Technische Bausteine von LLM4KMU
LLM4KMU entwickelt konkrete technische Bausteine, die KMU helfen, Open-Source Large Language Models fundiert auszuwählen, sicher zu betreiben und wirtschaftlich einzusetzen.
Wichtig:
Wir entwickeln keine abstrakte KI-Forschung, sondern praxisnahe Lösungen, die auf reale KMU-Anforderungen ausgerichtet sind.
Baustein 1: Auto-LLM-Experimentierplattform
(Das Herzstück des Projekts)
Das Problem
KMU stehen vor einer unübersichtlichen Auswahl an:
- Open-Source-Modellen,
- Modellgrößen,
- Architekturen (z. B. RAG),
- Trainings- und Betriebsoptionen.
Trial-and-Error ist teuer und riskant.
Unsere Lösung
Eine Auto-LLM-Experimentierplattform, die:
- unterschiedliche Modelle und Architekturen systematisch testet,
- Ergebnisse vergleichbar macht,
- Aufwand und Qualität transparent bewertet.
Was KMU davon haben
- fundierte Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl
- weniger Fehlinvestitionen
- klarer Pfad vom Use Case zum geeigneten Setup
Baustein 2: Referenzarchitekturen für typische KMU-Anwendungen
Das Problem
Viele LLM-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an:
- falscher Architektur,
- ungeeignetem Betriebskonzept,
- fehlender Trennung von Daten, Logik und Modell.
Unsere Lösung
Vorkonfigurierte Referenzarchitekturen, u. a. für:
- Dokumenten- und Wissensassistenz (RAG)
- domänenspezifische Assistenzsysteme
- dialogbasierte Anwendungen
Was KMU davon haben
- schneller Einstieg mit erprobten Mustern
- bessere Wartbarkeit und Skalierbarkeit
- geringeres technisches Risiko
Baustein 3: Effiziente Anpassung von Open-Source-LLMs
Das Problem
Große Modelle sind teuer, kleine Modelle oft unterschätzt –
viele KMU wissen nicht, wie viel Modell wirklich nötig ist.
Unsere Lösung
Best Practices für:
- Fine-Tuning
- Transfer Learning
- Knowledge Distillation
- In-Context-Ansätze
mit Fokus auf kleinere und mittlere Modelle.
Was KMU davon haben
- geringere Trainings- und Betriebskosten
- bessere Kontrolle über Modelle
- realistische Setups für on-premise-Betrieb
Baustein 4: Vertrauenswürdigkeit & Robustheit im Betrieb
Das Problem
LLMs können:
- halluzinieren,
- auf irrelevante Änderungen empfindlich reagieren,
- schwer nachvollziehbare Antworten liefern.
Das ist für produktive Anwendungen kritisch.
Unsere Lösung
Methoden und Tests zur:
- Reduktion von Halluzinationen
- Robustheitsprüfung (z. B. adversariale Tests)
- Bewertung von Antwortqualität und Verlässlichkeit
Was KMU davon haben
- höhere Betriebssicherheit
- besseres Vertrauen bei Mitarbeitenden und Kunden
- nachvollziehbare Qualitätskriterien
Baustein 5: Datensouveräne Open-Source-Architekturen
Das Problem
Viele Unternehmen können sensible Daten nicht:
- über externe APIs senden,
- in fremden Cloud-Umgebungen verarbeiten.
Unsere Lösung
Open-Source-basierte Setups:
- lokal (on-premise) oder hybrid betreibbar
- ohne Abhängigkeit von einzelnen Anbietern
- mit voller Kontrolle über Daten und Modelle
Was KMU davon haben
- Wahrung von Datenschutz und Geschäftsgeheimnissen
- geringeres Vendor-Lock-in-Risiko
- langfristige technologische Unabhängigkeit
Was aus diesen Bausteinen entsteht
Aus den beschriebenen Bausteinen resultieren:
- validierte Use-Case-Prototypen
- Best-Practice-Dokumente & Checklisten
- Referenzarchitekturen
- Demonstratoren (z. B. Mobile LLM Lab)
Diese Ergebnisse fließen in Workshops, Transferformate und – soweit möglich – öffentlich zugängliche Materialien.
Für wen sind diese Innovationen relevant?
- KMU mit sensiblen Daten
- Unternehmen mit komplexen Dokumenten oder Fachwissen
- Organisationen, die KI kontrolliert einführen möchten
- IT- und Innovationsverantwortliche mit Entscheidungsbedarf
Nächster Schritt
Wenn Sie wissen möchten,
- wie diese Bausteine in konkreten Anwendungen aussehen → Use Cases
- wie Sie selbst einsteigen können → Transfer
- wie Sie Kontakt aufnehmen → Kontakt
→ /usecases/ · /transfer/ · /contact/