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Large Language Models: Open Source oder nicht?

Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und ähnliche Systeme erfreuen sich derzeit großer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also großen Sprachmodellen. Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise: Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?

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Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und ähnliche Systeme erfreuen sich derzeit großer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also großen Sprachmodellen. Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise: Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?

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Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und ähnliche Systeme erfreuen sich derzeit großer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also großen Sprachmodellen.
Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise:

Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?

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Ich, Dr. Aleksandra Klofat, eine erfahrene Data Scientist und promovierte Volkswirtin, die Unternehmen und Privatpersonen bei Fragen zur Datenanalyse und Data Science unterstützt.

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