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Ein Local Large Language Model (LLLM) ist ein gro\u00dfes Sprachmodell<\/a> (engl. Large Language Model, LLM), das auf der eigenen Hardware oder in der privaten Cloud einer Organisation l\u00e4uft.<\/p>\n Lokale LLMs k\u00f6nnen auch als private LLMs bezeichnet werden.<\/p>\n Lokale gro\u00dfe Sprachmodelle funktionieren genauso wie ChatGPT<\/a>, Gemini<\/a> oder jedes andere gro\u00dfe Sprachmodell eines Drittanbieters.<\/p>\n Im Grunde gibt der Endbenutzer einen Prompt<\/a> ein und das LLLM antwortet.<\/p>\n Der Unterschied besteht darin, dass lokale LLMs mit den propriet\u00e4ren Daten der Organisation abgestimmt werden k\u00f6nnen, um die Leistung f\u00fcr spezifische Aufgaben zu verbessern.<\/p><\/blockquote>\n Dadurch k\u00f6nnen LLLMs hilfreiche Antworten zur L\u00f6sung von F\u00e4llen geben, die Fachwissen erfordern.<\/p>\n Beim Betrieb eines eigenen LLLM k\u00f6nnen Unternehmen Kundendaten zur Feinabstimmung des Modells f\u00fcr spezifische Gesch\u00e4ftsanforderungen nutzen.<\/p>\n Dies ist bei LLM von Drittanbietern wie ChatGPT oder Gemini nicht m\u00f6glich, da OpenAI<\/a> und Google<\/a> die Modellentwicklung kontrollieren und Kundendaten in vielen L\u00e4ndern reguliert sind.<\/p><\/blockquote>\n W\u00fcrde ein Mitarbeiter beispielsweise Gemini verwenden, um Kundendaten zu analysieren und einen Bericht zu erstellen, k\u00f6nnte dies zu einem Versto\u00df gegen die GDPR-Datenschutzregeln<\/a> oder die Vorschriften zur Datenhoheit f\u00fchren.<\/p>\n Bei Verwendung eines lokalen LLM w\u00fcrden die Protokolle jedoch dokumentieren, dass personenbezogene Daten (PII)<\/a> stets vertraulich behandelt und unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben werden.<\/p>\n Da generative KI<\/a> in Softwareanwendungen integriert wird, die sowohl f\u00fcr die Arbeit als auch f\u00fcr die Unterhaltung genutzt werden, ist davon auszugehen, dass Organisationen und Einzelpersonen mit lokalen LLMs experimentieren werden.<\/p>\n Zu den Anwendungsf\u00e4llen geh\u00f6ren:<\/strong><\/p>\n Open-Source-Modelle<\/a> k\u00f6nnen kostenlos verwendet und angepasst werden, erfordern jedoch in der Regel das meiste technische Wissen.<\/p>\n Allerdings k\u00f6nnen ihre Vorteile in Bezug auf Zug\u00e4nglichkeit, Transparenz und Community-Zusammenarbeit die anf\u00e4nglichen technischen Herausforderungen \u00fcberwiegen.<\/p>\n Unternehmen, die sich daf\u00fcr entscheiden, ein gro\u00dfes Sprachmodell in ihrem Rechenzentrum oder in einer privaten Cloud zu betreiben, m\u00fcssen dennoch die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen bei der Implementierung sicherstellen.<\/p>\n Die Anonymisierung sensibler Daten vor der Verwendung zur Feinabstimmung eines Basismodells kann zur Datensicherheit beitragen, ist jedoch keine absolut sichere Strategie f\u00fcr den Schutz der Privatsph\u00e4re.<\/p><\/blockquote>\n Im Folgenden finden Sie einige bew\u00e4hrte Verfahren, die bei der Verwendung sensibler Daten mit einem lokalen LLM ber\u00fccksichtigt werden sollten:<\/p>\n Hugging Face z\u00e4hlt zu den besten Anlaufstellen f\u00fcr lokal ausf\u00fchrbare LLMs.<\/p>\n 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\u00e4llen enth\u00e4lt.<\/p><\/blockquote>\n Beliebte lokal ausf\u00fchrbare LLMs sind unter anderem Versionen von LLaMA, GPT-Neo<\/a> und DistilBERT<\/a>.<\/p>\n Wegen der begrenzten Ressourcen ist der Betrieb eines vollst\u00e4ndigen LLM auf einem Desktop-Computer f\u00fcr viele Menschen nicht m\u00f6glich.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.techopedia.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2024\/10\/Lokales-LLM-Definition.jpg\")
<\/p>\n\nWichtige Erkenntnisse<\/span><\/h2>\n
\n
Wie lokale LLMs funktionieren<\/span><\/h2>\n
Warum lokale LLMs verwenden?<\/span><\/h2>\n
Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr lokale LLMs<\/span><\/h2>\n
\n
Die Rolle von Open Source in lokalen LLMs<\/span><\/h2>\n
Datenschutzbedenken bei lokalen LLMs<\/span><\/h2>\n
\n
Lokales LLM: Beispiele<\/span><\/h2>\n
Lokale Ausf\u00fchrung von LLMs am Computer<\/span><\/h2>\n