Tech Know-how to go: Open Source vs. Proprietäre Modelle der Generativen KI

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Tech Know-how to go: Open Source vs. Proprietäre Modelle der Generativen KI

Die Debatte um proprietären versus Open-Source-Entwicklungsmodelle gibt es bereits seit Jahrzehnten in der Softwareindustrie, gut illustriert am Beispiel Microsoft versus Linux-Betriebssystem. Seit einiger Zeit wird sie auch für die Modelle der generativen Künstlichen Intelligenz geführt. Was sind die Vorteile (+) und welches sind die Nachteile (-). Unser Tech Know-how to go klärt auf.

Proprietäre Modelle

  • + maßgeschneiderter Unterstützung und Spezialwissen des Anbieters
  • + hohes Maß an Zuverlässigkeit
  • + Vorhandensein von Service Level Agreements (SLAs) und technischer Unterstützung
  • + Sicherheitsstandards, insbesondere für geschäftskritische Vorgänge
  • + einfache Integration in die bestehende Infrastruktur
  • - höhere Kosten, etwa durch Lizenzgebühren
  • - Abhängigkeit von einem Anbieter

Unternehmen, die sich für proprietäre Modelle aussprechen: OpenAI, Microsoft and Google

Open Source

  • + mehr Transparenz
  • + reduzierte Latenz
  • + verbesserte, weil zugeschnittene Leistung
  • + deutliche stärkere Kontrolle über eigene Daten durch offenen Quellcode
  • + geringeres Risiko für Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff
  • + Kosteneffizienz
  • - Missbrauch möglich

Unternehmen, die Open-Source-KI-Modelle bevorzugen: IBM, Meta, Intel, Advanced Micro Devices, Oracle, ServiceNow, Sony, SoftBank und Dell Technologie.

Interessante Links:

https://www.techopedia.com/generative-ai-crossroads-open-source-vs-proprietary-models

https://www.marketwatch.com/articles/ibm-meta-open-ai-models-f33c9110

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