[et_pb_section fb_built=\u201e1\u201c _builder_version=\u201e4.16\u201c custom_padding=\u201e0px||0px||true\u201c da_disable_devices=\u201eoff|off|off\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c da_is_popup=\u201eoff\u201c da_exit_intent=\u201eoff\u201c da_has_close=\u201eon\u201c da_alt_close=\u201eoff\u201c da_dark_close=\u201eoff\u201c da_not_modal=\u201eon\u201c da_is_singular=\u201eoff\u201c da_with_loader=\u201eoff\u201c da_has_shadow=\u201eon\u201c][et_pb_row _builder_version=\u201e4.27.4\u201c custom_padding=\u201e0px||||false|false\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c][et_pb_column type=\u201e4_4\u201c _builder_version=\u201e4.16\u201c custom_padding=\u201c|||\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c custom_padding__hover=\u201c|||\u201c][et_pb_post_title author=\u201eoff\u201c date=\u201eoff\u201c categories=\u201eoff\u201c comments=\u201eoff\u201c _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c title_font=\u201c|800|||||||\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c][\/et_pb_post_title][et_pb_text _builder_version=\u201e4.27.4\u201c header_font=\u201c|700|||||||\u201c header_4_letter_spacing=\u201e12px\u201c module_alignment=\u201ecenter\u201c saved_tabs=\u201eall\u201c locked=\u201eoff\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c]<\/p>\n
In der Dis\u00adkus\u00adsion rund um KI-L\u00f6sungen f\u00fcr Unter\u00adnehmen gewinnt ein Thema zunehmend an Bedeutung: Wie lassen sich die Poten\u00adziale moderner Large Language Models (LLMs) nutzen, ohne die Kontrolle \u00fcber sensible Daten aus der Hand zu geben? Insiders bietet mit seinem Private LLM genau daf\u00fcr eine ska\u00adlier\u00adbare, daten\u00adschutz\u00adkon\u00adforme L\u00f6sung \u2013 speziell ent\u00adwi\u00adckelt f\u00fcr unter\u00adneh\u00admens\u00adkri\u00adti\u00adsche Anwen\u00addungs\u00adf\u00e4lle.<\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u201e4.27.4\u201c _module_preset=\u201edefault\u201c header_font=\u201c|700|||||||\u201c header_4_letter_spacing=\u201e12px\u201c module_alignment=\u201ecenter\u201c global_colors_info=\u201c{}\u201c]<\/p>\n Seit August 2024 ist das Insiders Private LLM verf\u00fcgbar. Das Insiders Private LLM ist ein vor\u00adtrai\u00adniertes Modell, das Kunden und Partnern mit h\u00f6chsten Daten\u00adschutz\u00adan\u00adfor\u00adde\u00adrungen erlaubt, ihre Daten bei uns mit LLMs ver\u00adar\u00adbeiten zu lassen. Das Private LLM wird voll\u00adst\u00e4ndig in unserer AWS-Umgebung in Frankfurt betrieben. Kein Daten\u00adtransfer zu Dritten \u2013 volle Daten\u00adho\u00adheit f\u00fcr unsere Kunden. Es bietet hohe Daten\u00adschutz\u00adsi\u00adcher\u00adheit, und ist ideal f\u00fcr Kunden, die keine Daten nach au\u00dfen geben d\u00fcrfen.<\/p>\n <\/strong><\/p>\n Die Ein\u00adsatz\u00adm\u00f6g\u00adlich\u00adkeiten von Large Language Models in Unter\u00adnehmen reichen von Post\u00adein\u00adgangs\u00adklas\u00adsi\u00adfi\u00adka\u00adtion, \u00fcber Feldex\u00adtrak\u00adtion, bis hin zu Green Voting, \u2013 was durch ein zweites Insiders Private LLM seit Ende 2024 ebenfalls mit voll\u00adkom\u00admener Daten\u00adho\u00adheit bei Insiders m\u00f6glich ist. Das Insiders Private LLM<\/a> wird z.B. in Branchen wie Public oder Health\u00adcare besonders relevant, in denen der Einsatz externer Cloud-Dienste oft aus\u00adge\u00adschlossen ist. Bereits heute nutzen zahl\u00adreiche Insiders Kunden unsere L\u00f6sung in pro\u00adduk\u00adti\u00adons\u00adnahen Umge\u00adbungen \u2013 mit stetig stei\u00adgender Extrak\u00adti\u00adons\u00adqua\u00adlit\u00e4t.<\/p>\n <\/p>\n Insiders verfolgt einen kon\u00adti\u00adnu\u00adier\u00adli\u00adchen Bench\u00admar\u00adking-Ansatz: Dadurch beh\u00e4lt Insiders stets den \u00dcberblick \u00fcber die Per\u00adfor\u00admance der neuesten LLMs und stellt sicher, dass seine Kunden mithilfe der flexiblen LLM-Inte\u00adgra\u00adtion der Insiders OvAItion Engine immer die best\u00adm\u00f6g\u00adliche L\u00f6sung f\u00fcr ihre Bed\u00fcrf\u00adnisse nutzen.<\/p>\n Die Leistung der Private LLMs wird kon\u00adti\u00adnu\u00adier\u00adlich beob\u00adachtet und sie werden bei Bedarf gegen bessere Modelle am Markt ersetzt. So wird die Extrak\u00adti\u00adons\u00adrate gestei\u00adgert und die Per\u00adfor\u00admance bleibt best\u00e4ndig. Ein Weg, KI sicher und ziel\u00adge\u00adrichtet im Unter\u00adnehmen ein\u00adzu\u00adsetzen.<\/p>\n Eine weitere tech\u00adno\u00adlo\u00adgi\u00adsche Neuerung ist die Geometrie-Rekon\u00adstruk\u00adtion. Sie erm\u00f6g\u00adlicht es, extra\u00adhierte Inhalte pr\u00e4zise im Dokument zu verorten \u2013 etwa f\u00fcr den Einsatz im Web Verifier. Gerade bei der KI-gest\u00fctzten Nach\u00adbe\u00adar\u00adbei\u00adtung ein ent\u00adschei\u00addender Vorteil.<\/p>\n <\/p>\nInsiders Private LLM: KI-Pro\u00adzess\u00adau\u00adto\u00adma\u00adti\u00adsie\u00adrung mit Daten\u00adho\u00adheit<\/strong><\/h3>\n
KI-Pro\u00adzess\u00adau\u00adto\u00adma\u00adti\u00adsie\u00adrung im realen Einsatz<\/strong><\/h3>\n
Benchmark-getrie\u00adbene Modell\u00adver\u00adbes\u00adse\u00adrung<\/strong><\/h3>\n
Testen, mit\u00adge\u00adstalten, ver\u00adbes\u00adsern<\/strong><\/h3>\n