Ein sogenanntes eigenes ChatGPT ist ein maßgeschneidertes Sprachmodell basierend auf der GPT-Architektur. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, die fortschrittliche Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung direkt für ihre spezifischen Bedürfnisse zu nutzen. In diesem Artikel gibt es eine Einführung in unternehmenseigene GPTs: Was ist das? Wer braucht sowas? Und wie kann das in der Praxis aussehen?
Was ist ein eigenes ChatGPT?
ChatGPT ist spezifisch als interaktiver Chatbot bekannt geworden, der auf der GPT-Architektur basiert. Es stellt eine klare, spezialisierte Anwendung der GPT-Technologie darstellt, die leicht zugänglich und direkt nutzbar ist.
Wenn Menschen von einem eigenen ChatGPT sprechen, beziehen sie sich in der Regel auf eine GPT-Lösung, das speziell auf deren Bedürfnisse zugeschnitten ist.
💡 Ein eigenes GPT ist ein maßgeschneidertes Sprachmodell, das speziell auf die Bedürfnisse und Daten eines Unternehmens abgestimmt ist. Indem es mit internen Daten trainiert wird, kann es Fragen von Mitarbeitenden effizient beantworten. Die volle Kontrolle über das Modell und die Daten ermöglicht außerdem höchste Datensicherheit und Datenschutz.
Was sind Beispiele für eigene GPTs aus der Praxis?
Im Folgenden schauen wir uns einige Beispiele an, wie verschiedene Organisationen eigene GPTs nutzen, um ihre individuellen Bedürfnisse zu erfüllen:
Ein Fertigungsunternehmen nutzt ein eigenes GPT, um die Produktivität der Mitarbeiter durch ein internes KI-Helpdesk zu steigern. Die KI liefert Antworten basierend auf Informationen aus Betriebsanleitungen für große Maschinen, Arbeitsplänen und Auftragsdaten. Zum Beispiel: „Ein Warnsignal leuchtet an der Maschine auf. Was bedeutet das und was muss ich tun?“
Ein österreichisches Versicherungsunternehmen nutzt ein eigenes GPT, um schnellere Antworten auf Fragen zu Vorschriften, Gesetzen und internen Richtlinien zu erhalten. Zum Beispiel: „Ist Vorfall XY versichert? In welchem Umfang?“ Das GPT dient daher als eine Art digitaler Assistent für den Kundenservice.
Ein staatsnahes Unternehmen nutzt ein eigenes GPT, um internes Wissen zu bewahren und im Zuge einer Pensionierungswelle aufzubereiten. Zum Beispiel: „Meine Mitarbeiterin XY geht in 6 Monaten in Rente. Welche Informationen über ihre Tätigkeiten sind noch nicht dokumentiert?“
Wann sollten Unternehmen ein eigenes GPT erstellen?
Ein eigenes ChatGPT erstellen kann aus mehreren Gründen vorteilhaft sein. Hier sind einige der wichtigsten Aspekte, die diese Entscheidung beeinflussen könnten:
Firmenspezifisches Wissen
Unternehmen können ihr eigenes ChatGPT mit firmenspezifischen Daten und Informationen füttern, wodurch das Modell ein tieferes Verständnis für interne Prozesse, Produkte und Dienstleistungen entwickelt. Dies führt zu einer besseren Unterstützung für Mitarbeiter und Kunden.
Maßgeschneiderte Antworten
Eine eigene GPT-Lösung kann darüber hinaus so trainiert und feinabgestimmt werden, dass es spezifische Fachgebiete oder Branchen abdeckt. Dies ermöglicht es, präzisere und relevantere Antworten für spezielle Anwendungen zu liefern, wie z.B. in der Medizin, im Recht oder in der Technik.
Datensicherheit und Kontrolle über Daten
Mit einem eigenen Chat GPT behalten Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, in denen vertrauliche Informationen verarbeitet werden. Unternehmen können sicherstellen, dass ihre Daten nicht von Dritten eingesehen oder genutzt werden.
Datenschutz
Durch die Nutzung eines eigenen Modells können Unternehmen sicherstellen, dass alle Datenschutzrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen eingehalten werden, was bei externen Anbietern möglicherweise nicht immer gewährleistet ist.
Langfristige Kostenersparnis
Während die initialen Kosten für die Entwicklung und Implementierung eines eigenen ChatGPT hoch sein können, kann dies langfristig kosteneffizienter sein, besonders wenn das Modell intensiv genutzt wird. Dies kann die Abhängigkeit von kostenpflichtigen externen API-Zugriffen verringern.
Flexible Anpassung
Eine eigene GPT-Lösung kann flexibel angepasst und weiterentwickelt werden, um mit den sich ändernden Anforderungen und Bedürfnissen des Unternehmens Schritt zu halten. Unternehmen sind nicht auf die Updates und Änderungen eines externen Anbieters angewiesen.
Unabhängigkeit von Drittanbietern
Ein eigenes Modell gibt Unternehmen die Unabhängigkeit von externen Anbietern und deren Geschäftsbedingungen. Dies kann besonders vorteilhaft sein, wenn es zu Änderungen in den Servicebedingungen oder Preismodellen der Anbieter kommt.
Erweiterte Funktionen
Ein eigenes Chat GPT bietet die Möglichkeit, experimentelle Features und Funktionen zu implementieren, die möglicherweise nicht in Standardlösungen verfügbar sind. Dies kann zu innovativen Anwendungen und Wettbewerbsvorteilen führen.
Interne Schulung und Weiterbildung
Die Entwicklung und Nutzung eines eigenen GPTs fördert intern das Verständnis und die Kompetenz im Umgang mit modernen KI-Technologien. Dies kann die Innovationskultur innerhalb des Unternehmens stärken.
💡 Besonders erfahrene Leser*innen werden feststellen, dass man zu jedem dieser Punkte ein „Ja, aber…“ hinzufügen könnte – ganz so einfach zu erklären ist das Thema am Ende ja leider doch nicht. Wir bemühen uns aber, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen und stehen gerne für Detailfragen zur Verfügung 🙂
Wie kann man ein eigenes ChatGPT erstellen?
Die Erstellung eines eigenen GPT-Modells erfordert mehrere Schritte, die technisches Know-how und geeignete Ressourcen umfassen. Üblicherweise gibt es die Kompetenzen für diesen Prozess nicht vollständig in-house, sondern es werden professionelle GPT-Anbieter hinzugezogen.
Hier ist eine Übersicht der wichtigsten Schritte:
Anforderungsanalyse und Planung: Zuerst werden die Ziele definiert und die verfügbaren technischen Ressourcen, einschließlich Hardware, Daten und Fachpersonal, bewertet.
Datenbeschaffung und -vorbereitung: Relevante Datensätze müssen gesammelt, bereinigt und formatiert werden, um eine hohe Qualität und Konsistenz sicherzustellen.
Modellauswahl und Training: Eine geeignete GPT-Architektur wird ausgewählt, vortrainierte Modelle genutzt und mit spezifischen Daten an die Anforderungen angepasst.
💡 Reden wir von der Erstellung eines grundsätzlich eigenem GPT Modells oder von dem Fine-Tuning eines existierenden auf die internen Anforderungen? Das macht einen bedeutenden Unterschied im Aufwand. Wenn man wirklich von 0 anfangen will, würde Schritt 2 praktisch ein Training auf den Inhalten des gesamten Internets bedeuten.
Infrastruktur einrichten: Notwendige Rechenleistung wird bereitgestellt und erforderliche Software sowie Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch installiert.
Modelltraining und Validierung: Das Modell wird mit den gesammelten Daten trainiert, der Prozess überwacht und optimiert, und die Leistung mit einem separaten Datensatz getestet.
Implementierung und Integration: Das trainierte Modell wird in die Systemumgebung implementiert und in bestehende Anwendungen sowie Workflows integriert.
Wartung und Weiterentwicklung: Die Modellleistung wird kontinuierlich überwacht und das Modell regelmäßig mit neuen Daten und Optimierungen aktualisiert.
💡 Es gibt auch Softwarehersteller und -berater, die bei der Implementierung eines Private GPT unterstützen — uns zum Beispiel 😉
Welche Alternativen zum eigenen GPT gibt es?
Ein eigenes Modell zu trainieren kann oft ein sehr sinnvolles, aber unter Umständen aufwändiges Unterfangen sein. Gibt es nun Alternativen dazu?
Dies führt uns zu RAGs. An dieser Stelle gehen wir nicht im Detail auf die Technik (das machen wir in dieser Einführung in RAG), aber wollen kurz auf die Unterschiede eingehen.
💡 Im Gegensatz zu einem eigenen GPT wird ein RAG nicht spezifisch mit den Daten trainiert, sondern nutzt ein LLM (ein bereits fertig trainiertes Standard-GPT-Modell), um ganz unterschiedliche Datenquellen abzufragen.
Auf dem Weg dieser Abfrage hat ein RAG außerdem noch die Möglichkeit, unterschiedliche Tests zu fahren, sodass die resultierenden Antworten maximal hilfreich sind.
Somit hat ein RAG gegenüber einem GPT einige Vorteile:
- Das Training eines GPTs dauert Tage, Wochen oder Monate.
- Die Informationen in einem internen GPT können deshalb nicht einfach tagesaktuell gehalten werden.
- Das GPT kann Daten, mit denen es trainiert wurde, nicht mehr vergessen. Was man einmal trainiert hat, kommt nicht mehr raus. Wenn man mit der Datengrundlage unzufrieden ist muss man also von vorne anfangen.
- Ein GPT ohne RAG-Ergänzung kann halluzinieren, ohne dass man es bemerkt. Vielmehr klingen Halluzinationen eines internen GPTs besonders realistisch, weil es die interne Sprache verwenden kann.
- Ein GPT kann Opfer einer Prompt-Injection-Attacke werden — mit zugrunde liegendem RAG ist dieses Risiko jedoch minimiert.
Fazit
Die Entscheidung, ein eigenes GPT für ein Unternehmen zu entwickeln, bringt zahlreiche Vorteile mit sich, von maßgeschneiderten Lösungen und erhöhter Datensicherheit bis hin zu Kosteneffizienz und Innovationspotenzial.
Allerdings müssen die anfänglichen Investitionen und der Bedarf an spezialisierten Ressourcen sorgfältig abgewogen werden. Unternehmen, die bereit sind, diese Herausforderungen anzunehmen, können jedoch erheblich von den langfristigen Vorteilen einer eigenen GPT-Lösung profitieren.
Key Takeaways
- Ein unternehmenseigenes GPT ermöglicht maßgeschneiderte Lösungen, höhere Datensicherheit und verbesserte Relevanz der generierten Antworten durch spezifische Anpassungen das Unternehmen.
- Einsatzmöglichkeiten umfassen personalisierte Kundenberatung, internes Wissensmanagement, Unterstützung bei medizinischen Diagnosen und die Automatisierung von Routineaufgaben.
- Ob nun ein eigenes ChatGPT erstellen, eine RAG-Lösung oder ein sonstiges System die ideale Lösung ist, klären Unternehmen idealerweise mit den KI-Entwicklern / Beratern ihres Vertrauens.
Klingt spannend?
Gerne sprechen wir mit Ihnen über die Möglichkeiten, die ein eigenes GPT bzw. eine RAG-Lösung für Ihr Unternehmens bereithält!
