Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke KI-Modelle, die menschliche Sprache verstehen, generieren und verarbeiten können. Ihre Vielseitigkeit hat zu Anwendungen in verschiedenen Branchen geführt, darunter Kundenservice (Chatbots), Content-Erstellung, Übersetzung, Sentiment-Analyse und Datenanalyse.

Allerdings stehen stark regulierte Branchen bei der Einführung von LLMs vor besonderen Herausforderungen. Strenge Compliance-Anforderungen, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und die Notwendigkeit eines konsistenten und nachvollziehbaren Modellverhaltens erschweren den Einsatz. Diese Branchen müssen sicherstellen, dass die eingesetzte Technologie mit branchenspezifischen Vorschriften und Standards übereinstimmt — ein komplexer und anspruchsvoller Prozess.

Die Notwendigkeit von Konsistenz und Kontrolle in stark regulierten Branchen

Branchen wie das Gesundheitswesen (DSGVO, MDR), Finanzen (MaRisk, WpHG) und Recht (BRAO, BDSG) unterliegen strengen Vorschriften für den Umgang mit Daten, den Datenschutz und Entscheidungsprozesse. Um die Compliance aufrechtzuerhalten, sensible Informationen zu schützen und die Integrität der Abläufe zu gewährleisten, benötigen diese Branchen eine strikte Kontrolle über ihre Tools und Prozesse.

Die Risiken inkonsistenten LLM-Verhaltens

Inkonsistenzen können zu schwerwiegenden rechtlichen und finanziellen Folgen führen. Im Gesundheitswesen könnte ein LLM mit inkonsistenten Ergebnissen zu Fehldiagnosen oder falschen Behandlungsplänen beitragen. Dies gefährdet Menschenleben und setzt Anbieter Klagen wegen Behandlungsfehlern aus. Im Finanzwesen könnte ein unzuverlässiges Betrugserkennungsmodell Betrugsfälle übersehen, was finanzielle Verluste und Bußgelder nach sich zieht.

Das Modellverhalten hat in diesen Branchen direkten Einfluss auf die Compliance. Inkonsistente oder verzerrte Ergebnisse eines LLM können gegen Vorschriften verstoßen, zu falschen Entscheidungen führen oder die Privatsphäre gefährden. Die Folgen solcher Fehler sind gravierend: finanzielle Strafen, rechtliche Haftung, Reputationsschäden und Verlust des Kundenvertrauens.

Die Herausforderungen cloudbasierter LLMs

Anbieter aktualisieren cloudbasierte LLMs häufig, um Leistung, Funktionen und Fehlerbehebung zu verbessern. Obwohl Updates das Modell optimieren sollen, können sie auch Änderungen im Modellverhalten hervorrufen. Dazu gehören veränderte Ausgaben, Verzerrungen oder Leistungsschwankungen. Diese Inkonsistenz ist problematisch für stark regulierte Branchen, die auf vorhersehbare und stabile Ergebnisse angewiesen sind.

Die Aufrechterhaltung der Zertifizierung für Technologien mit kontinuierlichen Updates ist komplex und ressourcenintensiv. Jedes Update kann eine erneute Zertifizierung, umfangreiche Tests und Validierungen erfordern, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

Zudem erschwert die Veränderlichkeit cloudbasierter LLMs den Aufbau und die Aufrechterhaltung von Vertrauen in die Technologie. Auch die Prüfung, Berichterstattung und Erklärung von Modellentscheidungen gegenüber Aufsichtsbehörden wird verkompliziert, da sich das zugrunde liegende Modell seit der ursprünglichen Zertifizierung geändert haben kann.

Die Vorteile des Self-Hostings von LLMs mit Omnifact

Beim Self-Hosting werden LLMs auf der eigenen Infrastruktur einer Organisation bereitgestellt und ausgeführt. Dadurch erhält sie die volle Kontrolle über Modell, Daten und Updates. Omnifact ist eine Plattform, die es Organisationen ermöglicht, LLMs selbst zu hosten und so die Herausforderungen cloudbasierter Modelle zu meistern.

Self-Hosting mit Omnifact löst die Probleme cloudbasierter LLMs, indem es Organisationen ermöglicht, eine bestimmte Modellversion zu fixieren. So wird konsistentes Verhalten und Ausgaben sichergestellt. Diese Versionskontrolle ermöglicht es, ein stabiles, zertifiziertes Modell für den Produktiveinsatz beizubehalten, während gleichzeitig in einer kontrollierten Umgebung mit Updates experimentiert werden kann. Durch die Reduzierung von Compliance-Risiken und die Vereinfachung von Audits befähigt Self-Hosting mit Omnifact stark regulierte Branchen, LLMs mit Zuversicht einzusetzen.

Neben Konsistenz und Kontrolle spart Self-Hosting mit Omnifact Kosten, da keine laufenden Cloud-Service-Gebühren anfallen. Es bietet auch erhöhte Sicherheit, da sensible Daten im eigenen Netzwerk verbleiben. Zudem ermöglicht es Anpassungen zur Leistungsverbesserung für spezifische Anwendungsfälle.

Implementierung selbstgehosteter LLMs in stark regulierten Anwendungsfällen

Selbstgehostete LLMs können in verschiedenen stark regulierten Anwendungsfällen eingesetzt werden:

• Gesundheitsdienstleister für die klinische Entscheidungsunterstützung
• Banken zur Betrugserkennung
• Anwaltskanzleien für die Vertragsanalyse

In jedem Fall hätte die Organisation die volle Kontrolle über Modell und Daten, um die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften zu gewährleisten.

Best Practices für die Implementierung

Die Implementierung selbstgehosteter LLMs umfasst mehrere wichtige Schritte:

• Auswahl eines geeigneten LLM und einer Hosting-Infrastruktur
• Definition klarer Governance-Richtlinien für Modellaktualisierungen und -nutzung
• Einführung strenger Test- und Zertifizierungsprozesse
• Durchführung regelmäßiger Audits und Führung detaillierter Dokumentation

Organisationen müssen das Modell gründlich gegen branchenspezifische Vorschriften validieren und ausgiebig auf Spezialfälle, Fairness und Leistung testen. Um Risiken zu minimieren, müssen klare Prozesse regeln, wie Modellaktualisierungen validiert und in die Produktion überführt werden.

Fazit

Selbstgehostete LLMs bieten größere Kontrolle, Konsistenz und Compliance als cloudbasierte Lösungen. Das macht sie für stark regulierte Branchen vorteilhaft.

Omnifact ermöglicht Organisationen den Umstieg auf selbstgehostete LLMs mit einer flexiblen Plattform, die verschiedene Modelle unterstützt und ein nahtloses Umschalten zwischen cloud- und selbstgehosteten Bereitstellungen ermöglicht.

Die wichtigsten Erkenntnisse sind:

• Konsistenz und Kontrolle sind entscheidend für den LLM-Einsatz in regulierten Branchen
• Self-Hosting ermöglicht Compliance und schafft Vertrauen in KI-Modelle
• Die Implementierung erfordert sorgfältige Planung in Bezug auf Governance und Tests

Mit selbstgehosteten LLMs durch Omnifact können stark regulierte Branchen die Kraft dieser transformativen Technologien nutzen. Gleichzeitig bewältigen sie die Komplexität der Compliance und sichern die Integrität ihrer Abläufe.

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