Diensten kommerzieller KI-Anbieter und erlauben die maßgeschneiderte Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen. Zudem sorgen lokale Bereitstellungen für eine effizientere und vorhersehbarere Leistung bei KI-gesteuerten Anwendungen mit hohem Anfragevolumen, etwa bei Konversationssystemen, Echtzeit-Übersetzungstools oder Recommendation Engines.

Die Vorteile eines hybriden Ansatzes

Durch die On-Premises-Bereitstellung können Organisationen Leistung und Kosten in Einklang bringen und gleichzeitig Modelle für spezifische Geschäftsanforderungen optimieren. Eine On-Premises-Einrichtung erfordert jedoch Investitionen in Hardware, Infrastruktur, IT-Personal, Upgrades, Skalierung und Energiekosten. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bieten sich datenschutzfreundliche Hybridlösungen als attraktive Alternative an.

Ein hybrider Ansatz ermöglicht es, sensible und hochvolumige Aufgaben vor Ort zu erledigen, während die Cloud für weniger häufige Aufgaben genutzt wird. So wird sowohl Datenschutz als auch Kosteneffizienz gewährleistet. Virtuelle Maschinen in der privaten Cloud bieten leistungsstarke Hardware mit konfigurierbaren Setups und ohne zusätzliche Wartungskosten. Dieser flexible Ansatz erlaubt es Unternehmen, sich dynamisch an sich ändernde Anforderungen anzupassen und ermöglicht die direkte Bereitstellung von Modellen sowie eine sofort einsatzbereite, serverlose Einrichtung in sicheren privaten Cloud-Umgebungen.

Open Source trifft KI

Open-Source-Modelle revolutionieren die KI-Landschaft, indem sie Zugänglichkeit, Anpassungsfähigkeit und Transparenz bieten und Unternehmen jeder Größe fortschrittliche Technologien zugänglich machen. Sie beseitigen Eintrittsbarrieren für Start-ups und kleine Unternehmen, indem sie modernste Funktionen bereitstellen, ohne dass hohe Kapitalinvestitionen oder Nutzungsgebühren erforderlich sind.

Open-Source-Modelle fördern auch schnelle Innovationen, da sie es Organisationen ermöglichen, bestehende Lösungen zu modifizieren und zu verbessern, ohne auf Drittanbieter für Updates angewiesen zu sein. Ihre Transparenz gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften und ethischen Standards, was insbesondere in Bereichen wie der Pharmaindustrie und den Rechtsdienstleistungen von großer Bedeutung ist. Darüber hinaus reduziert Open-Source-KI das Risiko einer Anbieterabhängigkeit und gibt Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Technologie, Skalierbarkeit und die Integration mit anderen Tools.

Anpassung und Individualisierung der Modelle

Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Werkzeuge, die auf verschiedenen Datensätzen trainiert werden. Aufgrund ihres universellen Charakters erfüllen sie jedoch nicht immer die spezifischen Anforderungen, Terminologien oder Arbeitsabläufe bestimmter Branchen. Durch die Anpassung von Open-Source-Modellen werden diese speziell maßgeschneidert, um ihre Leistung und Relevanz für bestimmte Aufgaben oder Fachbereiche zu verbessern und genauere sowie kontextbezogene Ergebnisse zu liefern.

Die Personalisierung eines LLM ermöglicht es Organisationen, das Modell an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen, die Effizienz zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies ist besonders wichtig für die Verbesserung des bereichsspezifischen Fachwissens sowie für die Fokussierung auf aufgabenspezifische Leistungen wie Zusammenfassungen oder Stimmungsanalysen. Zudem sorgt die Anpassung dafür, dass das Modell mit sich weiterentwickelndem Wissen Schritt hält und die Einschränkungen generischer Modelle, die möglicherweise auf veralteten oder unvollständigen Daten basieren, beseitigt werden. So werden Fehler in Nischenszenarien signifikant reduziert.

Die Zukunft der generativen KI ist multimodal

Multimodalität ermöglicht generative Ansätze, die über Text hinausgehen und eine Vielzahl von Anwendungsbereichen abdecken, bei denen die primären Datenquellen Bilder, Videos und Audio sind. Dazu gehört auch die Interpretation von Grafiken und visuellen Inhalten in Dokumenten oder aus der physischen Welt.

Bei der Entwicklung multimodaler Modelle werden einzigartige Merkmale aus verschiedenen Datenquellen mit großen Benchmark-Datensätzen kombiniert. Dieser Ansatz ist entscheidend für die Erstellung leistungsfähiger offener Modelle, die in unterschiedlichen Geschäftsbereichen anwendbar sind. Er eröffnet neue Möglichkeiten, mehrere Datenformen zu integrieren und so die Leistung und Vielseitigkeit in verschiedenen Branchen zu steigern.

Multimodalität funktioniert besser mit Open-Source- und On-Premises-Lösungen

Fortgeschrittene multimodale KI-Modelle, insbesondere solche, die Audio und Video verarbeiten, erfordern oft erhebliche Rechenressourcen pro Anfrage. Für Organisationen, die diese Modelle regelmäßig nutzen, können die mit nutzungsbasierten Servicemodellen verbundenen Kosten schnell untragbar werden, weshalb lokale Lösungen eine kostengünstigere Option darstellen.

On-Premises-Bereitstellungen von multimodalen KI-Modellen mit hohem Rechenbedarf sind in der Tat wirtschaftlicher, da sie die proprietären Cloud-Kosten pro Anfrage umgehen. Daher sind multimodale Open-Source-Modelle besonders wertvoll für Organisationen, die häufige Anfragen stellen, eine geringe Fehlertoleranz aufweisen, spezialisierte Modelle für verschiedene Datenquellen benötigen oder strenge Anforderungen an niedrige Latenzzeiten oder Edge-Computing haben.

Nutzen Sie die Möglichkeiten der generativen KI 2.0

Machine Learning Reply hat leistungsfähige Methoden und Frameworks entwickelt, die es Unternehmen ermöglichen, über die standardmäßigen „as-a-Service“-Modelle hinauszugehen und hochgradig maßgeschneiderte KI-Lösungen zu schaffen. Durch die Nutzung von Open-Source-Modellen und lokalen Bereitstellungen ermöglicht Machine Learning Reply Unternehmen, maßgeschneiderte und multimodale Systeme zu entwickeln, die präzise auf ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele abgestimmt sind.

Diese Lösungen bieten eine verbesserte Kontrolle über die Bereitstellung und Feinabstimmung von Modellen und gewährleisten, dass sie spezifische Anforderungen in Bezug auf Leistung, Sicherheit und Datenschutz erfüllen. Der Ansatz von Machine Learning Reply unterstützt die Integration in bestehende Arbeitsabläufe, bietet Flexibilität bei der Anpassung an sich verändernde Geschäftsanforderungen und verringert die Abhängigkeit von Drittanbieterdiensten. So wird eine langfristige Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit sichergestellt.

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Machine Learning Reply

Machine Learning Reply ist das Unternehmen der Reply Gruppe, das sich auf Lösungen im Bereich maschinelles Lernen, Cognitive Computing und künstliche Intelligenz spezialisiert hat. Machine Learning Reply nutzt die neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und wendet innovative Techniken wie generative KI, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Bild- und Videoerkennung auf verschiedene Anwendungsfälle an. Dazu gehören intelligente Automatisierung, prädiktive Maschinen, Dokumentenverarbeitung, Empfehlungssysteme und Konversationsagenten.