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Was sind LLMs und wie können Sie sie mithilfe Ihrer eigenen Daten in Ihrem Unternehmen anwenden?
Die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) schreitet rasant voran, angetrieben von innovativen Modellen wie LLaMA 3 (Meta) , Claude 3 (Anthropic) , Mixtral (Mistral) und den ständigen Updates von OpenAI . Diese Technologien verändern grundlegend, wie Unternehmen mit natürlicher Sprachverarbeitung, Aufgabenautomatisierung und Datenanalyse umgehen.
Parallel dazu wächst das Interesse an privaten LLMs , die Vertraulichkeit, Compliance und Kontrolle über die in diesen Modellen verwendeten Daten gewährleisten sollen. In diesem Artikel erläutern wir, was LLMs sind, ihre Anwendung im Unternehmenskontext und wie Lösungen wie Skyone Studio die sichere und strategische Nutzung dieser Technologien ermöglichen.
LLMs sind KI-Modelle, die mit riesigen Textmengen trainiert werden. Auf dieser Grundlage lernen sie, Muster in der menschlichen Sprache zu erkennen und kohärente Inhalte zu generieren, Fragen zu beantworten, zusammenzufassen, zu übersetzen und sogar zu programmieren.
Technische Grundlage: Sprachlernmodelle basieren auf Tokens , den kleinsten Spracheinheiten, die Wörter oder Wortteile repräsentieren. Hinter diesen Modellen stehen Architekturen wie Transformer , die maßgeblich zu den Fortschritten im Bereich des Kontextverständnisses beigetragen haben.
Ein typischer Absatz benötigt etwa 100 Tokens; ein Artikel mit 1.500 Wörtern etwa 2.000 Tokens.
Der Erfolg eines LLM-Absolventen hängt von Faktoren wie beispielsweise folgenden ab:
- Umfang und Vielfalt des Trainingskorpus
- Parametrisierungsfähigkeit (Anzahl der Parameter )
- Inferenzeffizienz (Zeit und Kosten für die Generierung von Antworten)
- Feinabstimmungs- und RLHF- Techniken (Reinforcement Learning with Human Feedback).
In den letzten Jahren haben wir drei Trends beobachtet, die zusammenwirken und die LLM-Programme vorantreiben:
- Technologische Fortschritte bei Basismodellen:
Die Öffnung von Modellen wie LLaMA, Falcon, Mistral und Gemini ermöglichte deren Anpassung und Einsatz in privaten Umgebungen. Gleichzeitig wurden geschlossene Modelle wie GPT-4 und Claude hinsichtlich ihrer Schlussfolgerungsfähigkeit, ihres Speichers und ihrer Sicherheit weiterentwickelt. - Wachstum der generativen KI in Unternehmen:
Unternehmen setzen LLMs für die Automatisierung des Kundenservice, als Vertriebsassistenten, für die Dokumentenanalyse, die Inhaltsgenerierung und den technischen Support ein. - Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensouveränität
führen zur Entstehung privater LLMs , die lokal oder in kontrollierten Cloud-Umgebungen implementiert werden, um sicherzustellen, dass sensible Unternehmensdaten in öffentlichen Modellen nicht offengelegt werden.
Lesen Sie auch: „KI in autonomen Agenten: Wenn Technologie Konflikte von selbst löst.“
Private LLM-Programme und ihre Herausforderungen
Private LLMs ermöglichen es Unternehmen, die Möglichkeiten generativer Modelle mit internen Daten zu nutzen und gleichzeitig die Vertraulichkeit zu wahren. Ihre Einführung erfordert jedoch Folgendes:
- Organisation und Strukturierung von Daten (in Data Lakes, Data Lakehouses oder Data Warehouses)
- Sicherheitsebenen und Zugriffskontrolle
- Integrationsinfrastruktur mit Altsystemen
- Fähigkeit zur Überwachung und Prüfung der generierten Ergebnisse
Es handelt sich um ein Ökosystem, das über das Modell selbst hinausgeht; es erfordert eine solide Datenbank, Interoperabilität zwischen den Systemen und die Integration in den operativen Betrieb.
Skyone Studio ist ein Komplettprodukt, das die Anwendung von KI-Agenten für Unternehmen auf Basis einer robusten, sicheren und integrierten Architektur ermöglicht.
Hauptkomponenten:
- iPaaS (Integration Platform as a Service) : ermöglicht die Integration von über 400 Systemen und APIs mit geringem Codeaufwand und erstellt automatisierte Arbeitsabläufe zur Verbindung von CRMs, ERPs, Legacy-Plattformen und Cloud-Systemen.
- Lakehouse : eine moderne Datenstruktur, die die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Zuverlässigkeit von Data Warehouses kombiniert und für die Unterstützung fortgeschrittener Analysen und LLM-Inferenz ausgelegt ist.
- KI-Agenten : Erstellung mehrerer intelligenter Agenten mit Unterstützung für LLMs, Echtzeit-Inferenz und Integration mit Kanälen wie WhatsApp, Google Chat und interaktiven Dashboards.
Skyone Studio KI-Agenten zur Automatisierung von Integrationen basiert direkt auf LLMs (Low Language Models). Das LLM ist die zentrale Komponente, die es dem Studio ermöglicht, Integrationsanforderungen zu verstehen, Anfragen in natürliche Sprache zu übersetzen und die notwendigen Aktionen zur Systemverbindung auszuführen. Der „No-Code“-Ansatz des Studios wird genau durch diese Intelligenz verstärkt: Das Modell versteht, was zu tun ist, und automatisiert den Prozess kontextbezogen und sicher.
- Datenveröffentlichung und Konversation : Generierung von Erkenntnissen und Visualisierungen, die durch natürliche Befehle in dialogorientierten Schnittstellen aktiviert werden können.
Anwendungsfälle:
- Unternehmen wie Panasonic und Pague Menos nutzen Skyone Studio, um die Betriebskosten zu senken, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Prozesse mit hohem Durchsatz zu automatisieren.
- Ein Beispiel für die Auswirkungen: eine Reduzierung der Datenverarbeitungszeit um 40 % durch die richtige Strukturierung der Informationsbasis für den Einsatz in generativer KI.
Sprachmodelle sind zweifellos einer der Haupttreiber der aktuellen digitalen Transformation. Für ihren erfolgreichen Einsatz in Unternehmen reicht die bloße Einführung eines Sprachmodells jedoch nicht aus: Es bedarf des Aufbaus eines Ökosystems aus Daten, Integration und Governance .
Lösungen wie Skyone Studio bieten diese Grundlage: Systemintegration, Data Lakehouse, intelligente Automatisierung und umfassende Unterstützung für die Erstellung von LLM-basierten Agenten.
Unternehmen, die diese Rahmenbedingungen jetzt schaffen, werden bereit sein, die nächste Generation der künstlichen Intelligenz im Geschäftsleben anzuführen.
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