In der heutigen digitalen Umgebung ist die Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) ein entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen. Dies gilt insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), für die der Einsatz von KI-Technologien wie Large Language Models (LLMs) erhebliche geschäftliche Vorteile bringen kann. Diese Technologie revolutioniert die Art und Weise, wie KMUs Probleme lösen können, Kunden binden und ihre betriebliche Effizienz steigern, indem sie hochentwickelte Textverarbeitungs- und Textgenerierungsfunktionen bereitstellt.
Lokale Large Language Models
Large Language Models (LLMs) sind eine bahnbrechende Entwicklung, die für die Analyse, das Verständnis und die Produktion von natürlichsprachlichem Text entwickelt wurde. Durch die Analyse großer Datensätze erfassen diese Modelle die Komplexität der Sprache und können so eine Vielzahl von Aufgaben ausführen. Dazu gehört unter anderem das Zusammenfassen von Texten, das Beantworten von Anfragen, das Erstellen von Inhalten und das Übersetzen. Durch den Einsatz von LLMs können Unternehmen eine Vielzahl textbezogener Aufgaben automatisieren, von der Beantwortung von Kundenanfragen bis hin zur Erstellung von Berichten, und so ihre Effizienz und Reaktionsfähigkeit steigern. Darüber hinaus kann die Automatisierung sich wiederholender und standardisierter Textverarbeitungsaufgaben durch LLMs die Abhängigkeit von manueller Eingabe erheblich reduzieren und damit die Arbeitskosten senken. Herkömmliche cloudbasierte LLM-Dienste stellen jedoch erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz und die Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen.
Im Gegensatz zu Cloud-basierten LLMs laufen lokale LLMs auf firmeneigenen Servern und Geräten. Diese Konfiguration stellt sicher, dass alle Textverarbeitungs- und Textgenerierungsvorgänge auf privater Hardware und nicht auf entfernten Servern über das Internet stattfinden. Diese Methode verbessert den Schutz sensibler Informationen und Geschäftsgeheimnisse, minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und gibt den Anwendern die volle Kontrolle über die Bereitstellung, Aktualisierung und Verwaltung von LLMs, die eng an die spezifischen Geschäfts- und Compliance-Anforderungen angepasst sind.
Beispielhafte Anwendungen von lokalen LLMs
Lokale LLMs transformieren Geschäftsabläufe, indem sie skalierbare, leistungsstarke und kosteneffiziente Lösungen für verschiedene Anwendungen bieten, wie zum Beispiel:
- Optimierung des Kundenservice: KMUs können den Kundensupport automatisieren und durch lokale LLMs Echtzeit-Antworten rund um die Uhr bereitstellen. Die Modelle können darauf trainiert werden, gängige Probleme zu erkennen und Antworten zu generieren. Damit steigert sich die Kundenzufriedenheit erheblich und es senkt die Arbeitskosten.
- Automatisierung der Dokumentenverarbeitung: Lokale LLMs können die Verarbeitung zahlreicher Dokumente wie Verträge, Rechnungen und Berichte durch Identifizierung und Extraktion wichtiger Informationen vereinfachen, wodurch die Arbeitsbelastung des Personals verringert und die Produktivität gesteigert wird.
- Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen: Durch lokale LLMs können Unternehmen tiefere Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten gewinnen, was die Bereitstellung personalisierter Produkte und Dienstleistungen ermöglicht, die nicht nur die Kundenzufriedenheit erhöhen, sondern auch die Kundentreue stärken.
- Vereinfachung komplexer Systemoberflächen: LLMs können die Komplexität von Geschäftssystemoberflächen reduzieren und es Mitarbeitern ermöglichen, mit komplexen Systemen wie Datenbanken über einfache, natürliche Sprachanfragen zu interagieren.
- Lernen von und Verbesserung von Arbeitsabläufen: Durch die Identifizierung und Korrektur von Fehlern in Echtzeit können lokale LLMs die Produktivität der Mitarbeiter verbessern und Verluste minimieren, die durch Fehler verursacht werden, indem sie präventive Warnungen ausgeben.
Entwicklung lokaler LLMs
Die Erstellung lokaler LLMs erfordert spezielle Hardware und Fachwissen. Zu den erforderlichen Komponenten gehören eine Hochleistungs-CPU, eine für Deep Learning geeignete GPU, ausreichend RAM und genügend Speicherplatz. Kleine bis mittelgroße Modelle, die oft von KMU bevorzugt werden, haben zwischen Millionen und Milliarden von Parametern. Das Training eines solchen Modells erfordert die Berücksichtigung der Modellarchitektur, der Optimierungsfunktion und einen empfohlenen Arbeitsspeicher von mindestens dem Vierfachen der Modellgröße. In der Praxis erfordert das Training typischerweise Cluster von GPUs. Neben der Hardware sind auch Experten für die Bereitstellung und Feinabstimmung der Modelle erforderlich.
Lokale LLMs bieten KMUs leistungsstarke Werkzeuge, um Wachstum und Innovation zu fördern und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten. Durch die Verbesserung des Kundendienstes, die Bereitstellung von Marktinformationen, die Ermöglichung eines personalisierten Marketings, die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und die Erleichterung von Produkt- und Dienstleistungsinnovationen ermöglichen es lokale LLMs den KMU, sich in einem stark umkämpften Markt zu differenzieren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Erweiterung der Anwendungsszenarien wird erwartet, dass immer mehr KMU ihre Geschäftsabläufe durch die Einführung lokalisierter LLM-Technologien transformieren und modernisieren.