Nachdem wir uns mit den Grundprinzipien von Open Source und der Plattform Hugging Face vertraut gemacht haben, wenden wir uns den eigentlichen Stars der aktuellen KI-Revolution zu: den Open Source Large Language Models (LLMs).

Diese Sprachmodelle stellen die praktische Anwendung der bereits kennengelernten Open-Source-Philosophie dar und sind gleichzeitig die wichtigsten Ressourcen, die auf Hugging Face angeboten werden.

Heute können diese Sprachmodelle ganze Aufsätze schreiben, komplexe Fragen beantworten und sogar Gedichte verfassen – und das alles mit frei zugänglicher Technologie.

📚 Was sind LLMs?

Large Language Models sind KI-Systeme, die mit enormen Mengen an Texten trainiert wurden. Sie haben Bücher, Artikel, Webseiten und vieles mehr "gelesen" bzw. verarbeitet und dadurch gelernt, wie menschliche Sprache funktioniert. Du kannst dir das wie eine:n besonders aufmerksamen Schüler:in vorstellen, die:der Millionen von Büchern gelesen hat und nun selbst Texte in ähnlichem Stil verfassen kann.

🪢 Was macht ein Sprachmodell "groß"?

Der Begriff "Large" in Large Language Model bezieht sich auf die Anzahl der Parameter – quasi die "Wissenspunkte" des Modells. Diese Parameter sind wie die Synapsen in unserem Gehirn: Sie speichern Zusammenhänge zwischen Wörtern, Konzepten und Ideen.

Moderne LLMs haben Milliarden solcher Parameter. Ein Modell mit sieben Milliarden Parametern (wie Mistral 7B, das wir noch erläutern) hat etwa so viele Verbindungspunkte wie ein Kleintier-Gehirn, während größere Modelle mit 70 Milliarden (7B) oder mehr Parametern sich der Komplexität des menschlichen Gehirns annähern – zumindest was die reine Anzahl der Verbindungen betrifft.

💜 Open Source LLMs: Die praktische Umsetzung der Open-Source-Philosophie

Wie wir bereits im Kapitel zu Open Source gelernt haben, geht es bei dieser Philosophie um Freiheit, Transparenz, Gemeinschaft und Demokratie. Bei Sprachmodellen bedeutet das, dass sowohl der Code als auch die "Gewichte" (die gespeicherten Informationen in den Parametern) frei verfügbar sind.

Dies steht im Gegensatz zu geschlossenen Modellen wie GPT-4 von OpenAI oder Claude von Anthropic, bei denen du nur über eine API (eine Art digitale Schnittstelle) mit dem Modell interagieren kannst.

📌 Open-Source-Modelle bieten entscheidende Vorteile

• Lokale Nutzung: Du kannst sie auf deinem eigenen Computer laufen lassen, ohne ständige Internetverbindung.
• Datenschutz: Deine Eingaben werden nicht an externe Server gesendet.
• Anpassbarkeit: Entwickler können die Modelle für spezielle Aufgaben optimieren.
• Kosteneinsparung: Keine API-Gebühren für die Nutzung.
• Transparenz: Die Funktionsweise kann untersucht und verbessert werden.

✨ Die Stars der Open Source LLM-Welt

In den vergangenen Jahren hat die Open-Source-KI-Bewegung erheblich an Fahrt aufgenommen. Hier sind einige der wichtigsten Modelle:

✅ Llama (Meta)

Die Llama-Familie, entwickelt vom Facebook-Mutterkonzern Meta, hat die Open-Source-KI-Landschaft revolutioniert. Mit der Veröffentlichung von Llama 2 und später Llama 3 stellte Meta hochwertige Modelle mit verschiedenen Größen (von 7B bis 70B Parametern) zur Verfügung. Diese Modelle können für viele Aufgaben verwendet werden und stehen auch für kommerzielle Zwecke unter bestimmten Bedingungen zur Verfügung.

✅ Mistral

Das französische Startup Mistral AI hat mit seinen gleichnamigen Modellen bewiesen, dass Größe nicht alles ist. Das Mistral 7B Modell erreicht beeindruckende Ergebnisse trotz seiner relativ kompakten Größe. Mit Mixtral 8x7B führte das Unternehmen zudem ein innovatives "Mixture of Experts"-Design ein, das die Leistung weiter steigerte. Alle diese Modelle sind auf Hugging Face verfügbar und können dort direkt ausprobiert oder heruntergeladen werden. Wie das geht, erfährst du im vorherigen Kapitel. 

✅ Gemma (Google)

Mit Gemma hat Google kleinere, effiziente Modelle (2B und 7B Parameter) als Open Source veröffentlicht. Sie sind ideal für den Einstieg und für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen.

✅ DeepSeek

Diese Open-Source-Modelle aus China haben sich besonders im Bereich der Code-Generierung einen Namen gemacht. DeepSeek-Coder kann komplexe Programmieraufgaben lösen und ist ein wertvolles Werkzeug für Entwickler:innen. Aber auch für andere Anwendungszwecke eignet es sich. 

✍️ Das kannst du mit den LLMs machen

• Textverarbeitung: Verfassen von Texten, Zusammenfassungen erstellen, Übersetzungen anfertigen.
• Programmieren: Code generieren, Fehler finden, Dokumentationen schreiben.
• Kreatives Schreiben: Geschichten, Gedichte oder Drehbücher verfassen.
• Wissensmanagement: Fragen zu verschiedenen Themen beantworten, Recherchen unterstützen.
• Bildung: Lerninhalte erstellen, Konzepte erklären, Übungen generieren.

Mit der richtigen Software kannst du diese Modelle auf deinem eigenen Computer nutzen. Neben Hugging Face, das wir bereits kennengelernt haben, machen Programme wie Ollama, LM Studio oder GPT4All es einfach, Open-Source-LLMs zu installieren und mit ihnen zu interagieren – oft mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche ähnlich wie ChatGPT.

Dies ist die praktische Anwendung der Open-Source-Philosophie, die wir im vorherigen Kapitel besprochen haben: freier Zugang zu Technologie, die von jeder und jedem genutzt und verbessert werden kann.

Die Herausforderungen

Natürlich gibt es auch Herausforderungen, die auch allgemein auf die KI-Tools übertragen werden können, wie wir dir hier erläutern. Näheres dazu findest du auch in den Kapiteln der einzelnen KI-Tools in der Text- und Bildgenerierung. 

• Rechenleistung: Große Modelle benötigen leistungsstarke Hardware, insbesondere eine gute Grafikkarte (GPU). Dies ist teuer und nicht nachhaltig. 
• Qualität: Open-Source-Modelle nähern sich den kommerziellen Spitzenmodellen an, erreichen aber nicht immer deren Niveau. Sie haben, wie wir unten sehen, auch die Probleme des Halluzinierens. 
• Aktualität: Die Modelle wissen nur, was in ihren Trainingsdaten enthalten war, und kennen keine aktuellen Ereignisse nach ihrem Training. Das gilt es immer zu bedenken. 
• Fehler: Wie alle LLMs können auch Open-Source-Modelle "halluzinieren" – also plausibel klingende, aber falsche Informationen liefern. Ein Faktencheck ist daher für alle Informationen unabdingbar! 

Die Zukunft ist offen

Die Open-Source-KI-Bewegung gewinnt stetig an Dynamik. Immer mehr Organisationen veröffentlichen ihre Modelle offen, und die Gemeinschaft verbessert diese kontinuierlich. Plattformen wie Hugging Face spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie diese Modelle leicht zugänglich und nutzbar machen. Dies demokratisiert den Zugang zu KI-Technologie und ermöglicht Innovationen, die sonst vielleicht nicht möglich wären.

Für Anfänger:innen ist es eine aufregende Zeit, in die Welt der KI einzusteigen. Mit einem grundlegenden Verständnis von LLMs und den verfügbaren Open-Source-Optionen kannst du bereits heute beeindruckende Anwendungen erstellen oder nutzen – sei es für persönliche Projekte, Bildung oder berufliche Zwecke.

Die Open-Source-Revolution der Sprachmodelle hat gerade erst begonnen, und die Möglichkeiten werden mit jedem neuen Modell, jeder Verbesserung und jeder Innovation erweitert. Willkommen in dieser faszinierenden Welt, in der KI nicht mehr nur großen Technologieunternehmen vorbehalten ist, sondern allen offensteht, die sie nutzen möchten.