In Unternehmenskreisen herrscht oft noch der Irrglaube, dass leistungsfähige KI-Anwendungen ohne die Dienste externer Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google nicht umsetzbar seien. Viele gehen davon aus, dass der Betrieb von state-of-the-art Sprachmodellen enorme Rechenkapazitäten erfordert oder dass selbst betriebene Modelle für die meisten Anwendungsfälle schlichtweg zu schwach sind.

Dieses Whitepaper räumt mit diesen Missverständnissen auf. Wir zeigen, wie jüngste Fortschritte bei Open-Source-Sprachmodellen und Hardwareeffizienz den eigenen Betrieb dieser Systeme für Unternehmen aller Größenordnungen nicht nur möglich, sondern höchst attraktiv gemacht haben.

Konkret beantworten wir folgende Fragen:

1. Wie ist der aktuelle Stand der Open-Source-LLMs und wie schneiden sie im Vergleich zu proprietären Lösungen ab?
2. Welche Vorteile bietet das eigene Hosting von Sprachmodellen gegenüber Cloud-KI-Modellen?
3. Was gilt es bei der Umsetzung zu beachten – von Hardwareanforderungen bis hin zu Integrationsstrategien?
4. Wie lassen sich selbst gehostete LLMs in bestehende Unternehmensabläufe und IT-Systeme einbinden?

LLMs selbst hosten: Was hat sich geändert?

Noch vor kurzem schien es undenkbar, leistungsfähige Sprachmodelle aufgrund des enormen Rechenaufwands, des erforderlichen Spezialwissens und des Mangels an geeigneten Open-Source-Modellen für kommerzielle Zwecke selbst zu betreiben. Doch das Blatt hat sich gewendet. Spätestens mit der Veröffentlichung von Meta Llama 3.1 steht fest: Open-Source-Modelle können mittlerweile proprietären Schwergewichten wie GPT-4, Claude 3.5 und Gemini 1.5 Pro das Wasser reichen.¹

Diese leistungsstarken Open-Source-Modelle, gepaart mit effizienterer Hardwarenutzung, haben die Einstiegshürden für den on-premise Betrieb von Sprachmodellen drastisch gesenkt. Organisationen können nun modernste KI-Fähigkeiten nutzen und dabei die volle Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur behalten.

Open-Source-Modelle: Eine echte Alternative

Die folgende Grafik veranschaulicht, wie sich die Lücke zwischen Open-Source-LLMs und proprietären Modellen in Bezug auf Denk- und Wissensfähigkeiten geschlossen hat. Die Veröffentlichung von Llama 3.1 Mitte 2024 stellt dabei einen Meilenstein dar: In vielen Benchmark-Tests, einschließlich MMLU, erziehlt es Ergebnisse auf Augenhöhe mit führenden kommerziellen Angeboten. Diese Entwicklung läutet eine neue Ära ein, in der selbst betriebene Modelle zu einer attraktiven Option für Unternehmen werden.²

Plattformen wie der Hugging Face Hub bieten eine Fülle von Open-Source-Modellen, während Tools wie vLLM und Ollama den Einsatz dieser leistungsstarken Sprachmodelle auf Standard-Unternehmenshardware vereinfachen.³⁴⁵

Hardware für den Eigenbetrieb von Sprachmodellen

Zwar erfordert der Betrieb von Sprachmodellen nach wie vor beachtliche Rechenleistung, doch Fortschritte bei der Modelleffizienz und Hardwarenutzung machen dies für viele Unternehmen inzwischen machbar. Effizientere Nutzung von GPU Ressourcen, etwa durch optimierte Attention-Mechanismen, haben den Rechenaufwand erheblich reduziert. Organisationen können nun leistungsstarke Modelle auf vergleichsweise bescheidenen GPU-Setups betreiben, was den Einrichtungsaufwand und die Einrichtungskosten deutlich senkt.⁶

Hauptvorteile von selbst gehosteten Sprachmodellen

Das Betreiben von Sprachmodellen in der eigenen Infrastruktur ist besonders wertvoll für Branchen, die mit privaten Daten und sensiblen Informationen umgehen, dazu zählen:

• Regulierte Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzsektor und Rechtswesen
• Unternehmen mit Betriebsgeheimnissen oder schützenswerten Informationen
• Forschungseinrichtungen, die vertrauliche Datensätze und Ergebnisse verarbeiten

Zu den Hauptvorteilen dabei gehören:

• Verbesserter Datenschutz und erhöhte Datensicherheit: Volle Kontrolle über sensible Informationen, Daten verlassen niemals die eigene Infrastruktur
• Einhaltung von regulatorischen Vorschriften: Klarer Weg zur Compliance für Branchen, die der DSGVO, HIPAA und anderen Regularien unterliegen
• Geringere externe Abhängigkeit: Minimierung von Risiken durch Vendor Lock-in und Dienstausfällen ohne Verzicht auf Spitzentechnologie

Aktuelle Studien haben erhebliche Datenschutzbedenken bei proprietären Sprachmodellanbietern im geschäftlichen Umfeld aufgezeigt. Dazu gehören Risiken von Datenlecks, mangelnde Transparenz bei der Datenverarbeitung und möglicher Missbrauch sensibler Informationen. Diese Bedenken unterstreichen die Bedeutung von on-premise Lösungen für Unternehmen, die mit vertraulichen Daten arbeiten.⁷

Open-Source vs. Cloud-Sprachmodelle im Vergleich

Um die Vor- und Nachteile selbst betriebener Open-Source-Modelle gegenüber Cloud-basierten proprietären Lösungen besser zu verstehen, betrachten wir einen direkten Vergleich ihrer wichtigsten Merkmale:

Omnifacts Rolle bei der KI-Integration

Bislang haben wir uns auf LLMs als Teil der KI-Infrastruktur konzentriert. Doch um Unternehmensabläufe wirklich zu optimieren und Mitarbeiter mit leistungsfähigen KI-Assistenten auszustatten, müssen diese Modelle nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert und für alle Mitarbeiter – unabhängig von ihren technischen Kenntnissen – zugänglich gemacht werden.

Hier setzt Omnifact an. Wir bieten eine Komplettlösung für Unternehmen, um selbst betriebene Open-Source-Sprachmodelle einzusetzen, zu integrieren und KI-Use-Cases darauf aufzubauen. Unser Angebot umfasst:

• Eine sichere, modellunabhängige Basis für vielfältige KI-Anwendungsfälle
• Eine intuitive Chat-Oberfläche, die KI auch für Nicht-Techniker zugänglich macht
• Tiefe Integration in interne Datenquellen und Kernsysteme wie ERP, CRM und DMS
• Maßgeschneiderte KI-Assistenten zur Automatisierung von Arbeitsabläufen mit Zugriff auf interne Systeme und Daten, die via natürlicher Sprache bedient werden
• Umfassenden Support für Wartung, Updates und Optimierungen

Die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmensabläufe erfordert sorgfältige Planung und oft organisatorische Anpassungen. Lösungen wie Omnifact, die eine nahtlose Einbindung ermöglichen, sind daher besonders wertvoll.⁸

Herausforderungen und Überlegungen

Trotz der vielen Vorteile sollten Unternehmen einige Herausforderungen bedenken:

• Technisches Know-how: Einrichtung und Wartung von selbst gehosteten LLMs erfordern Fachwissen in KI, Infrastruktur und Datenmanagement. Omnifact unterstützt Kunden dabei umfassend.
• Anfangsinvestition: Auch wenn die langfristigen Kosten oft niedriger ausfallen, kann die initiale Investition in Hardware und Infrastruktur beträchtlich sein.
• Hardwareverfügbarkeit: Der Zugang zu leistungsfähigen GPUs kann aufgrund hoher Nachfrage und Lieferengpässen eine Herausforderung darstellen.⁹
• Akzeptanz und Vertrauen: Die Einführung KI-gestützter Lösungen erfordert oft einen Kulturwandel im Unternehmen. Intuitive Benutzeroberflächen und deutliche Arbeitserleichterungen fördern die Akzeptanz.
• Kontinuierliche Optimierung: Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie müssen Anwendungsfälle ständig angepasst und optimiert werden. Eine durchdachte Support- und Wartungsstrategie ist unerlässlich.

Ausblick: Sichere, zugängliche KI in der eigenen Infrastruktur

Der Eigenbetrieb von Open-Source-Sprachmodellen hat sich zu einer echten Alternative für Unternehmen entwickelt, die modernste KI-Fähigkeiten nutzen und gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur behalten wollen. Durch das Aufholen in Leistung und Funktionalität zu proprietären Modellen wird das selbst hosten von Open-Source-LLMs für Unternehmen aller Größenordnungen, besonders in regulierten Branchen, zunehmend attraktiv.

Die rasante Weiterentwicklung der Open-Source-KI-Technologie verspricht noch leistungsfähigere Modelle, die komplexe Entscheidungen treffen und sich nahtlos in interne Systeme integrieren lassen. Selbst betriebene Sprachmodelle werden dabei eine Schlüsselrolle spielen – vor allem für Organisationen, die Spitzentechnologie und Kontrolle über ihre Daten gleichermaßen priorisieren.

Mit Lösungen wie Omnifact können Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen – sicher, vorschriftskonform und ohne Kompromisse bei Qualität oder Leistungsfähigkeit. Die Zukunft der Unternehmens-KI liegt in der eigenen Infrastruktur.

Dieses Whitepaper wurde von Omnifact erstellt und veröffentlicht. Omnifact ist eine datenschutzorientierte generative KI-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial von KI für Produktivität und Automatisierung zu nutzen, ohne die Kontrolle über sensible Daten aufzugeben. Mit sicheren, maßgeschneiderten KI-Assistenten und Workflow-Automatisierungslösungen ‐ einsetzbar on-premise oder in der privaten Cloud ‐ erlaubt Omnifact Organisationen in regulierten Branchen und all jenen, die Wert auf Datensouveränität legen, die Möglichkeiten der KI voll auszuschöpfen, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Compliance eingehen zu müssen.

Wenn Sie Fragen zu diesem Whitepaper haben oder wissen möchten, ob Omnifact Sie bei Ihren KI-Anforderungen unterstützen kann, schreiben Sie uns gerne an hello@omnifact.ai.