Mit der Veröffentlichung von ChatGPT und dem steigenden Interesse an Large Language Models (LLMs) hat sich ein schnelllebiger Markt entwickelt, dessen Dynamik und Vielfalt herausfordernd sein können. In diesem Beitrag möchten wir die wichtigsten Modelle vergleichen und Dir helfen, den Überblick zu behalten, um das richtige Modell für Dein Unternehmen auszuwählen.

Large Language Models: Mehr als nur ChatGPT

LLMs sind keine Neuerfindung von OpenAI. Bereits 2017 legten Google und die University of Toronto mit ihrer Transformers-Architektur den Grundstein für heutige Generative AI. Diese Technologie erlaubt es, komplexe Texte und Dialoge zu generieren, indem sie Beziehungen zwischen Wörtern über lange Textsequenzen hinweg versteht.

OpenAI hat 2018 mit GPT-1 den ersten Meilenstein gesetzt und die Entwicklung bis hin zu GPT-4, mit geschätzten 170 Billionen Parametern, vorangetrieben.

Lizenzen und Nutzungsrechte: Ein komplexes Feld

Die Auswahl des richtigen Modells hängt stark von Transparenz und Nutzungsrechten ab. Viele Modelle, die auf Open Source basieren, sind nicht für kommerzielle Zwecke geeignet. Einige nutzen beispielsweise Daten von ChatGPT, was rechtliche Komplikationen mit sich bringen kann. Andere Modelle, wie Falcon und LLaMA-2, haben ihre Lizenzen angepasst, um eine breitere Nutzung zu ermöglichen.

Datensicherheit: Ein entscheidender Faktor

Datensicherheit spielt eine wichtige Rolle bei der Auswahl von LLMs. Deutsche Start-ups wie Aleph Alpha setzen auf Datenschutz und betreiben eigene Rechenzentren in Deutschland. OpenAI und Microsoft haben ihre Datenschutzbestimmungen ebenfalls verbessert, um Nutzer mehr Kontrolle über ihre Daten zu geben.

Landkarte der Large Language Models

Es gibt zahlreiche Modelle auf dem Markt. Deine Wahl sollte sich nach Deinen spezifischen Anforderungen richten:

Datensensitive Projekte: Hier bietet sich ein selbst gehostetes Modell an.

Weniger sensible Daten: OpenAI oder Azure OpenAI sind gute Optionen. Letzteres bietet zusätzliche Compliance-Vorteile durch regionale Hosting-Optionen.

Lange Kontexte: Claude bietet sich an, mit besserer API-Verfügbarkeit und geringerer Latenz im Vergleich zu GPT-4.

Ethisch korrekte Antworten: LLaMA-2 könnte passen, dank Maßnahmen wie Supervised Safety Fine Tuning und dem Einsatz eines Safety Reward Models.

Fazit

Die Auswahl des richtigen LLMs für Dein Unternehmen hängt von vielen Faktoren ab, von Datenschutz und Lizenzbestimmungen bis hin zu spezifischen Anforderungen Deines Use Cases. Mit dem richtigen Wissen kannst Du eine fundierte Entscheidung treffen, die Deinem Unternehmen hilft, die Potenziale von KI optimal zu nutzen.

Lasst uns den Dialog beginnen: Welche Erfahrungen hast DU mit LLMs gemacht? Teile Deine Gedanken und Erfahrungen mit uns!