Heute haben wir das Konzept der privaten LLMs (Large Language Models) und deren Funktionsweise besprochen.
Es ist wichtig, den Aufbau von Open-Source-LLMs zu verstehen, da dadurch sichergestellt wird, dass die Intelligenz in unserer Infrastruktur vor Ort bleibt und der Datenschutz gewahrt wird.
Wir haben untersucht, wie Ollama, ein Open-Source-Tool, den Betrieb großer Sprachmodelle transparent und mit öffentlichem Zugang ermöglicht.
Dies unterscheidet sich von privaten Unternehmen wie OpenAI, die ihre Modelle nicht offenlegen.
Durch die Verwendung von Open-Source-LLMs gewinnen wir an Transparenz, Verständnis und Flexibilität bei unserer Datenverarbeitung.
Verschiedene Modelle, wie Llama 3.1 und P3 Mini, bieten unterschiedliche Parameter und Effizienzstufen, sogar auf mobilen Geräten.
Wir haben gelernt, wie wir private Daten in das Modell einbetten können, um seine Leistung zu verbessern, ohne Daten mit Dritten zu teilen.
Ein privates LLM-Setup beinhaltet letztendlich die Installation von Ollama, das Herunterladen von Open-Source-Modellen und deren Ausführung auf einem privaten Server.
Durch die Einbettung privater Daten in das Modell und die Verwendung einer Mini-Datenbank für die Speicherung gewährleisten wir Datenschutz und Kontrolle über den Prozess.
Ich hoffe, Sie fanden diese Erklärung verständlich und interessant.
Wenn Sie Fragen haben oder Hilfe bei der Einrichtung privater LLMs für Ihre Datenverarbeitung benötigen, können Sie sich gerne an die nowtec solutions AG wenden.
Ich danke Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit und wünsche Ihnen einen schönen Tag!
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15 September 2024,
Erkundung privater LLMs für Datenschutz und Kontrolle
von Vladimir Stajilov
Vladimir Stajilov
CTO @nowtec solutions | nowCRM | nowCDP | automations | writing about tech
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