Private LLM’s: maximale resultaten met minimale datarisico’s en CO2-uitstoot

Grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT en Copilot zijn game-changers voor veel organisaties. Ze bieden mogelijkheden om de interactie met klanten te verbeteren en te automatiseren, documenten automatisch af te handelen, intern data beter toegankelijk te maken voor analyse en prognoses. De mogelijkheden zijn ongekend en indrukwekkend. En ze zijn niet alleen voor grote bedrijven. Ook kleinere bedrijven – met een minder groot budget - kunnen ze inzetten.

Maar, zoals Cruijf al zei: elk voordeel heeft zijn nadeel. In het geval van AI is dat de training van deze LLM’s enorm milieubelastend zijn. En dat je data deelt met de grote cloudproviders. Dat is geen prettig idee en voor bedrijven met hoge gegevensbeveiligingseisen zelfs een reden om AI niet te gebruiken.  

Wij hebben voor beide nadelen een oplossing: een private LLM bij Leafcloud. Lees vooral door om te zien hoe jij een private LLM kunt ontwikkelen, op een duurzame manier, en zonder controle over jouw data uit handen te geven.  

Wat is een private LLM?

Allereerst, wat is een private LLM?  

Een private LLM biedt bedrijven de mogelijkheid om een intern afgestelde versie van een AI chatbot (zoals ChatGPT) te gebruiken zonder data extern te delen. Dit betekent dat je volledige controle hebt over je gegevens. En daarmee voldoe je aan alle regelgeving op het gebied van privacy en databeveiliging. Je beperkt het risico van datalekken, houd controle over jouw IP en voorkomt dat jouw data in de toekomst ergens anders weer opduikt.  

Dat is een voordeel voor zowel je gevoelige bedrijfsdata als je klantendata. Stel dat je je klantencontact wilt automatiseren of verbeteren, dan moet je informatie invoeren over je huidige klantcontacten. Je klanten vertrouwen er echter op dat hun data en interactie met jou veilig is. Met een private LLM train je een AI-model intern met jouw data. Je hoeft dus geen data extern te delen.  

Voordelen van private LLM's

Dat is een belangrijk voordeel van een private LLM, maar er zijn er meer.

·         Controle over je data en privacy

Nog even samengevat: met een private LLM heb je controle over je gegevens. En omdat gegevensbeveiliging voor bijna iedere organisatie tegenwoordig een topprioriteit is, is het een noodzaak om gevoelige gegevens binnenshuis te houden. Daarmee zorg je voor naleving van de regelgeving en beperk je de risico's van datalekken.  

·         Kostenefficiëntie

Private LLM's kunnen ook kostenefficiënt zijn. Ze bieden voorspelbare kosten, potentiële schaalvoordelen en besparingen op lange termijn in vergelijking met doorlopende betalingen voor externe diensten. Maar het is vooral een aantrekkelijke optie om vendor lock-in – en de daarbij behorende kosten - op de lange termijn te voorkomen.

·         Op maat en relevant

Met een private LLM kun je het AI-model verfijnen met je eigen gegevens. Dat maakt de resultaten nauwkeuriger dan wanneer je generieke AI-toepassingen gebruikt die met externe gegevens is getraind. We kennen allemaal de hallucinaties van ChatGPT. Hoe specifieker je je LLM voedt, hoe relevanter de uitkomst wordt voor jullie.  

Je kunt het model bovendien naadloos integreren met bestaande systemen via Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dit betekent dat je AI-oplossingen kunt ontwikkelen die perfect aansluiten op je bestaande processen en jullie eisen.

·         Updates als en wanneer je wilt

Bovendien bepaal je zelf welke updates je doorvoert. Bij een generiek LLM is het wachten op de eigenaar van het model. Of hij komt juist te vroeg. Bij een update is de kans groot dat je het model in zijn geheel moet updaten. Met een private LLM kun je ervoor kiezen oudere versies van embeddings te bewaren en (voorlopig) niet te updaten. Hoewel dit niet altijd aan te raden is, kun je wel zelf beter het tijdstip bepalen.  

·         Duurzame training

Het trainen en uitvoeren van AI-modellen kost heel veel energie en water. Als je kiest voor een private LLM, kun je zelf kiezen voor een provider. Dat maakt het mogelijk om duurzaam te ontwikkelen, als je kiest voor Leafcloud.  

85% van de restwarmte van onze servers hergebruiken wij voor het opwarmen van tapwater in bestaande gebouwen met een centraal waterverwarmingssysteem (een LeafSite). Daarmee besparen we energie omdat we niet hoeven te koelen, we stoten geen CO2 uit voor het bouwen van een nieuw datacenter en de bewoners gebruiken minder fossiele brandstoffen voor warm water. Al met al besparen we met deze aanpak per LeafSite jaarlijks tot wel 1.691 ton CO2 – het equivalent van het jaarlijkse energieverbruik van meer dan 200 huishoudens. Zo kun je milieuvriendelijker AI-modellen trainen zonder in te leveren op prestaties.

Is een private LLM iets voor jouw bedrijf?

Het opzetten van een eigen LLM is stuk makkelijker geworden dankzij het grote aanbod van open-source tools en vooraf getrainde modellen. Het vereist nog steeds enige technische expertise, maar de tijd die je erin investeert, levert je uiteindelijk veel op. Het trainen van LLM’s is echt niet meer alleen voorbehouden aan grote organisaties met grote budgetten.

Ben je nieuwsgierig naar de mogelijkheden van private LLM's en heb je een basiskennis van relevante technologieën? Dan helpen we je met dit stappenplan op weg.  

Ga aan de slag voor groei en toekomstbestendigheid

Private LLM’s bieden mogelijkheden om je bedrijf te laten groeien en toekomstbestendig te maken. Dit is de toekomst, dus ooit zul je er meer aan de slag moeten. En dan liever in eigen hand en op een duurzame manier, dan uitbesteden aan Amerikaanse providers die je data gebruiken voor het trainen van hun modellen, in nog meer gigantische datacenters die energie en water opslurpen.  

Gebruik ons stappenplan. Of, als je nog wel wat hulp kunt gebruiken of vragen hebt, neem dan contact met ons op. Dan nemen we direct al je vragen met je door.