👉 Wie unterscheidet sich ein LLM von herkömmlichen KI-Modellen und anderen Sprachmodellen?
Der Unterschied zwischen LLMs und "traditionellen" KI-Modellen liegt in der Art und Weise, wie sie trainiert werden und in der Art der Aufgaben, die sie ausführen können. Traditionelle KI-Modelle sind oft für spezifische Aufgaben konzipiert, wie z.B. Textklassifikation oder Entitätenextraktion. Sie werden in der Regel auf spezifischen, annotierten Datensätzen trainiert und sind auf die spezifische Aufgabe beschränkt, für die sie trainiert wurden.
LLMs hingegen können eine breite Palette von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ausführen, einschließlich (aber nicht beschränkt auf) Textgenerierung, Textklassifizierung, Sentimentanalyse, maschinelles Übersetzen und vieles mehr.
LLMs werden auf gigantischen Datensätzen trainiert, die Milliarden von Wörtern oder Texten umfassen können. Sie benötigen große Mengen an Daten und erhebliche Rechenressourcen für das Training. In der Regel erfordert die Arbeit mit solchen Modellen spezialisierte Hardware und Software sowie erhebliches technisches Know-how. Durch die Größe der Modelle und Trainingsdaten ist die Qualität der Ausgaben sehr hoch und, gerade bei der Generierung von Texten, oft von durch Menschen erzeugter Information nicht unterscheidbar.
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👉 Welche Anwendungsbereiche gibt es für Large Language Model (LLM)?
LLMs sind vielfältig einsetzbar. Unter anderem können LLMs in folgenden Fällen unterstützen:
> LLMs können verwendet werden, um große Textmengen zu analysieren, Themen zu erkennen und lange Texte und Artikel zusammenzufassen.
> LLMs können als Grundlage für interaktive Chatbots und virtuelle Assistenten dienen, die menschenähnliche Konversationen führen können.
> LLMs können als Grundlage für intelligente Frage-Antwort-Systeme dienen, die komplexe Fragen beantworten und Lösungen zu spezifischen Problemen bieten können.
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👉 LLMs als SaaS oder onPremise?
Die Entscheidung, ob ein LLM auf eigenen Servern im eigenen Haus betrieben (on premise) oder als Cloud-Lösung als SaaS (Software-as-a-Service) gemietet wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab.
Für eine on premise-Lösung spricht die Kontrolle, die Sie als Unternehmen oder Behörde über die gesamte Infrastruktur und Daten haben. Alle Daten und Prozesse werden intern verwaltet, um potenzielle Sicherheitsbedenken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Für eine SaaS-Lösung spricht, dass Sie die Hardwareinfrastruktur für den Betrieb der LLMs nicht selbst aufbauen müssen.
Mit dem iFinder können wir Ihre Daten sowohl on premise als auch in der Cloud mit LLMs verarbeiten.
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