Lokales LLM (privates LLM)

Was ist ein lokales LLM?

Ein Local Large Language Model (LLLM) ist ein gro?es Sprachmodell (engl. Large Language Model, LLM), das auf der eigenen Hardware oder in der privaten Cloud einer Organisation l?uft.

Lokale LLMs k?nnen auch als private LLMs bezeichnet werden.

Wie lokale LLMs funktionieren

Lokale gro?e Sprachmodelle funktionieren genauso wie ChatGPT, Gemini oder jedes andere gro?e Sprachmodell eines Drittanbieters.

Im Grunde gibt der Endbenutzer einen Prompt ein und das LLLM antwortet.

Der Unterschied besteht darin, dass lokale LLMs mit den propriet?ren Daten der Organisation abgestimmt werden k?nnen, um die Leistung für spezifische Aufgaben zu verbessern.

Dadurch k?nnen LLLMs hilfreiche Antworten zur L?sung von F?llen geben, die Fachwissen erfordern.

Warum lokale LLMs verwenden?

Beim Betrieb eines eigenen LLLM k?nnen Unternehmen Kundendaten zur Feinabstimmung des Modells für spezifische Gesch?ftsanforderungen nutzen.

Dies ist bei LLM von Drittanbietern wie ChatGPT oder Gemini nicht m?glich, da OpenAI und Google die Modellentwicklung kontrollieren und Kundendaten in vielen L?ndern reguliert sind.

Würde ein Mitarbeiter beispielsweise Gemini verwenden, um Kundendaten zu analysieren und einen Bericht zu erstellen, k?nnte dies zu einem Versto? gegen die GDPR-Datenschutzregeln oder die Vorschriften zur Datenhoheit führen.

Bei Verwendung eines lokalen LLM würden die Protokolle jedoch dokumentieren, dass personenbezogene Daten (PII) stets vertraulich behandelt und unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben werden.

Anwendungsf?lle für lokale LLMs

Da generative KI in Softwareanwendungen integriert wird, die sowohl für die Arbeit als auch für die Unterhaltung genutzt werden, ist davon auszugehen, dass Organisationen und Einzelpersonen mit lokalen LLMs experimentieren werden.

Zu den Anwendungsf?llen geh?ren:

• Fortschrittliche Chatbots, die auf die internen Ressourcen eines Unternehmens zugreifen k?nnen, um dom?nenspezifische Fragen zu beantworten oder Empfehlungen abzugeben.
• Trading-Bots, die gro?e Mengen an propriet?ren Daten überprüfen, Trends analysieren und datengestützte Entscheidungen autonom treffen k?nnen.
• Schreibassistenten, die dom?nenspezifische Marketinginhalte, technische Dokumentationen, Lehrmaterialien oder Rechtsdokumente erstellen k?nnen.
• Gaming-Bots, die Spielerinteraktionen überwachen, analysieren und Empfehlungen aussprechen k?nnen.
• Pers?nliche Desktop-Bots, die als Sandbox-Spiel verwendet werden k?nnen.

Die Rolle von Open Source in lokalen LLMs

Open-Source-Modelle k?nnen kostenlos verwendet und angepasst werden, erfordern jedoch in der Regel das meiste technische Wissen.

Allerdings k?nnen ihre Vorteile in Bezug auf Zug?nglichkeit, Transparenz und Community-Zusammenarbeit die anf?nglichen technischen Herausforderungen überwiegen.

Datenschutzbedenken bei lokalen LLMs

Unternehmen, die sich dafür entscheiden, ein gro?es Sprachmodell in ihrem Rechenzentrum oder in einer privaten Cloud zu betreiben, müssen dennoch die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen bei der Implementierung sicherstellen.

Die Anonymisierung sensibler Daten vor der Verwendung zur Feinabstimmung eines Basismodells kann zur Datensicherheit beitragen, ist jedoch keine absolut sichere Strategie für den Schutz der Privatsph?re.

Im Folgenden finden Sie einige bew?hrte Verfahren, die bei der Verwendung sensibler Daten mit einem lokalen LLM berücksichtigt werden sollten:

• Die minimale Datenmenge, die für das Training des LLM für den vorgesehenen Zweck erforderlich ist, sammeln und verarbeiten.
• Strenge Zugangskontrollen einführen, damit nur befugtes Personal auf interne Prompts und Modell-Outputs zugreifen kann.
• Daten im Ruhezustand und bei der übertragung verschlüsseln, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
• Regelm??ige Datenverwaltungsprüfungen und Performance-Reviews durchführen, um Datenschutzrisiken proaktiv zu erkennen und anzugehen.

Lokales LLM: Beispiele

Hugging Face z?hlt zu den besten Anlaufstellen für lokal ausführbare LLMs.

Jedes Modell auf Hugging Face wird in der Regel mit einer umfassenden Dokumentation geliefert, die Informationen zur Architektur des Modells, zu Trainingsdaten, Leistungskennzahlen und potenziellen Anwendungsf?llen enth?lt.

Beliebte lokal ausführbare LLMs sind unter anderem Versionen von LLaMA, GPT-Neo und DistilBERT.

Lokale Ausführung von LLMs am Computer

Wegen der begrenzten Ressourcen ist der Betrieb eines vollst?ndigen LLM auf einem Desktop-Computer für viele Menschen nicht m?glich.

Mit der richtigen Hardware, etwas technischem Fachwissen und viel Geduld kann man jedoch ein kleines Basismodell lokal ausführen.

Dazu sind folgende Schritte erforderlich:

Jetzt, wo Sie wissen, wie ein lokales LLM auf Ihrem Desktop ausgeführt wird, probieren Sie es einfach aus!

Sie k?nnen mit dem LLM offline experimentieren – und wenn Sie Glück haben, werden Ihre Interaktionen mit dem Modell neue Anwendungsf?lle inspirieren.

Lokale LLMs: Vor- und Nachteile

Wie jedes neue Modell zum Implementieren haben auch lokale LLMs ihre Vor- und Nachteile.

Fazit

Die meisten lokalen LLM-Definitionen konzentrieren sich auf die gesch?ftliche Nutzung. Andere richten sich an Hobbyisten, die mit der Offline-Ausführung eines gro?en Sprachmodells auf ihrem Desktop-Computer experimentieren wollen.

Da Deep-Learning-Algorithmen immer einfacher zu verwenden sind und mobile Ger?te zunehmend leistungsf?higer werden, sollten Sie sich jedoch nicht wundern, wenn die Anbieter damit prahlen, dass ihre Smartphones und Tablets LLMs lokal ausführen k?nnen.

In diesem Fall kann man mit intelligenteren digitalen Assistenten rechnen, die keine Internetverbindung ben?tigen.

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