Warum Open Source LLMs eine sinnvolle Alternative zu proprietären LLMs sind
Wie sehr kann uns Künstliche Intelligenz bei der Arbeit unterstützen? Diese Frage beschäftigt aktuell nahezu die ganze Arbeitswelt. Für manche ist der Einsatz von Generative AI bereits fester Bestandteil der Arbeit geworden. Andere wiederum tasten sich ganz vorsichtig an dieses Thema heran.
Das bekannteste Large Language Model (LLM) ist vermutlich ChatGPT von OpenAI. Ein leicht zugängliches LLM der großen Player ist für viele meist die erste Wahl. Doch auch jenseits von ChatGPT, Gemini und Co. gibt es vielversprechende Alternativen.
Bevor man sich für ein GenAI-Tool entscheidet, sollte man sich folgende Fragen stellen:
- In welchen Bereichen möchte ich Generative AI einsetzen?
- Welches LLM passt zu meinen Anforderungen?
- Wie können Datenschutz und geistiges Eigentum sichergestellt werden?
Unternehmen müssen ein Modell finden, das am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt. Nur so können Arbeitsprozesse durch Generative AI optimiert werden. Je nach Use Case gilt es herauszufinden, ob ein Open oder Closed Source LLM die richtige Wahl ist.
Dieser Artikel gibt einen Überblick darüber, wie man das passende Open Source LLM für sich findet.
Was ist ein Open Source LLM?
Large Language Models (LLMs) sind maschinelle Lernmodelle. Sie sind darauf trainiert, menschenähnlich Texte zu verstehen und zu generieren.
Open Source LLMs sind Modelle, deren Quellcodes öffentlich zugänglich und frei verfügbar sind. Eine große Community entwickelt und wartet diese Modelle, wodurch sie kontinuierlich verbessert und erweitert werden.
Im Gegensatz dazu werden proprietäre LLMs von Unternehmen wie OpenAI oder Google entwickelt und vertrieben. Ein Open Source LLM kann von jeder und jedem genutzt, angepasst und weiterentwickelt werden.
Vorteile von Open Source LLMs
Proprietäre Large Language Models werden immer mächtiger. In vielen Anwendungsfällen liefern sie schnell präzise Ergebnisse. Um diese Genauigkeit zu erreichen, werden sie mit immer größeren Datenmengen trainiert.
Zudem sind sie mit einer hohen Zahl an Parametern ausgestattet. Gerüchten zufolge verfügt ChatGPT-4 aktuell über 1,76 Billionen Parameter.
Das hat allerdings seinen Preis – im doppelten Wortsinn. Für die Nutzung von proprietären LLMs fallen Kosten an. Zudem benötigen das Training und die Anwendung der Modelle eine enorme Rechenpower und damit auch Energie.
Hier kommen Open Source LLMs ins Spiel. Sie bringen einige Vorteile mit sich und eröffnen neue Wege, um Arbeitsprozesse mittels KI effizienter zu gestalten.
Kostenersparnis
Open Source LLMs sind in der Regel kostenlos verfügbar. Im Gegensatz zu proprietären LLMs wie ChatGPT muss für die Nutzung keine Lizenz erworben werden. Ein selbst betriebenes LLM ist zwar mit einem initialen Investment verbunden, die Laufzeitkosten sind jedoch erheblich günstiger.
Das macht Open Source LLMs besonders für kleine oder mittelständische Unternehmen attraktiv. Sie bieten eine langfristige Unabhängigkeit von Preis- und Lizenzänderungen.
Kontrolle über Daten
Ein weiterer Vorteil ist, dass Open Source LLMs über eigene Server betrieben werden können. Dadurch behalten Unternehmen die Kontrolle über die Infrastruktur und den gesamten Datenfluss. So lässt sich weitestgehend sicherstellen, dass keine sensiblen oder vertraulichen Daten abwandern.
Selbstbetriebene LLMs bieten sich insbesondere für Unternehmen an, die sie mit eigenem Wissen und Dokumenten anreichern möchten. Ein Beispiel sind sogenannte RAG (Retriever Augmented Generation) Architekturen.
Dank der sicheren Infrastruktur ist es möglich, auch sensible Daten zu verwenden. So könnte man einen Chatbot entwickeln, der Fragen zu unternehmensspezifischen Prozessvorschriften beantwortet.
Flexibilität und Anpassbarkeit
Im Gegensatz zu proprietären Large Language Models bieten Open Source LLMs die Möglichkeit, sie mit vertretbarem Aufwand an die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Das Stichwort lautet hier Fine-tuning.
Für jeden Anwendungsfall kann ein spezifisches Modell entwickelt werden. Wie funktioniert das? Mit einem passgenauen LLM-Training erhält man ein Modell, das auf die persönlichen Anforderungen abgestimmt ist.
Mittels Machine Learning liefert das eigens trainierte LLM mindestens genauso gute Ergebnisse wie ein großes Multipurpose-Modell. So lässt sich zum Beispiel ein Modell für medizinische Anwendungen entwickeln. Dieses nutzt die Tonalität und das Fachvokabular von Expert*innen.
Community-Support und Innovation
Open Source LLMs werden von einer großen engagierten Community unterstützt. Sie treibt die Weiterentwicklung und Verbesserung der Modelle stetig voran. Somit erhalten Open Source LLMs regelmäßig neue Funktionen, Optimierungen und Sicherheitsupdates.
Open Source LLMs zeichnen sich durch eine hohe Innovationsgeschwindigkeit aus. Der offene Austausch innerhalb der Community führt dazu, dass Probleme zügig identifiziert und gemeinsame Lösungen gefunden werden. Die Modelle sind daher besonders robust und zuverlässig.
Zudem fördern Open Source LLMs den Wissenstransfer zwischen verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen. Von dieser Vernetzung können Unternehmen langfristig profitieren.
Wofür kann ich Open Source LLMs nutzen?
Open Source LLMs bieten Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Der Einsatz dieser Sprachmodelle unterstützt Firmen dabei, ihre Effizienz zu steigern und gleichzeitig Kosten zu sparen. So erhöhen Unternehmen nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit, sondern können auch neue Potenziale erschließen.
Dank ihrer Flexibilität bieten Open Source LLMs maßgeschneiderte Anwendungen, die auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. In diesen Anwendungsbereichen lassen sich Open Source LLMs sinnvoll einsetzen:
Content-Erstellung
Open Source LLMs können verwendet werden, um automatisch Texte, Berichte und Artikel zu erstellen. Diese Modelle sind in der Lage, basierend auf bestimmten Vorgaben oder Themen hochwertige und kohärente Inhalte zu generieren. Dies spart Zeit und Ressourcen, insbesondere in Bereichen wie Content-Marketing und in der redaktionellen Arbeit.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Open Source LLMs ermöglichen die Entwicklung von intelligenten Dialogsystemen. Diese können im Kundenservice oder für interne Prozesse eingesetzt werden. Chatbots können Kundenanfragen beantworten, Problemlösungen anbieten und Routineaufgaben automatisieren. Darüber hinaus können sie durch kontinuierliches Lernen und Anpassung immer präzisere und personalisierte Antworten liefern.
Übersetzung
Open Source LLMs helfen bei der Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen. Die Modelle sind in der Lage, natürliche und kontextgerechte Übersetzungen zu liefern. Dadurch lassen sich Kosten und Zeitaufwand reduzieren. Für Übersetzungen müssen keine internen Ressourcen oder externen Dienstleister in Anspruch genommen werden.
Das ist insbesondere für internationale Unternehmen ein großer Vorteil. Sie können eine mehrsprachige Kommunikation erleichtern und somit den globalen Austausch verbessern.
Recherchen
Open Source LLMs können Recherchen effizienter und genauer gestalten. Sie ermöglichen es, große Mengen an Textdaten zu durchsuchen. Relevante Informationen werden schnell zu extrahiert und in den richtigen Kontext gebracht. Das Ergebnis sind passgenaue Antworten in natürlicher Sprache.
Zudem können Open Source LLMs dabei helfen, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationsquellen zu erkennen und zu analysieren. Dadurch sind tiefere Einblicke und fundierte Schlussfolgerungen möglich. Dies erleichtert die Erstellung von Berichten, die Entwicklung von Strategien und die Entscheidungsfindung in komplexen Projekten.
Wie finde ich das passende Open Source LLM?
Auf diese Frage gibt es keine pauschale Antwort. Die Wahl des richtigen LLMs ist individuell und hängt stark von den eigenen Anforderungen ab.
Es ist ratsam, ein Modell zu wählen, das von Haus aus besonders gut zum vorgesehenen Anwendungsfall passt. Wer nur Text zusammenfassen möchte, benötigt eventuell ein anderes Modell als jemand, der dialogische Texte kreieren möchten.
Bevor man sich für ein Modell entscheidet, sollten die spezifischen Anforderungen und Ziele klar definiert sein. Die Größe des Modells und die verfügbaren Ressourcen spielen ebenfalls eine Rolle bei der Auswahl.
Kleinere Modelle sind durch ihre geringere Anzahl an Parametern deutlich effizienter, sowohl in der Anwendung als auch beim Speicherbedarf. Passt man die Modelle durch Fine-tuning an die eigenen Anwendungsfälle an, ist dies kostengünstiger. Größere Modelle bieten hingegen eine bessere Leistung und Genauigkeit.
Darüber hinaus sollte man auch die Unterstützung und Dokumentation der Community berücksichtigen. So lässt sich sicherstellen, dass man bei Bedarf auf ausreichend Hilfe und Ressourcen zugreifen kann.
Diese Open Source LLMs solltest du kennen
Mixtral 8x22B
Mixtral 8x22B ist das neueste Sprachmodell von Mistral AI. Es wurde im April 2024 unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht. Es gilt derzeit als eines der besten Open Source LLMs der Welt.
Das Sparse-Mixture-of-Experts (SMoE) Modell nutzt gerade einmal 39B von 141B aktiven Parametern. Dadurch überzeugt es mit seiner außerordentlichen Effizienz.
Dank eines Kontextfensters von 64K Token ruft es präzise Daten von großen Dokumenten ab. Bei den Vorgängermodellen setzte Mistral AI auf 32K Token.
Vorteile
Die größte Stärke von Mixtral 8x22B liegt in seiner Leistung, denn es ist schneller als 70B Modelle. Im Vergleich zu anderen Open Source LLMs punktet Mixtral 8x22B vor allem, wenn es um logisches Denken und Wissen geht. Besonders in den Bereichen Mathematik und Programmieren liefert es beeindruckende Ergebnisse.
Daher eignet sich Mixtral 8x22B gut für Datenanalysen oder zur Codegenerierung. Mithilfe der 64K Token lassen sich komplexe Fragen beantworten oder lange Texte zusammenfassen. Auch kreative Inhalte kann das Sprachmodell erstellen.
Hervorzuheben ist zudem die Mehrsprachigkeit von Mixtral 8x22B. Das Modell beherrscht Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch und Spanisch fließend.
LLama 3
Meta veröffentlichte im Februar 2023 die erste Generation der Open Source LLMs Llama. Im Juli 2023 folgte mit Llama 2 eine deutlich verbesserte Version. Diese ist in drei verschiedenen Parametergrößen verfügbar (7B, 13B und 70B). Die neueste Version Llama 3 erschien im April 2024 in zwei Größen mit 8B und 70B.
Das Unternehmen entwickelte das Open Source LLM, um die Forschung und Entwicklung im Bereich KI voranzutreiben.
Das Fine-tuning von Llama erfolgte durch Reinforcement learning from human feedback (RLHF). Dabei wird das Modell durch menschliche Rückmeldungen verbessert. Es erhält Belohnungen oder Strafen basierend auf der Qualität seiner Antworten. Dadurch lernt es, bessere Ergebnisse zu liefern.
Vorteile
Dank der umfangreichen und vielfältigen Trainingsdaten bietet Llama 3 ein umfassendes Sprachverständnis. Das Modell kann u. a. kreative Texte in natürlicher Sprache generieren, Fragen beantworten, lange Texte zusammenfassen und übersetzen. Zudem unterstützt es Entwickler*innen dabei, automatisch Code zu vervollständigen sowie bei Funktionen und Bibliotheken.
Falcon 2
Falcon ist ein Open Source LLM, das vom Technology Innovation Institute (TII) entwickelt wurde. NVIDIA und Microsoft fördern als namhafte Kooperationspartner die Entwicklung des Modells.
Die Architektur von Falcon LLM ist speziell auf Inferenzen ausgelegt. Verglichen mit anderen führenden Sprachmodellen besitzt es eine überragende Leistung. Das Modell nutzt den umfangreichen REFINEDWEB-Datensatz. Dieser enthält vielfältige Internetdaten und überzeugt besonders bei Aufgaben wie Schlussfolgerungen und Wissenstests.
Das Modell wurde mit 1 Billion Token trainiert.
Vorteile
Die leistungsstarken GPUs von NVIDIA liefern die nötige Rechenpower für das Training großer Sprachmodelle. Zusammen mit der Azure-Cloud von Microsoft entsteht eine flexible und skalierbare Plattform. Dadurch lässt sich Falcon effizient in verschiedenen Unternehmensbereichen einsetzen.
Falcon eignet sich besonders gut für Übersetzungen, zur Contenterstellung oder für eine Stimmungsanalyse.
BLOOM
Das Open Source LLM BLOOM wurde von der Forschungsinitiative BigScience unter der Leitung von Hugging Face entwickelt. Über 1.000 internationale Forscher*innen und Entwickler*innen beteiligten sich an diesem Projekt. Finanziert wurde das Projekt von der Nationalen Forschungsagentur der französischen Regierung.
Das autoregressive Sprachmodell basiert auf 176B Parametern. BLOOM zählt zu einem der weltweit größten mehrsprachigen LLMs.
Vorteile
BLOOM wurde auf dem ROOTS-Korpus, einem riesigen 1.6 TB großen Datensatz, trainiert. Dieser umfasst 46 natürliche und 13 Programmiersprachen.
Dank dieser einzigartigen Mehrsprachigkeit eignet sich das Modell ideal für Übersetzungen, zur Texterstellung, Beantwortung von Fragen und Codegenerierung.
