Wir brauchen mehr Llamas in freier Wildbahn – Jeder sollte eins haben…

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie LLAMA2 revolutioniert zahlreiche Branchen, von der Automatisierung des Kundenservices bis hin zur medizinischen Forschung. Aber hier ist die Crux: Der Betrieb dieser Modelle ist nicht einfach. Sie benötigen eine hohe Menge an VRAM, was die Sache kompliziert und teuer macht.

🔐 Datenschutz als Schlüsselproblem: Viele Unternehmen möchten ihre sensiblen Daten nicht in der Cloud speichern. Ein gehostetes Modell könnte hier Abhilfe schaffen, indem es die Möglichkeit bietet, das Modell zuerst extern zu testen und dann intern zu implementieren.

🚀 Entwicklung leicht gemacht: Ein gehostetes 70 Milliarden Parameter LLAMA2-Modell könnte der erste Schritt sein. Entwickler könnten ihre Anwendungen damit einfach testen und optimieren, bevor sie sich dazu entschließen, das Modell intern zu hosten.

📊 Kosten-effizient: Ein nutzungsbasierter Abrechnungsansatz würde es kleineren Unternehmen ermöglichen, die Vorteile von LLMs zu nutzen, ohne in teure Infrastruktur investieren zu müssen.

🎯 Klar, man kann locker die Llama-2-Variante mit 7 oder 13 Milliarden Parametern laufen lassen. Das geht schon mit gängigen Grafikkarten. Aber bei 70 Milliarden Parametern muss man schon große Geschütze auffahren. Jeder Trick, der Speicher spart, bringt auch wieder Abstriche bei der Performance als Trade-off.

💡 Gerade in meinen Anwendungsfällen möchte ich keine Kompromisse eingehen müssen, wenn es auf die Qualität ankommt. Wenn man in den Bereich kommt, wo man nicht nur Texte, sondern auch Code erzeugt, dann ist Verlässlichkeit wichtig. GPT-4 ist da nach wie vor die sicherste Bank.