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Welches LLM ist das richtige? Fünf Tipps für die Suche

Generative KI schickt sich an, die Prozesse und Arbeitsmethoden von Behörden und Unternehmen zu revolutionieren. Eine Herausforderung bleibt jedoch die Wahl des richtigen Large Language Model (LLM), denn es gibt viele Faktoren zu beachten – etwa die Modellgröße, die Sprachunterstützung sowie die Kosten und die Sicherheit. KI- und Enterprise-Search-Spezialist IntraFind zeigt, wie Organisationen aller Art das für sie beste KI-Modell finden.​

Welches LLM ist das richtige? Fünf Tipps für die Suche

Der Markt für Large Language Models wächst stetig – es gibt große und kleinere Sprachmodelle, sehr populäre und weniger bekannte, Open-Source-Varianten und proprietäre. Es verwundert daher nicht, dass bei vielen Unternehmen und Behörden Unsicherheit herrscht, welches Large Language Model denn nun für ihren spezifischen Einsatzzweck das richtige ist. Mit diesen Tipps von IntraFind wird die Suche zum Erfolg.

Tipp 1: Auch kleinere Modelle in Betracht ziehen

Die größten LLMs wie GPT-4.5/o3, Gemini 2.0 oder Claude 3 bieten beeindruckende Möglichkeiten. Doch gerade für Anwendungen wie Chatbots in Kombination mit Suchsoftware sind kleinere Modelle durchaus ausreichend. Das liegt daran, dass das Modell nicht selbst das Wissen für Antworten erarbeiten muss, sondern von der Suchsoftware erhält. Je nach Use Case können somit auch kleinere LLMs vergleichbare qualitativ hochwertige Ergebnisse wie die großen liefern – sind dabei aber oft kosteneffizienter und schneller.

Tipp 2: Sprachunterstützung prüfen

Es gibt beeindruckende Vision-Language-Modelle, die Text aus Bilddateien verarbeiten können – ganz ohne OCR (Optical Character Recognition), also ohne optische Zeichen- und Texterkennung. Solche Modelle sind – wie LLMs auch – überwiegend mit englischsprachigen (und in chinesischen Modellen auch chinesischsprachigen) Daten trainiert. Da hiesige Unternehmen und Behörden aber vor allem Modelle für deutschsprachige Inhalte benötigen, sollten sie die Sprachfähigkeiten des Wunsch-LLMs genau prüfen – beispielsweise, ob das Modell Umlaute erkennt und auch deutsche Grammatik gut verarbeitet.

Tipp 3: Kontextlänge berücksichtigen​

Manche LLMs können große Informationsmengen mühelos auf einmal verarbeiten, das ist gerade bei der Zusammenfassung langer Texte oder umfangreicher Dokumente hilfreich. Bei klassischen Suchanfragen können aber auch kleinere Modelle ausreichen, für die die Suchsoftware relevante Inhalte vorab gezielt extrahiert und bereitstellt. Das LLM muss dann nicht ganze Dokumente verarbeiten, was Rechenleistung spart und Kosten reduziert.

Tipp 4: Open-Source-Modelle und proprietäre LLMs vergleichen

Quelloffene Modelle wie Llama 3, Mistral Small oder OpenEuroLLM sind anpassungsfähig, agieren nachvollziehbar und bieten Unternehmen wie auch Behörden die Möglichkeit, sie auf eigener Hardware (on-premises) kosteneffizient zu betreiben. Das reduziert Datenschutzrisiken auf ein Minimum. Die Modelle sind universell nutzbar und bieten einen ausgewogenen Mix aus Sprachfähigkeit, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Proprietäre Modelle erfordern hingegen keine eigene Hardware, da deren Anbieter sie in der Cloud beitreiben. Um die Kontrolle über die eigenen Daten allerdings sicher zu behalten, ist eine On-premises-Lösung eindeutig die bessere Wahl, selbst wenn die Betreiber proprietärer Lösungen versprechen, keine Nutzerdaten für das Training ihrer Modelle zu verwenden. Unternehmen sollten zudem an den US Cloud Act denken, der der US-Regierung jederzeit ermöglicht, auch auf die Daten zuzugreifen, die auf deutschen Servern der Hyperscaler liegen. Data Governance und die Vermeidung eines „Hyperscaler-Lock-ins“ sollten für hiesige Firmen oberste Priorität haben. Es gibt deutsche und europäische Alternativen.

Tipp 5: Kosten und Sicherheit im Blick behalten

Ob Unternehmen Cloud-Modelle wie GPT-4o nutzen oder lieber ein LLM on-premises betreiben wollen, ist neben der Data Governance und der Datensicherheit auch eine Frage des Aufwands und der Kosten. Eine Cloud-Lösung ist sehr leistungsfähig, allerdings können umfangreiche Use Cases schnell sehr teuer werden. Das liegt daran, dass jede Abfrage eine bestimmte Anzahl an sogenannten Tokens verbraucht – also den Einheiten, in die ein Text für die Verarbeitung durch ein Sprachmodell zerlegt wird. Je mehr Abfragen durchgeführt werden und je umfangreicher sie sind, desto teurer wird der Use Case. In eigene LLM-gerechte IT-Infrastruktur zu investieren, lohnt sich für Unternehmen und Behörden, die langfristige Unabhängigkeit und hohen Datenschutz gewährleisten wollen.

„Es ist nicht ganz einfach, im KI-Dschungel wirklich durchzublicken – das perfekte Modell zu evaluieren, hängt sowohl vom Einsatzfall als auch dem IT-Infrastrukturszenario ab“, betont Franz Kögl, Vorstand bei IntraFind. „Umso wichtiger ist es daher, auf einen erfahrenen Partner zu setzen, der durch seine Expertise aus zahlreichen Projekten und systematischen Vergleichen auf einer internen Benchmarking-Plattform das beste LLM für unterschiedliche Unternehmensanforderungen empfehlen kann.“

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So kann Sie Unternehmenssoftware erfolgreicher machen:

Was ist Unternehmenssoftware?

Unternehmenssoftware ist eine Sammlung von Anwendungen und Tools, die speziell entwickelt wurden, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Sie deckt eine Vielzahl von Funktionen ab, darunter Buchhaltung, Personalwesen, Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Lieferkettenmanagement und Enterprise Resource Planning (ERP). Diese Softwarelösungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu automatisieren, Daten effizient zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen zu verbessern. Durch den Einsatz von Unternehmenssoftware können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie Echtzeitdaten und Analysen nutzen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Skalierung von Geschäftsaktivitäten, die Reduzierung von Kosten und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, was letztendlich zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt.

Wie kann Unternehmenssoftware ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Unternehmenssoftware kann Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert, wodurch Effizienz und Produktivität steigen. Sie ermöglicht die Integration verschiedener Abteilungen und fördert eine nahtlose Zusammenarbeit, indem sie Echtzeitdaten bereitstellt. Durch präzise Datenanalysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Markttrends schneller erkennen. Unternehmenssoftware verbessert zudem die Kundenbeziehungen durch effektives Kundenbeziehungsmanagement (CRM), was zu gesteigerter Kundenzufriedenheit und -bindung führt. Die Automatisierung von Routineaufgaben reduziert menschliche Fehler und spart Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen dabei, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre digitale Transformation voranzutreiben, um im Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bleiben.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Unternehmenssoftware:

Digitalisierung

Der Prozess, bei dem analoge Geschäftsprozesse in gute und sinvolle digitale umgewandelt werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

Integration

Die Verbindung verschiedener Softwarelösungen und Systeme, um einen reibungslosen Informationsfluss und eine einheitliche Datenbasis im Unternehmen zu gewährleisten.

Automatisierung

Der Einsatz von Software zur Durchführung wiederkehrender Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, um Fehler zu reduzieren und Ressourcen zu sparen.

Aktuelle Beiträge zum Thema Unternehmenssoftware:

So kann Sie Business Intelligence erfolgreicher machen:

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Prozesse und Methoden, die Unternehmen nutzen, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Diese Informationen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst die Erfassung, Analyse und Darstellung von Daten durch Tools und Software, die komplexe Daten in verständliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen umwandeln.

Zu den Hauptkomponenten von BI gehören Datenanalyse, Datenmining, Berichterstellung und Performance-Management. BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, Trends zu erkennen, operative Effizienz zu verbessern, Kundenverhalten zu verstehen und die Unternehmensstrategie zu optimieren. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser treffen.

Wie kann Business Intelligence ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Business Intelligence (BI) macht ein Unternehmen digital erfolgreicher, indem es datenbasierte Entscheidungen erleichtert und die Effizienz steigert. BI-Tools ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Trends erkennen, Kundenverhalten analysieren und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anpassen. BI verbessert die operative Effizienz, indem es Engpässe identifiziert und Prozesse optimiert. Echtzeit-Dashboards bieten Transparenz und erleichtern die Überwachung der Unternehmensleistung. Dadurch können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Wettbewerbsvorteile nutzen. Insgesamt stärkt BI die digitale Transformation, indem es Unternehmen hilft, agiler und zukunftsorientierter zu agieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Business Intelligence:

Datenanalyse

Der Prozess der Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen beitragen.

Dashboards

Visuelle Darstellungen von Daten, die Echtzeitinformationen und Metriken auf einen Blick bieten, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Leistung zu überwachen.

Datenvisualisierung

Die grafische Darstellung von Daten, die es erleichtert, komplexe Informationen verständlich zu machen und Einblicke schnell zu vermitteln.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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IntraFind ist ein Spezialist für Enterprise Search und Künstliche Intelligenz mit Hauptsitz in München. Seit über 20 Jahren hilft der Softwarehersteller Organisationen jeder Größe dabei, ihre strukturierten und unstrukturierten Daten aus beliebigen Systemen zu durchsuchen, zu verknüpfen und zu analysieren. Dafür setzt IntraFind auf eine komplette Bandbreite an KI- und Machine-Learning-Verfahren inklusive großer KI-Sprachmodelle (LLMs) sowie Natural Language Processing. Mit diesen Technologien und generativer KI ermöglicht das Unternehmen nicht nur schnelle Informationsbereitstellung aus großen Datenbeständen, sondern auch die Digitalisierung dokumentenbasierter Prozesse. Zu den Kunden von IntraFind zählen unter anderem BMW, E.ON, Rolls Royce, Rohde & Schwarz, die Bundeswehr, das Bundesministerium für Arbeit und das Bundesarchiv. Mehr Informationen: www.intrafind.com

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