Samenvatting
Zelf je eigen Large Language Model (LLM) hosten biedt voordelen op het gebied van privacy, kostenbesparing en maatwerk.
Wat is er aan de hand?
Het artikel legt uit hoe je zelf een LLM kunt hosten, inclusief praktische stappen en aanbevolen tools. Er worden verschillende open source modellen voorgesteld, zoals GPT-J en LLaMA, en de focus ligt op het minimaliseren van kosten en het waarborgen van gegevensprivacy.
Belang voor BI-professionals
Voor BI-professionals betekent de mogelijkheid tot het zelf hosten van een LLM dat organisaties meer controle krijgen over hun AI-tools. Dit past in de groeiende trend van zelfbediening en planetaire datacontrole, waar bedrijven zoals OpenAI en Anthropic intensieve concurrentie bieden. De verschuiving naar zelf-gehoste oplossingen kan leiden tot innovatieve toepassingen van AI in analytics en rapportages.
Concrete takeaway
Een belangrijke actie voor BI-professionals is om de mogelijkheden van zelf-gehoste LLM's te verkennen. Dit biedt de kans om de voordelen van AI te benutten, terwijl je de controle behoudt over privacy en kosten.
Verdiep je kennis
AI in Power BI — Copilot, Smart Narratives en meer
Ontdek alle AI-functies in Power BI: van Copilot en Smart Narratives tot anomaliedetectie en Q&A. Compleet overzicht met...
KennisbankChatGPT en BI — Hoe AI je data-analyse verandert
Ontdek hoe ChatGPT en generatieve AI de wereld van business intelligence veranderen. Van SQL en DAX genereren tot data-a...
KennisbankPredictive Analytics — Wat kan het voor jouw bedrijf?
Ontdek wat predictive analytics is, hoe het werkt en hoe je het inzet voor je bedrijf. Van de 4 niveaus van analytics to...