Vergleich von Open-Source-LLM-Modellen für den Unternehmenseinsatz
Vergleich von Open-Source-LLM-Modellen für den Unternehmenseinsatz
Die Wahl des richtigen LLM für Ihr Unternehmen kann überwältigend sein. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Kandidaten.
Die Kandidaten
LLaMA 2 (Meta)
Metas LLaMA 2 hat sich für viele Unternehmen zur bevorzugten Wahl entwickelt:
Vorteile:
- Starke allgemeine Leistung
- Mehrere Grössenoptionen (7B, 13B, 70B)
- Kommerziell freundliche Lizenz
Nachteile:
- Erfordert erhebliche Rechenleistung für grössere Varianten
- Überwiegend englischsprachige Trainingsdaten
Mistral 7B
Der vielversprechende Neuling, der für Aufsehen sorgt:
Vorteile:
- Hervorragendes Leistungs-Grössen-Verhältnis
- Effiziente Inferenz
- Starke Reasoning-Fähigkeiten
Nachteile:
- Kleineres Ökosystem
- Begrenzte Fine-Tuning-Ressourcen
Falcon (TII)
Der Beitrag des Technology Innovation Institute:
Vorteile:
- Vollständig offene Lizenz
- Starke mehrsprachige Unterstützung
- Varianten mit 40B und 180B verfügbar
Nachteile:
- Höhere Ressourcenanforderungen
- Weniger Community-Unterstützung
Benchmark-Vergleich
| Modell | Parameter | MMLU | HumanEval | Speicher (FP16) | |--------|-----------|------|-----------|-----------------| | LLaMA 2 7B | 7B | 45.3 | 12.8 | 14 GB | | Mistral 7B | 7B | 60.1 | 30.5 | 14 GB | | LLaMA 2 13B | 13B | 54.8 | 18.3 | 26 GB | | Falcon 40B | 40B | 55.4 | 15.2 | 80 GB |
Unsere Empfehlung
Für die meisten Anwendungsfälle in Unternehmen empfehlen wir den Einstieg mit Mistral 7B:
- Beste Leistung pro Parameter
- Angemessene Hardwareanforderungen
- Aktive Entwicklung und Community
Skalieren Sie erst dann auf grössere Modelle, wenn Sie an die Grenzen der Leistungsfähigkeit stossen.
Fazit
Die Open-Source-LLM-Landschaft entwickelt sich rasant weiter. Entscheidend ist, dass Sie Ihre Modellwahl auf Ihren spezifischen Anwendungsfall und die verfügbaren Ressourcen abstimmen.