Betrachten Sie diese Beispiele:<\/p>\n\n\n\n
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- Agenten, die Berichte auf der Grundlage \u00f6ffentlicher Informationen erstellen, m\u00fcssen nur auf Internetquellen zugreifen und k\u00f6nnen ohne Einschr\u00e4nkungen in der Cloud arbeiten.<\/li>\n\n\n\n
- Umgekehrt ist die Automatisierung des Kundendienstes, die eine Interaktion mit dem CRM, internen Datenbanken und die Verarbeitung sensibler Kundeninformationen erfordert, besser f\u00fcr ein selbstgehostetes Modell geeignet, das auf bestehende Kundengespr\u00e4che abgestimmt ist.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Lassen Sie uns zwei Beispiele betrachten:<\/p>\n\n\n\n
Beispiel 1: Agenten zur Erstellung von Berichten auf der Grundlage \u00f6ffentlicher Informationen<\/h3>\n\n\n\n
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das sich bei der Erstellung von Branchenberichten haupts\u00e4chlich auf Daten bezieht, die aus \u00f6ffentlichen Quellen stammen. Eine solche Aufgabe k\u00f6nnte das Abrufen von Informationen aus verschiedenen Online-Nachrichtenkan\u00e4len, staatlichen Datenbanken oder Trends in sozialen Medien beinhalten. Der Umfang dieses Vorgangs in Verbindung mit seinem \u00f6ffentlichen Charakter macht ihn zu einem idealen Anwendungsfall f\u00fcr eine in der Cloud gehostete generative KI.<\/p>\n\n\n\n
Ein in der Cloud gehostetes Modell, das auf einer riesigen Fl\u00e4che des Internets trainiert wurde, ist hervorragend in der Lage, das Web zu durchforsten und komplexe, sich entwickelnde Muster zu analysieren. Diese Modelle k\u00f6nnen dank ihrer robusten Rechenleistung und der beispiellos gro\u00dfen Menge an Trainingsdaten die erforderlichen Informationen schnell und effizient extrahieren und verarbeiten. Die Agenten interagieren jedoch nicht mit gesch\u00fctzten oder sensiblen Daten, so dass keine hohen Sicherheitsvorkehrungen erforderlich sind. Daher bietet die Ausf\u00fchrung dieser Aufgaben in der Cloud sowohl praktische als auch wirtschaftliche Vorteile, ohne dass der Datenschutz oder die Sicherheit beeintr\u00e4chtigt werden.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel 2: Automatisierung des Kundendienstes<\/h3>\n\n\n\n
Vergleichen Sie das vorherige Beispiel mit der Automatisierung des Kundendienstes, einer Aufgabe, die am anderen Ende des Datenschutzspektrums liegt. Im Kundenservice werden sensible Kundeninformationen verarbeitet, es wird mit internen Datenbanken interagiert und es werden h\u00e4ufig komplexe, personalisierte Anfragen gestellt. Hier erweist sich ein selbst gehostetes, fein abgestimmtes Modell als die bevorzugte Option.<\/p>\n\n\n\n
Ein selbstgehostetes Modell erm\u00f6glicht ein H\u00f6chstma\u00df an Kontrolle und Sicherheit und behandelt die Kundendaten mit der gebotenen Vertraulichkeit. Dieses Modell kann auf bestehende Kundeninteraktionen abgestimmt werden, um sicherzustellen, dass es nicht nur intelligent, sondern auch einf\u00fchlsam ist und mit der Haltung und den Werten des Unternehmens \u00fcbereinstimmt. Es l\u00e4sst sich nahtlos in interne Systeme wie CRM und firmeneigene Datenbanken integrieren und bietet so schnellen Zugriff auf relevante Kundendaten. Alle Interaktionen finden innerhalb der sicheren Grenzen der Unternehmensinfrastruktur statt, so dass das Risiko von Datenlecks ausgeschlossen ist. Da das Modell selbst gehostet wird, hat das Unternehmen au\u00dferdem die vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber Updates und Verbesserungen und kann so sicherstellen, dass sich die KI mit dem Unternehmen und den Erwartungen der Kunden weiterentwickelt.<\/p>\n\n\n\n
![\"TruthfulQA](\"https:\/\/rocketloop.de\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/TruthfulQA-0-shot-Open-Source-LLMs-vs.-Open-AI-1024x687.png\")
Open Source LLMs erreichen zunehmend \u00e4hnliche Performance, wie Cloud-basierte Modelle<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Fr\u00fchzeitige Bindung an einen Anbieter vermeiden<\/h2>\n\n\n\n