Wie man ein privates LLM aufbaut: Ein vollständiger Leitfaden von Aetsoft

Lesen Sie in unserem neuen Blogbeitrag, wie man Schritt für Schritt ein privates LLM aufbaut, wie ein solches System Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe bringt und worauf Sie bei der Entwicklung besonders achten sollten.

Im Zeitalter der Dominanz von KI/ML-Technologien und der weiten Verbreitung von GPT gewinnen Large Language Models (LLMs) besonders an Bedeutung. Die folgenden Statistiken sprechen für sich. Laut Precedence Research wird der weltweite LLM-Markt im Jahr 2025 auf 7,77 Milliarden US-Dollar geschätzt. Bis 2034 soll dieser Betrag auf beeindruckende 123,09 Milliarden US-Dollar anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 35,92 % im Prognosezeitraum.

Diese Popularität ist auf die konkreten Geschäftsvorteile zurückzuführen, die LLMs bieten, insbesondere Prozessautomatisierung, betriebliche Effizienz, verbesserten Kundenservice und Kosteneinsparungen. Und wenn öffentliche LLMs wie Googles Gemini und die GPT-Reihe von OpenAI den Geschäftswert für Unternehmen aller Art steigern können, stellen Sie sich vor, welchen Wettbewerbsvorteil private LLMs bieten werden.

Was ist ein privates LLM und warum brauchen Sie es?

Kurz gesagt, ein privates Large Language Model ist ein fortschrittliches generatives KI-System, das innerhalb der Infrastruktur eines Unternehmens entwickelt und betrieben wird, um menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen sowie geschäftsspezifische Aufgaben zu lösen. Hier sind die vier wichtigsten Gründe, warum Sie ein solches Modell benötigen:

1. Verbesserter Datenschutz. Private LLMs arbeiten in einer kontrollierten Umgebung, die durch Sicherheitsmaßnahmen wie robuste Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachung unterstützt wird. Dies gewährleistet die Vertraulichkeit sensibler Informationen, individuelle Governance-Richtlinien und eine robuste Datenkontrolle. Dies ist besonders wichtig für Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzsektor und Rechtsberatung, wo die Kosten und der Reputationsschaden durch Datenschutzverletzungen enorm hoch sind.
2. Anpassung. Im Gegensatz zu öffentlichen LLMs, die auf einer gemeinsamen Programmierschnittstelle basieren und öffentliche Daten verwenden, werden private große Sprachmodelle mit proprietären Daten trainiert und optimiert. So erhalten Unternehmen relevantere, präzisere sowie branchenspezifische und geschäftsbezogene Ergebnisse.
3. Skalierbarkeit. Vortrainierte öffentliche Modelle bieten nur begrenzte Skalierungsmöglichkeiten. Private LLMs hingegen lassen sich je nach Bedarf schneller und reibungsloser skalieren, ohne Einbußen bei Geschwindigkeit, Qualität und Genauigkeit. Konkret bedeutet das: Sie können die Architektur, die Trainingsdaten und die Bereitstellungsumgebung optimieren, um die Leistung zu steigern.
4. Volle Kontrolle. Durch die Nutzung privater LLMs erhalten Sie die volle Kontrolle über das Modell und schützen so Ihre proprietären Daten, Algorithmen und individuellen Anpassungen vor externem Zugriff. Da Sie nicht wie bei öffentlichen LLMs an einen bestimmten Anbieter gebunden sind, können Sie problemlos mit neuen Funktionen und Integrationen experimentieren und das System schrittweise entsprechend den Geschäftsanforderungen und den stetig wachsenden Kundenanforderungen verbessern.

Vier Arten privater LLMs und wie Sie das richtige Modell auswählen

Einer der ersten Schritte bei der Entwicklung privater LLMs ist die Wahl des passenden Modelltyps. Hier sind die wichtigsten Typen, die Sie berücksichtigen sollten:

1. Universelle LLMs sind vielseitige Systeme, die auf riesigen, vielfältigen Internet-Datensätzen trainiert werden, um allgemeinere Erkenntnisse zu gewinnen. Beispiele hierfür sind GPT-3, GPT-4 oder Davinci von OpenAI.
2. Domänenspezifische LLMs werden mit Daten aus einem bestimmten Fachgebiet oder einer spezifischen Branche trainiert, um eine höhere Genauigkeit und Kontextrelevanz zu gewährleisten. Zu den Anwendungsbeispielen gehören BioBERT (Medizin), FinBERT (Finanzwesen) und LegalBERT (Rechtsdienstleistungen).
3. Anweisungsoptimierte Modelle führen bestimmte Aufgaben basierend auf Benutzeranweisungen aus (z. B. InstructGPT, ChatGPT). Das Modelltraining erfolgt mit Datensätzen, die komplexe Anweisungen und die gewünschten Ergebnisse enthalten, z. B. Fragenbeantwortung, Zusammenfassung, Textgenerierung und Übersetzung.
4. Multimodale Modelle (DALL-E und CLIP) verarbeiten und interpretieren verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Sprache und Video, um hochgradig personalisierte und individuell angepasste Ergebnisse zu liefern. Zu den Anwendungsfällen gehören Text-zu-Bild-Generierung, Audiotranskription, visuelle Fragenbeantwortung, Objekterkennung in Videos, Erstellung visueller Kunstwerke usw.

Die Wahl des Modells hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Branche ab. Analysieren Sie diese Vergleichstabelle, um sich für Ihren privaten LLM zu entscheiden.

Wie man ein privates LLM von Grund auf aufbaut: Wichtige Schritte

Wenn Sie sich für private Sprachmodelle eines bestimmten Typs entschieden haben, können Sie mit der Entwicklung beginnen. Wir haben eine Schritt-für-Schritt-Anleitung vorbereitet, die Ihnen dabei helfen soll, dieses Vorhaben erfolgreich umzusetzen.

Schritt 1: Ziele definieren und Anforderungen festlegen

In dieser Phase müssen Sie sich darüber im Klaren sein, warum Sie private LLMs im Gegensatz zu öffentlichen LLMs benötigen, nämlich, was das Modell erreichen soll und wie Sie es mit Ihren Unternehmenszielen in Einklang bringen. Hier empfehlen wir die folgenden Teilaufgaben:

• Die wichtigsten Anwendungsfälle identifizieren. Sie möchten beispielsweise Antworten des technischen Supports automatisieren, Unterstützung beim Dokumentenmanagement erhalten, Kunden-Chatbots verbessern, Marketinginhalte für Ihren Blog generieren, Ihr Empfehlungssystem anpassen oder die Optimierung Ihrer Lieferkette sicherstellen.
• Funktionen festlegen. Je nach Art der gewählten privaten LLMs bestimmen Sie funktionale Anforderungen wie z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache, Mehrsprachigkeit, Generierung von Text-/Bild-/Videoinhalten, Sentimentanalyse, Verständnis domänenspezifischen Wissens usw.
• Leistungskennzahlen beschreiben. Den Erfolg Ihrer privaten großen Sprachmodelle können Sie anhand von Kriterien wie Genauigkeit, Relevanz, Kohärenz, Faktizität und Bias, Reaktionszeit, Nutzerzufriedenheit, Konversionsraten und mehr messen.
• Ressourcen planen. Budget- und Ressourcenbeschränkungen können zu Ausfällen führen. Definieren Sie daher Ihre Hardware- und Rechenkapazitäten. Überlegen Sie sich Entwicklungszeitpläne genau, bestimmen Sie die Teamgröße, achten Sie auf zukünftige Wartungs- und Supportanforderungen, analysieren Sie die vorhandene interne Expertise und seien Sie bereit, Unterstützung von Drittanbietern in Anspruch zu nehmen.

Schritt 2: Eine geeignete Architektur für Ihre privaten LLMs wählen

Berücksichtigen Sie bei der Wahl der Architektur für Ihre privaten LLMs Parameter wie Skalierbarkeit, Leistung und Aufgabenspezifität. Denken Sie außerdem an die verfügbaren Rechenressourcen, Bereitstellungsumgebungen und Wartungsmöglichkeiten.

• Transformer stellt eine neuronale Architektur dar, die Selbstaufmerksamkeitsmechanismen (Self-Attention) nutzt, um sequentielle Daten effektiv zu verarbeiten und zu generieren. Dadurch kann das Modell den Kontext über längere Textabschnitte hinweg verstehen. Diese Architektur eignet sich für Anwendungsfälle, bei denen die Vorhersage des nächsten Tokens entscheidend ist (z. B. bei der Inhaltserstellung oder im Bereich Conversational KI). Dank der parallelen Verarbeitungsfähigkeiten sind Transformer-Architekturen äußerst skalierbar, sodass große Datensätze mit umfangreichen Modellgrößen trainiert werden können, ohne Leistungseinbußen für Ihre privaten LLMs.
• Encoder-Decoder ist eine zweikomponentige Architektur, bei der der Encoder die Eingabedaten interpretiert und der Decoder die entsprechende Ausgabe generiert. Sie ist ideal für Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Frage-Antwort-Systeme. Diese Architekturart privater LLMs lässt sich effizient skalieren, ist jedoch meist ressourcenintensiv, da beide Komponenten (Encoder und Decoder) trainiert und optimiert werden müssen.
• Hybride Architekturen integrieren mehrere Ansätze, wodurch sie sich perfekt für spezialisierte Anwendungen eignen, die sowohl sequentielle Modellierung als auch kontextuelles Verständnis erfordern. Allerdings ist zu beachten, dass solche Architekturen schwieriger zu skalieren sind, was zu einem erhöhten Bedarf an Rechenressourcen und einer größeren Trainingskomplexität führt.

Es kurz zu fassen: Für groß angelegte und universell einsetzbare private LLMs sollten Sie Transformer wählen; für spezifische Transformationsaufgaben sind Encoder-Decoder-Architekturen eine gute Option, und für Systeme mit multimodalen Eingaben eignen sich hybride Modelle am besten.

Schritt 3. Umfassende Datenerfassung und -verarbeitung implementieren

Der wichtige Schritt Ihrer Strategie zur Entwicklung privater LLMs ist die Datenerfassung und -verarbeitung für ein übergreifendes Modelltraining. In dieser Phase empfehlen wir, die folgenden Aspekte zu beachten:

• Erfassung von Trainingsdaten. Um vielfältige Datensätze zu erstellen, nutzen Sie proprietäre Forschungsdaten (Unternehmensdokumente, Protokolle, Kundeninteraktionen, domänenspezifische Korpora usw.) und öffentlich verfügbare Daten (von Websites, Foren, Whitepapers, Berichten, sozialen Medien usw.). Arbeiten Sie mit führenden Datenanbietern zusammen, um Datensätze zu erwerben, die speziell auf Ihre Domäne zugeschnitten sind. Erstellen Sie bei Bedarf synthetische Daten für seltene Fälle oder datenschutzrelevante Themen.
• Die Datenfilterung und -validierung umfasst Qualitätsprüfungen (Eliminierung irrelevanter, minderwertiger und verrauschter Daten), semantische Bereinigung, Entfernung redundanter/doppelt vorhandener Daten sowie die Erkennung und Minderung von Verzerrungen in Ihren vortrainierten privaten LLMs.
• Die Datenformatierung und -verarbeitung setzt voraus, dass Rohdaten in ein für das Training geeignetes Format konvertiert werden (Tokenisierung), Daten in besser handhabbare Teile zerlegt werden (Segmentierung), Metadaten getaggt und beschriftet werden und eine Datenvergrößerung erfolgt (einschließlich Techniken wie Paraphrasierung, Rückübersetzung oder Synonymersetzung zur Verbesserung der Datenvielfalt).
• Datenspeicherung. Verwenden Sie skalierbare Speicherlösungen (Kombination aus lokalen und Cloud-Ressourcen) mit erweiterter Versionskontrolle. Erleichtern Sie die Durchsuchbarkeit und Überprüfung Ihrer privaten LLMs durch die Erstellung von Metadaten und detaillierte Dokumentation.

Schritt 4: Vortraining des Modells

In der Vortrainingsphase werden Ihre privaten LLMs mit umfangreichen, vielfältigen Datensätzen trainiert, um ein umfassendes Verständnis von Sprachmustern, Syntax und Allgemeinwissen zu entwickeln. Dieser Prozess wird von verschiedenen Techniken begleitet, die kombiniert werden können:

• Selbstüberwachtes Lernen bedeutet, dass Ihr System aus unbeschrifteten Daten lernt, indem es Teile der Eingabe auf der Grundlage anderer Teile vorhersagt.
• Sprachmodellierungsaufgaben umfassen die autoregressive Modellierung (Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz, um den Kontext zu verstehen und einen kohärenten Text zu generieren) und die bidirektionale Modellierung (Vorhersage fehlender Wörter unter Berücksichtigung des Kontexts in beide Richtungen).
• Next Sentence Prediction (NSP) beinhaltet, dass ein LLM lernt, vorherzusagen, ob zwei Sätze aufeinander folgen, und so Satzbeziehungen erklärt.
• Kontrastives Lernen hilft dabei, semantische Beziehungen zwischen verschiedenen Textpassagen zu verstehen, indem es zwischen ähnlichen und unähnlichen Paaren unterscheidet.

Schritt 5. Das Modell feinabstimmen und die Leistungsüberwachung anwenden

Nach dem Vortraining umfasst die Feinabstimmung des Modells überwachtes Lernen anhand kuratierter, aufgabenspezifischer Datensätze, um die Fähigkeiten des Systems zu verbessern, zielgerichtete, hochpräzise Ergebnisse zu liefern, die auf den Geschäftskontext, die Aufgaben und die Unternehmensziele abgestimmt sind. Um die Leistung Ihrer privaten LLMs zu maximieren, sollten Sie bereit sein, Ihr privates LLM kontinuierlich zu überwachen und bestimmte Modellparameter anzupassen.

• Hyperparameter-Tuning bedeutet die Anpassung von Trainingsparametern wie Lernrate, Batchgröße und Anzahl der Epochen.
• Die Anpassung der Modellgewichte umfasst Backpropagation und Gradientenabstieg, um Fehler zu minimieren.
• Die Lernrate wird normalerweise auf einen niedrigeren Wert eingestellt (als während des anfänglichen Trainings), um feinere Aktualisierungen der Modellparameter vorzunehmen.
• Verzerrungen werden durch Techniken wie ausgewogene Trainingsdaten, Regularisierung und sorgfältige Modellbewertung gemildert, um unfaire oder schädliche Vorhersagen zu minimieren.
• Die Reaktionszeit zeigt Ihnen, wie schnell das Modell Antworten generiert hat.
• Die Fehlerratenanalyse ist unerlässlich, um herauszufinden, wie oft falsch positive/negative Ergebnisse auftreten.

Schritt 6. Testen und Bereitstellen

Führen Sie in diesen Phasen die letzten Modellverbesserungen Ihrer privaten LLMs durch, darunter:

• Strenge Modellbewertung anhand von Validierungsdatensätzen unter Berücksichtigung von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Auf diese Weise verhindern Sie Overfitting/Underfitting und wählen die beste Modellversion für die Bereitstellung aus.
• Benutzertests mit Tools wie Umfragen, In-App-Eingabeaufforderungen und Benutzerinterviews liefern Ihnen umsetzbare Erkenntnisse darüber, wie Sie Ihre privaten LLMs deutlich verbessern können.
• Eine kontinuierliche Bewertung mit Metriken wie Perplexität und Validierungsverlust hilft Ihnen, die nachhaltige Wirksamkeit des Modells über einen längeren Zeitraum sicherzustellen.

Nach der Validierung kann Ihr privates großes Sprachmodell in Produktionsumgebungen eingesetzt werden, um Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen für Endbenutzer oder Ihre Geschäftslösungen zu erstellen.

Wichtige Überlegungen beim Aufbau privater LLMs für Ihr Unternehmen

Es gibt zwei wichtige Aspekte der LLM-Entwicklungsreise, auf die wir besonderen Wert legen möchten.

Datenschutz und Sicherheit

Um Datenschutzbedenken zu minimieren, sollten Sie robuste Sicherheitsmethoden optimal nutzen:

• Die Datenvertraulichkeit kann durch Datenanonymisierung (Verschleierung personenbezogener Daten aus Trainingsdaten) und Minimierung (Erfassung nur der für das Modelltraining erforderlichen Daten) gewährleistet werden.
• Gesetzliche Anforderungen. Schützen Sie vertrauliche Informationen, indem Sie Vorschriften wie die DSGVO, den CCPA sowie domänenspezifische Regeln wie HIPAA einhalten.
• Sicherheitsmaßnahmen. Achten Sie besonders auf die Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten (AES-256, TLS 1.2). Implementieren Sie robuste Zugriffskontrollen (ABAC / PBAC / RBAC; Least-Privilege-Prinzip) und Multi-Faktor-Authentifizierung (einschließlich biometrischer Zugriffe). Die API-Sicherheit kann durch Token, Ratenbegrenzung und kontinuierliche Überwachung gewährleistet werden.
• Testen und Überwachen. Führen Sie regelmäßige Sicherheitsaudits durch, einschließlich Schwachstellenanalysen und Penetrationstests. Verwenden Sie Prüfpfade, um Protokolle über Datenzugriffe und -änderungen zu führen. Überwachen Sie kontinuierlich die Modellleistung und -aktivitäten, um ungewöhnliche oder böswillige Nutzungsmuster zu erkennen.
• Umfassende Dokumentation und Richtlinien. Richten Sie Datenverarbeitungspraktiken ein und kommunizieren Sie diese klar, einschließlich Notfallplänen. Schützen Sie Daten und Konfigurationen durch regelmäßige Backups. Halten Sie sämtliche Software und Abhängigkeiten mit erweiterten Patch-Management-Mechanismen auf dem neuesten Stand.

Expertise

Die Entwicklung privater LLMs erfordert multidisziplinäre Anstrengungen, einschließlich strategischer Planung und fortgeschrittener technischer Fähigkeiten. Zu den Fachgebieten, über die Ihre Entwickler verfügen sollten, gehören Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML), Kenntnisse in Datenverarbeitung und -engineering, Kenntnisse im Umgang mit Training-Frameworks und Fachwissen im Bereich Rechenressourcen.

Außerdem erfordern die Koordination der Bemühungen verschiedener Teams (Datenwissenschaftler, Ingenieure und Sicherheitsspezialisten) und die effektive Verwaltung von Zeitplänen, Ressourcen und Budgets mehrjährige Projektmanagementkompetenz.

Wenn Sie intern nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen, arbeiten Sie mit einem erfahrenen Dienstleistungsunternehmen wie Aetsoft zusammen. Als Experten für alle Datenthemen bieten wir Dienstleistungen rund um:

Zusammenfassung

Die Entwicklung privater LLMs ist eine Win-Win-Situation, wenn Sie Ihre Geschäftsabläufe innovativ gestalten und umgestalten möchten, ohne dabei an einen bestimmten Anbieter gebunden zu sein. Hyper-personalisierte Erkenntnisse, die den Kundenservice verbessern, ein höheres Maß an Sicherheit zum Schutz sensibler Daten, eine leistungsfähigere Skalierbarkeit bei der Datenverarbeitung und beim Modelltraining – ein privates großes Sprachmodell kann all dies und noch mehr bieten.

Um die Entwicklung privater LLMs jedoch zum Erfolg zu führen, benötigen Sie fundiertes technisches Fachwissen im Bereich KI/ML. Von umfassender Beratung über die Verbesserung/Anpassung Ihres bestehenden Modells bis hin zur End-to-End-Entwicklung – Aetsoft steht Ihnen zur Seite. Vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Experten, um Ihr zukünftiges Projekt zu besprechen.