Lokales LLM (privates LLM)

Was ist ein lokales LLM?

Ein Local Large Language Model (LLLM) ist ein großes Sprachmodell (engl. Large Language Model, LLM), das auf der eigenen Hardware oder in der privaten Cloud einer Organisation läuft.

Lokale LLMs können auch als private LLMs bezeichnet werden.

Wie lokale LLMs funktionieren

Lokale große Sprachmodelle funktionieren genauso wie ChatGPT, Gemini oder jedes andere große Sprachmodell eines Drittanbieters.

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

Der Unterschied besteht darin, dass lokale LLMs mit den proprietären Daten der Organisation abgestimmt werden können, um die Leistung für spezifische Aufgaben zu verbessern.

Dadurch können LLLMs hilfreiche Antworten zur Lösung von Fällen geben, die Fachwissen erfordern.

Warum lokale LLMs verwenden?

Beim Betrieb eines eigenen LLLM können Unternehmen Kundendaten zur Feinabstimmung des Modells für spezifische Geschäftsanforderungen nutzen.

Dies ist bei LLM von Drittanbietern wie ChatGPT oder Gemini nicht möglich, da OpenAI und Google die Modellentwicklung kontrollieren und Kundendaten in vielen Ländern reguliert sind.

Würde ein Mitarbeiter beispielsweise Gemini verwenden, um Kundendaten zu analysieren und einen Bericht zu erstellen, könnte dies zu einem Verstoß 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.

Anwendungsfälle 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 Anwendungsfällen gehören:

• Fortschrittliche Chatbots, die auf die internen Ressourcen eines Unternehmens zugreifen können, um domänenspezifische Fragen zu beantworten oder Empfehlungen abzugeben.
• Trading-Bots, die große Mengen an proprietären Daten überprüfen, Trends analysieren und datengestützte Entscheidungen autonom treffen können.
• Schreibassistenten, die domänenspezifische Marketinginhalte, technische Dokumentationen, Lehrmaterialien oder Rechtsdokumente erstellen können.
• Gaming-Bots, die Spielerinteraktionen überwachen, analysieren und Empfehlungen aussprechen können.
• Persönliche Desktop-Bots, die als Sandbox-Spiel verwendet werden können.

Die Rolle von Open Source in lokalen LLMs

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

Allerdings können ihre Vorteile in Bezug auf Zugänglichkeit, Transparenz und Community-Zusammenarbeit die anfänglichen technischen Herausforderungen überwiegen.

Datenschutzbedenken bei lokalen LLMs

Unternehmen, die sich dafür entscheiden, ein großes 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 Privatsphäre.

Im Folgenden finden Sie einige bewährte 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.
• Regelmäßige Datenverwaltungsprüfungen und Performance-Reviews durchführen, um Datenschutzrisiken proaktiv zu erkennen und anzugehen.

Lokales LLM: Beispiele

Hugging Face zählt 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 Anwendungsfällen enthält.

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 vollständigen LLM auf einem Desktop-Computer für viele Menschen nicht möglich.

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 können mit dem LLM offline experimentieren – und wenn Sie Glück haben, werden Ihre Interaktionen mit dem Modell neue Anwendungsfälle 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 geschäftliche Nutzung. Andere richten sich an Hobbyisten, die mit der Offline-Ausführung eines großen Sprachmodells auf ihrem Desktop-Computer experimentieren wollen.

Da Deep-Learning-Algorithmen immer einfacher zu verwenden sind und mobile Geräte zunehmend leistungsfähiger werden, sollten Sie sich jedoch nicht wundern, wenn die Anbieter damit prahlen, dass ihre Smartphones und Tablets LLMs lokal ausführen können.

In diesem Fall kann man mit intelligenteren digitalen Assistenten rechnen, die keine Internetverbindung benötigen.

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