Die Entwicklung und Implementierung eigener NLP- und LLM-Modelle bietet Unternehmen die größtmögliche Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Kontrolle über ihre Lösungen. Selbst implementierte Modelle sind insbesondere dann von Vorteil, wenn strenge Datenschutz- und Compliance-Richtlinien vorliegen, die z. B. die Nutzung von Cloud-Diensten untersagen.
In solchen Fällen ermöglicht die lokale Implementierung der Modelle eine bessere Kontrolle über die Daten und die Einhaltung von Sicherheitsstandards. Außerdem kann bei groß angelegten Anwendungsfällen ein Kostenvorteil gegenüber API-Schnittstellen entstehen, insbesondere wenn hohe Datenvolumen involviert sind.
Allerdings sind mit dem Einsatz eigener Modelle auch Herausforderungen verbunden. Es wird umfangreiches Wissen benötigt, um die korrekten Modelle auszuwählen, diese zu trainieren und produktiv bereitzustellen. Dies führt zu einem erhöhten Bedarf an Ressourcen in Bezug auf Personal und technische Infrastruktur, um eine kontinuierliche Überwachung, Aktualisierung und Optimierung der Modelle zu gewährleisten und in die bestehenden IT-Systeme zu integrieren.
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