Open-Source-Sprachmodelle im Unternehmen: Chancen, Herausforderungen und Wege in die Praxis
Open-Source-Sprachmodelle wie Mistral, LLaMA oder Falcon gewinnen rasant an Relevanz für Unternehmen, die ihre LLM-Anwendungen unabhängig, kontrollierbar und datenschutzkonform gestalten wollen. Doch wie gut funktionieren diese Modelle im Alltag? Welche Fallstricke lauern bei Auswahl, Betrieb und Integration – und wann lohnt sich der Wechsel von proprietären APIs zu Open-Source-Lösungen wirklich?
Um Antworten auf diese Fragen zu liefern, beleuchtet dieser Vortrag:
- den aktuellen Stand leistungsfähiger Open-Source-Modelle
- konkrete Anwendungsbeispiele und Benchmarks aus der Praxis
- typische Herausforderungen bei Hosting, Fine-Tuning, Governance und MLOps
- sowie Erfahrungen aus realen Projekten beim Übergang von Closed zu Open Source
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Vorkenntnisse
- Grundverständnis von KI und maschinellem Lernen (z. B. was ein Sprachmodell ist)
- Interesse an praktischer Nutzung von Large Language Models (LLMs) im Unternehmenskontext
- Keine tiefgehenden Programmier- oder MLOps-Kenntnisse erforderlich
Lernziele
- Was Open-Source-Sprachmodelle sind und wie sie sich von kommerziellen Modellen unterscheiden
- Welche Chancen und Risiken mit dem Einsatz Open-Source-basierter LLMs im Unternehmen verbunden sind
- Welche konkreten Modelle aktuell relevant sind
- Welche ersten Schritte notwendig sind, um ein Open-Source-Modell selbst zu testen und zu betreiben
- Welche realistischen Erwartungen man beim Einsatz solcher Modelle haben sollte
