Worum geht es?
Das Fortschreiten der Large Language Models (LLMs) in KI und der wachsende Bedarf an Datenschutz machen föderiertes Lernen (Federated Learning) zu einem vielversprechenden Ansatz. Gerade für Unternehmen, die ihre Daten schützen und zugleich von den Vorteilen der LLMs profitieren möchten, bietet Federated Learning eine äußerst wertvolle Option.
Bei dieser Methode bleiben die Daten dort, wo sie sind - sie werden weder an KI-Anbieter übermittelt noch benötigt man separate KI-Infrastrukturen. Stattdessen ermöglicht es Federated Learning, LLMs - wie Google Gemini oder GPT-4 - direkt mit spezifischen Datensätzen zu trainieren, wobei die Daten immer sicher innerhalb des Unternehmens bleiben.
Dieser Ansatz hat erhebliche Kostenvorteile, denn die Unternehmen können auf ihre bestehenden Cloud-Ressourcen und Datensätze zurückgreifen, ohne separate KI-Infrastrukturen aufbauen oder Daten migrieren zu müssen. Außerdem erlaubt es Federated Learning, Edge-basierte Small Language Models (SLMs) und Cloud-basierte LLMs nahtlos zu integrieren. Dies schafft eine hybride Architektur, die den Nutzen maximiert und dabei die Risiken minimiert. Aus architektonischer Perspektive macht das föderierte Lernen die Implementierung einfacher und schneller.
Darüber hinaus bietet dieses Modell mehr LLM-Optionen. Unternehmen können bei diesem Ansatz Modelle nutzen, die nicht Teil ihres Ökosystems sind, aber besser zu ihrer Anwendung passen könnten - wie branchenspezifische Modelle, welche immer populärer werden.
Zusammenfassung
- Federated Learning ermöglicht es Unternehmen, KI-optimierte Modelle mit spezifischen Datensätzen zu trainieren, während ihre Daten sicher im eigenen System verbleiben.
- Dieser Ansatz ermöglicht es den Unternehmen, erhebliche Kosten zu sparen, indem sie auf ihre bestehenden Cloud-Ressourcen und Daten zurückgreifen, anstatt separate KI-Infrastrukturen aufbauen und Daten migrieren zu müssen.
- Es bietet eine größere Flexibilität, da Unternehmen auch Modelle nutzen können, die nicht Teil ihres Ökosystems sind, um so ihre Nutzung zu optimieren.
Was heißt das genau?
Unternehmen, die ihre Daten schützen und gleichzeitig die hochentwickelten Funktionen der Large Language Models (LLMs) nutzen wollen, sollten sich mit dem Konzept des föderierten Lernens auseinandersetzen. Dieses Modell bietet erhebliche Kostenvorteile und Flexibilität und erfordert weniger Ressourcen zur Implementierung. Da die Daten innerhalb des Unternehmens sicher bleiben und nicht an externe Anbieter übermittelt werden müssen, wird so auch ein hohes Maß an Datenschutz erreicht. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Datenschutzbestimmungen und Regularien könnte das föderierte Lernen der Schlüssel für eine effektivere und sicherere Nutzung der KI sein.
Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag So gehen GenAI und Datenschutz zusammen
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Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Fri, 31 Jan 2025 04:28:11 +0000
