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Im Bereich der Technologie wird das zeitlose Aufeinandertreffen von Open Source– und proprietären Modellen durch die generative KI zu einem neuen Schlachtfeld.
Da Unternehmen aktiv generative KI-Lösungen erforschen, wobei sich 19 % der Organisationen bereits in der Pilot- oder Produktionsphase befinden, ist die Wahl zwischen Open Source- und proprietären Modellen von entscheidender Bedeutung.
Dieser Artikel befasst sich mit den beiden Modelltypen und geht auf ihre Vor- und Nachteile ein.
Andauernde Debatte: Open Source vs. proprietäre Modelle
Die Diskussion darüber, ob man ein Open Source- oder ein proprietäres System wählen soll, ist nicht neu. Sie ist schon seit Jahrzehnten ein Eckpfeiler der Softwareindustrie.
Ihren Ursprung hat sie in den frühen 1980er Jahren, als Richard Stallman die GNU General Public License (GPL) initiierte, um der zunehmenden Dominanz proprietärer Software entgegenzuwirken.
Diese Bewegung gewann mit der Veröffentlichung des Linux-Kernels im Jahr 1991 an Schwung und bot eine Alternative zum proprietären Unix-Betriebssystem.
Heute hat sich dieser Wettbewerb weiterentwickelt und ausgeweitet. Er umfasst verschiedene Softwarekategorien wie Webbrowser, Produktivitätsanwendungen, Datenbanken, Webserver, Cloud-Computing-Dienste, mobile Betriebssysteme und Entwicklungswerkzeuge.
Die Wahl zwischen Open Source- und proprietärer Software hängt von den individuellen Bedürfnissen, Zielen und Vorlieben ab.
Proprietäre Software bietet oft spezielle Funktionen, eigenen Support und eine nahtlose Integration mit anderen Produkten desselben Verkäufers.
Demgegenüber zeichnen sich Open Source-Modelle durch Zugänglichkeit, Anpassungsfähigkeit, Transparenz und die Kraft der Crowdsourcing-Entwicklung aus.
Viele argumentieren, dass Open Source aufgrund dieser Vorteile auf dem Markt besser abschneidet.
Die neue Grenze: generative KI
Der Kampf zwischen Open Source- und proprietärer Software hat eine neue Front: generative KI.
Auch wenn es wie eine konventionelle Schlacht aussieht, gibt es einen grundlegenden Unterschied.
Im Gegensatz zur Open Source-Bewegung, bei der Ressourcen wie Investitionen, Intelligenz und Aufwand von der Allgemeinheit aufgebracht werden können, erfordert generative KI umfangreiche Daten und Energie.
Beide Ressourcen werden immer teurer und sind für Open Source-Akteure größtenteils unerschwinglich.
Folglich ist die Erstellung eines quelloffenen generativen KI-Modells nicht völlig kostenlos. Es können Ausgaben für das Labeling von Daten und die Infrastruktur zum Training der KI-Modelle anfallen.
Diese Investition ist jedoch im Vergleich zu proprietärer generativer KI, für die in der Regel Lizenzgebühren erhoben werden, auf lange Sicht wesentlich kostengünstiger.
Transparenz spielt im Zusammenhang mit quelloffenen generativen KI-Modellen eine entscheidende Rolle, insbesondere angesichts der Blackbox-Natur dieser KI-Systeme, vor allem wenn sie in kritischen Anwendungen eingesetzt werden.
Darüber hinaus kann die effiziente Optimierung einer generativen Open Source-KI die Latenzzeit verringern und die Leistung verbessern. Da der Quellcode im Haus ist, haben Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre Daten.
So wird sichergestellt, dass sensible Informationen in ihrem Netzwerk verbleiben und das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff gemindert wird.
Ferner können vortrainierte generative Open Source-KI-Modelle feinabgestimmt werden, um sie an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens anzupassen, ebenso wie die KI auf bestimmte Datensätze trainiert werden kann.
Im Gegensatz dazu erfordert die Durchführung dieser Änderungen oder Spezifikationen an einer proprietären generativen KI oft die Zusammenarbeit mit einem Anbieter, was sowohl zeitliche als auch finanzielle Kosten verursacht.
Im Vergleich zu Open Source bietet proprietäre generative KI ein Maß an Zuverlässigkeit, das sich aus der engagierten Entwicklung und Wartung durch ein spezialisiertes Expertenteam ergibt.
Diese Modelle sind nicht das Ergebnis zufälliger Beiträge der Community, sondern werden von einer ausgewählten Gruppe von Personen mit einem tiefgreifenden Verständnis für die Feinheiten der KI sorgfältig ausgearbeitet und abgestimmt.
Außerdem profitieren Unternehmen, die sich für proprietäre generative KI entscheiden, von maßgeschneidertem Support und Fachwissen.
Hinzu kommen Service Level Agreements (SLAs) und technische Unterstützung, die vor allem bei geschäftskritischen Vorgängen eine beruhigende Sicherheit bieten.
Die einfache Integration in die bestehende Infrastruktur sowie die strengen Qualitätskontrollmaßnahmen machen proprietäre KI-Lösungen ideal für Betriebe jeder Größenordnung.
Im Wesentlichen stellt die proprietäre generative KI eine zuverlässige und vollständig unterstützte Lösung für Unternehmen dar.
Der Markt für generative KI: Open Source vs. proprietäre KI-Modelle
In der Welt der quelloffenen generativen KI ist LLaMa2 von Meta ein herausragendes Sprachmodell, das für seine Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit bekannt ist.
Dieses Modell, das eine beeindruckende Bandbreite von 7 bis 70 Milliarden Parametern aufweist, ist über Plattformen wie Watsonx.ai und Hugging Face leicht zugänglich.
Bloom von BigScience hingegen ist ein mehrsprachiges Modell, das von einer großen KI-Forschungsgemeinschaft in aller Transparenz entwickelt wurde, was die Bedeutung von Offenheit und Zusammenarbeit in diesem Bereich unterstreicht.
Falcon LLM des Technology Innovation Institute ist ein beachtenswerter Konkurrent, der außergewöhnliche Problemlösungsfähigkeiten bietet und dabei weniger Ressourcen verbraucht.
Auch fein abgestimmte Modelle wie Vicuna und Alpaca, die auf der LLaMa-Architektur beruhen, haben ein Leistungsniveau erreicht, das dem des GPT-4 entspricht.
Open Source-Modelle der generativen KI finden in verschiedenen Sektoren breite Anwendung. Die Zusammenarbeit von IBM und der NASA führte zur Entwicklung eines Open Source-Sprachmodells (LLM), das auf Geodaten trainiert wurde und zu Initiativen im Zusammenhang mit dem Klimawandel beiträgt.
Organisationen im Gesundheitswesen setzen quelloffene generative KI für zahlreiche Aufgaben in den Bereichen Diagnostik, Behandlungsoptimierung, Patientendatenmanagement und öffentliche Gesundheitsinitiativen ein.
Auch der Finanzsektor hat sein eigenes Open Source-LLM, FinGPT, für diverse Finanzanwendungen übernommen.
In der Welt der proprietären generativen KI geben Branchenriesen wie OpenAI und Google das Tempo vor.
OpenAIs GPT-4 mit etwa 1,8 Billionen Parametern zeigt außergewöhnliche Problemlösungsfähigkeiten und Inhaltsgenerierung.
Googles Bart, mit 137 Milliarden Parametern, interpretiert und beantwortet menschliche Anfragen schnell und präzise.
Diese proprietären Tools für generative KI finden in verschiedenen Unternehmen Anwendung. So führte Duolingo Duolino Max ein, das die Verarbeitung natürlicher Sprache durch GPT-4 beinhaltet. Mit Khanmigo hat Khan Academy ein GPT-4-gestütztes KI-Chat-Tool entwickelt.
Der Bing Chat-Dienst von Microsoft setzt GPT-4 zur Optimierung der Suche und zur Durchführung von Gesprächen in natürlicher Sprache ein.
Großes Dilemma: Open Source vs. proprietäre generative KI
Die Debatte um die quelloffenen generativen KI-Modelle hat sich verschärft.
Dies gilt vor allem angesichts des jüngsten Vorfalls, bei dem Forscher ein proprietäres generatives KI-System namens MegaSyn gebeten haben, giftige Moleküle zu erzeugen, von denen einige den bekannten Nervengiften ähneln.
Dies wirft ein brennendes Problem auf: Die Gegner von quelloffener generativer KI sind der Meinung, dass sie zur Verhinderung von Missbrauch unter Verschluss gehalten werden sollte.
Die Befürworter von Open Source argumentieren, dass proprietäre Modelle zu viel Macht in die Hände einiger weniger legen.
Fazit
Generative KI verändert die Industrie, aber die Wahl zwischen Open Source- und proprietären Modellen ist entscheidend.
Open Source steht für Anpassbarkeit und Transparenz, während proprietäre Modelle Zuverlässigkeit und Support bieten.
Generative Open Source-KI erfordert Ressourcen, ermöglicht jedoch Kontrolle und Kosteneffizienz, während sich proprietäre Modelle durch Fachwissen und Sicherheit auszeichnen.
