Lesen Sie in diesem Blogbeitrag, welche Rolle Open Source im Zeitalter der künstlichen Intelligenz spielen wird. Spoiler: Open Source bleibt stark.
ChatGPT vs. Open-Source-Modelle
Die Diskussion über künstliche Intelligenz ist geprägt von der Frage, ob offene KI-Modelle oder geschlossene Systeme überlegen sind. Offene Modelle mit freiem Quellcode bieten im Vergleich zu geschlossenen Modellen mehr Datensouveränität und Gestaltungsfreiheit, wie z.B. das ChatGPT von OpenAI, das über API-Schnittstellen kostenpflichtig zugänglich ist. Im vergangenen Jahr hat der Anteil von Open Source in der KI erheblich zugenommen. Unternehmen wie Stability AI, OpenAI (ehemals offen), Mistral und Hugging Face zeigen, dass offene Modelle flexibler sind. Diese ermöglichen die Bildung von Gemeinschaften und Ökosystemen, die von vielen weiterentwickelt werden können. Im Gegensatz dazu sind geschlossene Modelle weniger anpassungsfähig und bieten nur begrenzten Raum für Veränderungen. Ein Beispiel für die Wirksamkeit offener Modelle liefert Meta, das Llama 2 Modelle offenlegt, um das Metaverse-Ökosystem zu stärken.
Open-Source-KI für Unabhängigkeit und Wertschöpfung
Ein zentraler Vorteil von Open Source ist die Trennung von Trainings- und Betriebsphasen der Modelle, was Unabhängigkeit und Wertschöpfung fördert. Unternehmen wie Mistral und Hugging Face bieten Plattformen für offene KI-Modelle, die aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit und niedrigeren Betriebskosten geschlossenen Modellen qualitativ überlegen sein können. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten, die auch zu neuen Hardwarekonzepten führen. Open-Source-KI eröffnet nicht nur wirtschaftliche Chancen in der fernen Zukunft; bereits heute können Menschen auf ihren eigenen Geräten einige offene KI-Modelle testen und nutzen.
OpenAI-API vs. selbst gehostete LLMs: Eine Kostenabwägung
Im Zusammenhang mit dieser Diskussion ist es auch wichtig, Kostenaspekte bei der Nutzung von KI-Modellen zu berücksichtigen. Selbstgehostete LLMs erfordern beträchtliche Ressourcen für Bereitstellung, DevOps und ML-Engineering. Die Kosten können zwischen $40k und $60k pro Monat auf GCP für hochleistungsfähige Modelle wie LLaMA-2-70B betragen. Im Vergleich dazu zeigt die Verwendung der OpenAI API bei geringer Nutzung (weniger als 10.000 Anfragen pro Tag) niedrigere Kosten und ermöglicht eine schnellere Markteinführung von Prototypen.
Datenschutz und Kontrolle: Abwägung der Vor- und Nachteile
Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Entscheidung zwischen OpenAI und selbst gehosteten Modellen ist der Datenschutz. Selbstgehostete Lösungen bieten mehr Kontrolle und Privatsphäre, während OpenAI-APIs Daten zur Verbesserung von Diensten verwenden können. Insgesamt gibt es keine eindeutige Antwort auf die Frage, ob OpenAI oder selbstgehostete Modelle besser sind. Die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen, Ressourcen und Prioritäten ab. Selbstgehostete Modelle sind für Datenschutz und Compliance relevant, während OpenAI-APIs für schnelles Testen und Prototyping empfohlen werden. Eine mögliche Strategie besteht darin, einen Prototyp mit der OpenAI-API zu erstellen und dann bei Bedarf Funktionen durch selbstgehostete Modelle zu ersetzen. Eine sorgfältige Analyse und individuelle Abwägung sind entscheidend.
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