Das Konsortium hinter LLM4KMU

LLM4KMU wird von einem interdisziplinären Konsortium getragen, das Forschung, Technologieentwicklung und reale KMU-Anwendungsfälle verbindet.

Für KMU entscheidend ist nicht, wer gefördert wird,
sondern wer welche Kompetenz einbringt – genau das machen wir hier transparent.

Wer macht was? – Rollen im Projekt

Forschung & Plattform

Universität Bielefeld

Rolle im Projekt

• wissenschaftliche Koordination
• Konzeption und Aufbau der Auto-LLM-Experimentierplattform
• Methoden für Robustheit, Qualität und Evaluation

Warum relevant für KMU?

• belastbare Vergleichbarkeit von Modellen & Architekturen
• nachvollziehbare Qualitätskriterien statt Black-Box-KI
• Transfer von Forschung in praxisnahe Referenzlösungen

Open-Source LLMs & Modellanpassung

ellamind GmbH

Rolle im Projekt

• Entwicklung und Anpassung von Open-Source-Sprachmodellen
• Methoden für effizientes Fine-Tuning & Distillation
• Nutzung synthetischer Daten zur Modellverbesserung

Warum relevant für KMU?

• leistungsfähige Modelle ohne Abhängigkeit von Cloud-APIs
• Fokus auf kleinere, wirtschaftlich betreibbare Modelle
• Erfahrung mit produktiven Open-Source-Setups

Infrastruktur & Betrieb

PrimeLine Solutions GmbH

Rolle im Projekt

• Auslegung und Betrieb von KI-Infrastruktur
• Hardware- und Systemarchitekturen für LLMs
• Fokus auf Energie- und Ressourceneffizienz

Warum relevant für KMU?

• realistische Einschätzung von Hardware-Aufwänden
• on-premise- und edge-fähige Betriebsmodelle
• Vermeidung überdimensionierter KI-Infrastruktur

Anwendungsfälle & Validierung

Semalytix GmbH

Rolle im Projekt

• Analyse großer Mengen unstrukturierter Textdaten
• Entwicklung interaktiver LLM-basierter Assistenzsysteme
• Validierung in realen Markt- und Produktkontexten

Warum relevant für KMU?

• praxisnahe Nutzung von LLMs für Analyse & Entscheidungsunterstützung
• Erfahrung mit regulatorisch sensiblen Daten
• Fokus auf Nachvollziehbarkeit und Qualität

Matplus GmbH

Rolle im Projekt

• Entwicklung domänenspezifischer Sprachmodelle
• Integration von LLMs in Fachsoftware
• Validierung in technisch anspruchsvollen Kontexten

Warum relevant für KMU?

• Umgang mit komplexem Fachwissen
• Übertragbarkeit auf andere spezialisierte Domänen
• Verbindung von KI und bestehender Softwarelandschaft

CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH

Rolle im Projekt

• Entwicklung dialogbasierter Assistenzsysteme
• Nutzung von LLMs in komplexen technischen Systemen
• Validierung im operativen Umfeld

Warum relevant für KMU?

• Einsatz von LLMs in Maschinen- und Anlagenkontexten
• Unterstützung von Nutzer:innen ohne Expertenwissen
• Fokus auf Datensouveränität und Betriebssicherheit

Transfer & Mittelstandsansprache

ZENIT GmbH

Rolle im Projekt

• Gestaltung und Durchführung der Transferformate
• Workshops, Demonstratoren, Mobile LLM Lab
• Ansprache und Einbindung weiterer KMU

Warum relevant für KMU?

• niederschwelliger Einstieg in das Thema
• praxisnahe Formate statt Theorie
• Brücke zwischen Technologie und Anwendung

Warum dieses Konsortium für KMU wichtig ist

• Forschung + Anwendung statt isolierter Theorie
• Mehrere Branchen statt Einzellösung
• Open Source & Datensouveränität als gemeinsamer Nenner
• Validierung unter realen Bedingungen

Damit entstehen übertragbare Lösungen, keine Insellösungen.

Ansprechpartner & Einstieg

LLM4KMU arbeitet nicht als Beratungsunternehmen, sondern als Forschungs- und Transferprojekt.
Für KMU bedeutet das:

• ehrliche Einordnung von Möglichkeiten & Grenzen
• keine Produktverkäufe
• fundierte Entscheidungsgrundlagen

➡ Einstieg über die Transfer- oder Kontaktseite
→ /transfer/ · /contact/