Lar­ge Lan­guage Models (LLMs) sind neu­ro­na­le Net­ze mit Mil­li­ar­den von Para­me­tern, die durch Trai­ning auf enor­men Text­men­gen sta­tis­ti­sche Sprach­mus­ter erler­nen. Sie kön­nen Text gene­rie­ren, zusam­men­fas­sen, über­set­zen, klas­si­fi­zie­ren und auf Fra­gen ant­wor­ten — ohne dass sie für jede die­ser Auf­ga­ben sepa­rat pro­gram­miert wurden.

Die bekann­tes­ten LLMs sind pro­prie­tä­re Cloud-Model­le: GPT‑4 (Ope­nAI), Clau­de (Anthro­pic), Gemi­ni (Goog­le). Für Unter­neh­mens­ein­satz mit sen­si­blen Daten haben die­se Model­le einen ent­schei­den­den Nach­teil: Prompts und Daten ver­las­sen das Unter­neh­men und wer­den an exter­ne Ser­ver über­tra­gen — eine Daten­über­tra­gung, die -recht­lich pro­ble­ma­tisch ist und dem US CLOUD Act unter­liegt, wenn der Anbie­ter ein US-Unter­neh­men ist.

Alter­na­tiv exis­tie­ren Open-Source-LLMs (Llama, Mis­tral, Fal­con und ande­re), die lokal betrie­ben wer­den kön­nen. Für den loka­len Betrieb ist dedi­zier­te GPU-Hard­ware erfor­der­lich, da LLM-Infe­renz rechen­in­ten­siv ist. Der Vor­teil: Daten ver­las­sen das Netz nicht. Silent AI nutzt loka­le LLMs auf dedi­zier­ter GPU-Hard­ware (Nvi­dia A6000 Pro Black­well) — kom­bi­niert mit einer RAG-Archi­tek­tur über inter­ne Unternehmensdaten.

Fragen und Antworten

Das LLM ist das Kernmodell — das neuronale Netz, das Sprache versteht und generiert. Ein KI-Assistent wie ChatGPT ist ein Produkt, das ein LLM mit einer Benutzeroberfläche, Sicherheitsfiltern, Nutzerverwaltung und (im Unternehmenseinsatz) weiteren Diensten kombiniert. Wenn ein Unternehmen ein LLM lokal betreibt, hat es das Modell unter eigener Kontrolle — ohne Abhängigkeit von einem externen Dienstanbieter.
Nein. Nach dem einmaligen Deployment läuft das Modell vollständig offline. Weder Prompts noch Antworten noch Quelldaten verlassen das Netzwerk. Das ist der strukturelle Unterschied zu Cloud-KI-Diensten: Silent AI ist nach der Erstinstallation vollständig netzwerkunabhängig betreibbar.