8. Die Auswahl des oder der LLMs

das passende KI-Gehirn für Ihre Aufgaben

Nachdem Wissen strukturiert, verifiziert und technisch so aufbereitet wurde, dass es präzise gefunden und genutzt werden kann (also Ihr Unternehmensspezifischer Vimmera Cortex aufgebaut wurde), folgt der nächste zentrale Schritt:

die Auswahl der Large Language Models (LLMs).

LLMs sind die „Denkmaschinen“ hinter der KI. Sie bestimmen, wie Sprache verstanden wird, wie Texte entstehen, wie logisch argumentiert wird und wie flexibel das System reagieren kann.

Vimmera AI wählt diese Modelle nicht pauschal aus, sondern gemeinsam mit Ihnen und auf Basis Ihrer konkreten Anforderungen. Denn es gibt nicht „das eine beste Modell“. Es gibt große und kleine Modelle, sehr kreative und sehr präzise Modelle, schnelle und ressourcenschonende Modelle sowie hochspezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben. Je nach Einsatzbereich kann ein einziges Modell sinnvoll sein oder ein Zusammenspiel mehrerer spezialisierter Modelle.

Was passiert in diesem Schritt?

In diesem Schritt wird festgelegt, welche LLMs für welche Aufgaben eingesetzt werden. Dabei wird gemeinsam entschieden, welche Fähigkeiten benötigt werden: etwa Sprachqualität, Fachlichkeit, Rechenleistung, Geschwindigkeit, Datenschutz, Offline-Fähigkeit oder Kostenkontrolle.

Es können sehr leistungsfähige online-Modelle eingesetzt werden, zum Beispiel von Anbietern wie OpenAI, Google oder Meta. Ebenso können Offline-Modelle genutzt werden, die auf eigenen Servern, in privaten Cloud-Umgebungen oder sogar lokal auf einzelnen Rechnern laufen, etwa Modelle von OpenAI, Deepseek, Anthropic oder anderen Anbietern. Die Wahl hängt davon ab, welche Sicherheitsanforderungen, Datenschutzvorgaben, Performance-Ziele oder Kostenrahmen für Ihr Unternehmen gelten.

Vimmera AI ist dabei nicht auf einzelne Hersteller festgelegt. Alle gängigen und leistungsfähigen Systeme können eingebunden, kombiniert und orchestriert werden. So entstehen KI-Architekturen, die exakt zu Ihrer Organisation passen statt Ihre Organisation an eine KI anzupassen.

Mehrere Modelle, ein System

In vielen Projekten werden nicht nur ein einzelnes LLM, sondern mehrere spezialisierte Modelle eingesetzt. Ein Modell kann zum Beispiel für das eigentliche fachliche Antworten zuständig sein, ein anderes für die Vorverarbeitung von Eingaben, etwa zur Anonymisierung sensibler Daten, zur Filterung unerwünschter Inhalte oder zur Erhöhung der Sicherheit. Weitere Modelle können zur Qualitätskontrolle, zur Strukturierung von Ausgaben oder zur Zusammenfassung und Weiterverarbeitung genutzt werden.

Diese Modelle werden miteinander verknüpft und so orchestriert, dass sie wie ein gemeinsames System arbeiten. Für die Anwender bleibt davon nur ein leistungsfähiger, konsistenter KI-Assistent sichtbar, im Hintergrund jedoch arbeiten mehrere spezialisierte KI-Instanzen zusammen, um Sicherheit, Qualität und Fachlichkeit zu maximieren.

Wie viel „Wissen“ darf das Modell selbst einbringen?

Ein besonders wichtiger Punkt in diesem Schritt ist die Entscheidung, welche Rolle das allgemeine Weltwissen der LLMs spielen darf. Moderne Sprachmodelle bringen ein enormes Vorwissen aus ihrer Trainingsphase mit. Dieses Wissen kann hilfreich sein, etwa für allgemeine Zusammenhänge, Sprache oder logische Ableitungen. In manchen Szenarien ist es jedoch unerwünscht, weil nur das geprüfte, verifizierte Unternehmenswissen verwendet werden darf.

Gemeinsam mit Ihnen wird daher festgelegt, ob ein Modell sein eigenes Wissen einbringen darf oder ob es bewusst als „leere Hülle“ eingesetzt wird, die nahezu ausschließlich auf Ihre Unternehmensdaten zugreift. So kann sichergestellt werden, dass Antworten nicht auf externem, möglicherweise falschem oder nicht freigegebenem Wissen beruhen, sondern auf genau dem, was Ihr Unternehmen vorgibt.

Was Sie davon haben

Durch die gezielte Auswahl und Kombination der LLMs erhalten Sie kein Standard-KI-System, sondern eine maßgeschneiderte KI-Architektur. Sie bekommen genau die Mischung aus Leistung, Sicherheit, Kostenkontrolle und Fachlichkeit, die zu Ihren Anforderungen passt.

Sie behalten die Kontrolle darüber, wo Ihre Daten verarbeitet werden, welche Modelle genutzt werden und wie stark externe Systeme eingebunden sind. Gleichzeitig profitieren Sie von modernster KI-Technologie, die flexibel erweitert, ausgetauscht oder angepasst werden kann, wenn sich Anforderungen ändern.

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