Warum lokale LMs in Unternehmen Sinn machen

Wie oft haben wir den Albtraum, dass sensible Daten in die falschen Hände geraten? Datenschutz ist gerade im Unternehmenskontext ein großes Thema.

Worum geht’s hier eigentlich?

Es geht um lokale Large Language Models (LMs), die sicher auf eigener Infrastruktur betrieben werden. Kein Datentransfer zu externen Clouds.

Lokale vs. Corporate LMs: Was steckt dahinter?

Lokale LMs sind Text-Modelle wie GPT, die selbstständig laufen – ohne dass Daten an eine fremde Cloud geschickt werden. Ein klarer Pluspunkt in puncto Datenschutz.

Diese LMs können direkt im Büro betrieben werden oder auf gemieteten Servern, was viele Unternehmen flexibler macht. Heißt: Sicherheit ohne auf eigene Serverhardware angewiesen zu sein.

Corporate LMs sind eine Erweiterung: Speziell für die Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst und mit eigenen Daten trainiert. Das ermöglicht personalisierte Ergebnisse und eine zentrale Verwaltung der Benutzer. Quasi der Maßanzug unter den LMs.

Mein Tipp: Bevor man sich entscheidet, sollte man genau abwägen, welche Lösung zur Unternehmensstruktur passt. Ein lokales LM punktet mit Sicherheit, während ein Corporate LM maßgeschneiderte Resultate liefern kann.

Fazit

Angesichts der vielen Vorteile ist es klug, sich anzusehen, ob lokale oder Corporate LMs einen Mehrwert für das eigene Unternehmen bieten könnten. Datenschutz und Flexibilität gehen Hand in Hand – zwei Punkte, die in der IT nicht zu unterschätzen sind.

Wie immer hab ich damals natürlich erst mal die komplizierteste Lösung gebaut. Typisch.