Large Language Model (LLM) Entwicklung für Unternehmen
Wir bieten Entwicklungsleistungen für Large Language Models (LLM) — auch als Sprachmodelle, Corporate LLMs oder Firmen-LLMs bekannt — mit messbarem Geschäftsnutzen. Als erfahrener LLM-Entwicklungspartner entwickeln wir branchenspezifische Modelle mit hoher Vertraulichkeit und domänenspezifischem Training.
Unsere Leistungen zur Entwicklung von Large Language Models
Wir bieten umfassende Leistungen, damit Large Language Models gezielt in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden können. Dazu gehören:
LLM-Beratung
Als erfahrenes Unternehmen im Bereich LLM-Beratung beginnen wir mit einer gründlichen Analyse Ihrer individuellen Anforderungen und branchenspezifischen Besonderheiten. Auf Grundlage unserer umfassenden Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen eine maßgeschneiderte Strategie. So können unsere LLM-Spezialisten ein privates Modell entwickeln, das optimal auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt ist. Dabei zeigen wir Ihnen auch, wann sich ein individuell entwickeltes LLM gegenüber dem Kauf einer fertigen Lösung lohnt — insbesondere, wenn Datenschutz, Kontrolle über die Daten oder branchenspezifische Anforderungen im Vordergrund stehen.
Individuelle LLM-Entwicklung und Bereitstellung
Unsere Leistungen zur Entwicklung von Large Language Models umfassen die Entwicklung individueller LLMs von Grund auf – auf Basis öffentlich verfügbarer Daten oder Ihrer eigenen domänenspezifischen Daten, um Leistung und Relevanz des Modells zu verbessern. Abhängig von Ihren Zielen trainieren wir entweder ein universell einsetzbares oder ein hochspezialisiertes Modell. Dazu gehört auch die Entwicklung multimodaler LLMs auf Basis von Transformer- oder Vision-Transformer-Architekturen, die Text- und Bilddaten gemeinsam verarbeiten können. Als kosteneffiziente Alternative können wir Open-Source-LLMs mit Ihren proprietären Daten gezielt feinabstimmen.
LLM-Integrationsleistungen
Unsere LLM-Integrationsleistungen sorgen dafür, dass neue LLM-gestützte Funktionen nahtlos mit Ihren bestehenden Systemen zusammenarbeiten. Unsere Entwickler übernehmen dabei den gesamten Integrationsprozess — von der Entwicklung geeigneter APIs bis zur Anpassung Ihrer bestehenden Software, um eine zuverlässige Kompatibilität sicherzustellen.
LLM Operations (LLMOps)
LLMOps umfasst die Einrichtung automatisierter Pipelines für Bereitstellung, Monitoring und Optimierung Ihrer KI-Modelle. So bleiben die Modelle aktuell, arbeiten zuverlässig und liefern dauerhaft möglichst präzise Ergebnisse.
Fine-Tuning von Modellen
Wir passen LLMs gezielt an Ihre funktionalen Anforderungen an. Dazu gehören die Aufbereitung Ihrer eigenen Datensätze, das Fine-Tuning von Open-Source-LLMs oder Embedding-Modellen sowie die Anpassung einzelner Funktionen an Ihre Vorgaben.
Entwicklung von Small Language Models (SLM)
Nicht jeder Anwendungsfall erfordert ein großes und ressourcenintensives Modell. Unsere Leistungen zur Entwicklung von Small Language Models bieten kompakte und kosteneffiziente Alternativen, die schneller arbeiten, geringere Betriebskosten verursachen und sich einfacher On-Premises oder am Edge bereitstellen lassen. Gleichzeitig eignen sie sich besonders gut für klar abgegrenzte, domänenspezifische Aufgaben mit hoher Genauigkeit. Wenn Sie die Entwicklung eines Small Language Models auslagern möchten, kann unser Team ein SLM auf Basis Ihrer eigenen Daten feinabstimmen und so ein privates, unternehmenstaugliches Modell bereitstellen — ohne die Infrastrukturkosten eines vollwertigen LLMs.
Reduzierung von Halluzinationen und Prompt Engineering
Wir verbessern Genauigkeit und Konsistenz von LLM-Ausgaben durch die Kombination von Prompt Engineering und Verfahren zur Reduzierung von Halluzinationen. Unsere Experten entwickeln und optimieren Prompts, verfeinern Instruktionsstrategien, implementieren Retrieval-Augmented Generation (RAG), bereiten hochwertige Trainingsdaten auf und bewerten die Modellleistung. Ziel ist es, fehlerhafte Antworten zu minimieren und relevante, klar strukturierte sowie kontextbezogene Ergebnisse zu erzielen.
Inferenzoptimierung und Quantisierung
Um Latenzzeiten zu reduzieren, Infrastrukturkosten zu senken und die Bereitstellung zu vereinfachen, optimieren wir den Inferenzprozess von LLMs durch Quantisierung, Modellkomprimierung, Optimierung der Anfrageverarbeitung und Laufzeitoptimierung. Dadurch lassen sich LLM-Lösungen kosteneffizient und produktionsreif in Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen einsetzen.
Unsere Erfahrung in der Entwicklung von Large Language Models
Unsere Entwickler verfügen über umfassende Kenntnisse in allen wichtigen und gefragten Bereichen der KI-Entwicklung. Dadurch können wir individuelle LLM-Lösungen entwickeln, die nicht nur praxisnah, sondern auch gezielt auf besondere Anforderungen und spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Machine Learning
Wir setzen moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren ein, um leistungsfähige und ausgewogene Sprachmodelle zu entwickeln. LLMs und darauf basierende KI-Agenten helfen nicht nur bei der Automatisierung von Prozessen, sondern liefern auch verwertbare Ergebnisse und unterstützen eine effizientere Arbeit verschiedener Unternehmensbereiche.
Natural Language Processing
Unsere Expertise im Bereich Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es uns, Algorithmen zu entwickeln, die menschliche Sprache mit hoher Genauigkeit verstehen und generieren. Dadurch werden Anwendungen intelligenter, relevanter und hilfreicher für ihre Nutzer.
Fine-Tuning
Wir passen Large Language Models gezielt an Ihre spezifischen Anforderungen an und sorgen dafür, dass sie in Ihrem Anwendungsbereich optimal funktionieren. Durch dieses Fine-Tuning lassen sich relevantere und präzisere Ergebnisse erzielen.
Sentimentanalyse
Die Sentimentanalyse nutzt Natural Language Processing und Machine Learning, um die emotionale Tonalität geschriebener oder gesprochener Inhalte zu erkennen — beispielsweise, ob eine Aussage positiv, negativ oder neutral ist. Unsere Lösungen ermöglichen eine präzise Sentimentanalyse und liefern wertvolle Einblicke in Kundenmeinungen und Markttrends.
Few-Shot Learning
Wir entwickeln LLM-Lösungen, die neue Aufgaben bereits anhand weniger Beispiele ausführen können. Dadurch wird der Bedarf an umfangreichen, gelabelten Datensätzen reduziert. Dieser Ansatz beschleunigt die Implementierung, senkt Entwicklungskosten und ermöglicht eine schnellere Anpassung an veränderte Geschäftsanforderungen.
In-Context Learning
Unsere Expertise im Bereich In-Context Learning ermöglicht es LLMs, Aufgaben auf Grundlage von Anweisungen und Beispielen direkt im Prompt auszuführen, ohne dass zusätzliches Fine-Tuning des Modells erforderlich ist. Dieser Ansatz erlaubt eine flexible und kosteneffiziente Anpassung an unterschiedlichste geschäftliche Anwendungsfälle.
Transfer Learning
Wir setzen Transfer Learning ein, um vortrainierte LLMs gezielt an Ihre eigenen Daten anzupassen und daraus spezialisierte Sprachmodelle zu entwickeln. Dieser Ansatz reduziert Trainingszeit und Kosten deutlich und verbessert zugleich Genauigkeit, Relevanz und Gesamtleistung des Modells.
Cloud Computing
Wir nutzen Cloud Computing, um skalierbare und kosteneffiziente Entwicklungsumgebungen bereitzustellen. Dadurch lassen sich Modelle schnell entwickeln, testen und vergleichen, während sie für Ihr Team sicher und zuverlässig verfügbar bleiben.
25+
Jahre IT-Erfahrung
400+
Weltweite Kunden
250+
Vollzeit-Entwickler
900+
Erfolgreiche Projekte
Geschäftliche Vorteile
Large Language Models bieten weit mehr als die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Sie verändern, wie Unternehmen arbeiten, mit Kunden interagieren und Entscheidungen treffen.
Höhere Effizienz
Durch die Integration von Large Language Models in bestehende Arbeitsabläufe lassen sich zahlreiche Aufgaben automatisieren — von der Dateneingabe bis zur Audioanalyse. Dadurch werden Prozesse beschleunigt und die Produktivität gesteigert.
Besseres Kundenerlebnis
LLM-gestützte Chatbots können den Support personalisieren, Schwachstellen in der Customer Journey erkennen und Kundenfeedback erfassen. So lassen sich rund um die Uhr individuellere und besser abgestimmte Kundenerlebnisse schaffen.
Kostenoptimierung
Durch den Einsatz von Sprachmodellen in geschäftlichen und domänenspezifischen Prozessen können Unternehmen Betriebskosten senken, potenzielle Compliance- und Sicherheitsrisiken frühzeitig erkennen und menschliche Fehler reduzieren.
Umsatzwachstum
Mit LLMs können Sie relevante digitale Inhalte erstellen, Absprungraten reduzieren, mehr Leads gewinnen und die Kundenbindung verbessern.
Fundiertere Entscheidungen
LLMs helfen Unternehmen dabei, große Datenmengen auszuwerten, relevante Erkenntnisse zu gewinnen, Risiken frühzeitig zu erkennen und neue Geschäftschancen aufzudecken.
Wettbewerbsvorteile
Durch den gezielten Einsatz von LLMs können Sie Ihr Angebot differenzieren, schneller auf Marktveränderungen reagieren und Ihre Wettbewerbsposition nachhaltig stärken.
KI-gestützte Ingenieursarbeit
Wir setzen modernste KI-Tools ein, um die Arbeit unserer Ingenieurteams zu unterstützen, die Entwicklung zu beschleunigen und eine hohe Qualität unserer Softwarelösungen zu gewährleisten.
Geschäftliche Einsatzmöglichkeiten von LLMs
LLMs lassen sich in nahezu allen Branchen und Unternehmensbereichen einsetzen. Sie helfen dabei, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungen zu verbessern und stärker personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen.
Automatisierung des Kundensupports
LLM-gestützte Lösungen für den Kundensupport ermöglichen individuellere Interaktionen, indem sie häufige Anfragen bearbeiten, relevante Antworten bereitstellen und Support-Teams bei komplexeren Anliegen unterstützen.
Enterprise-Wissensassistenten
Enterprise-Wissensassistenten ermöglichen Mitarbeitern einen schnellen und präzisen Zugriff auf interne Informationen, Dokumentationen und Unternehmensressourcen. Durch die Anbindung an unternehmensinterne Wissensdatenbanken vereinfachen diese Lösungen die Informationssuche, verbessern die Zusammenarbeit und steigern die Produktivität.
Dokumentenverarbeitung und Zusammenfassung
LLM-basierte Lösungen für die Dokumentenverarbeitung automatisieren die Analyse, Klassifizierung und Zusammenfassung großer Mengen geschäftlicher Inhalte, darunter Berichte, Verträge und Korrespondenz. Sie helfen Unternehmen, Zeit zu sparen, manuellen Aufwand zu reduzieren und relevante Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.
Automatisierung interner Arbeitsabläufe
Die Entwicklung von LLM-Lösungen ermöglicht die Automatisierung wiederkehrender interner Prozesse, darunter Content-Erstellung, Datenorganisation, Reporting und administrative Aufgaben. Durch die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Mitarbeiter von Routineaufgaben entlasten, sodass mehr Zeit für strategische Tätigkeiten bleibt.
Content-Analyse und -Generierung
LLM-Lösungen unterstützen die Erstellung, Analyse und Optimierung von Inhalten in Bereichen wie Marketing, Kommunikation, Forschung und Wissensmanagement. Sie helfen dabei, relevante Inhalte zu generieren, Muster in großen Textdatenbeständen zu erkennen und datenbasierte Content-Strategien zu unterstützen.
Code-Dokumentation und Entwicklerunterstützung
LLM-gestützte Entwicklungstools unterstützen Softwareteams bei der Code-Dokumentation, technischen Erläuterungen, Fehlersuche und dem Wissensaustausch. Dadurch lassen sich Entwicklungsprozesse beschleunigen, die Codequalität verbessern und komplexe technische Informationen leichter verständlich machen.
Umfassende Erfahrung mit verschiedenen KI-Modellen
Unsere Erfahrung in der KI-Entwicklung umfasst ein breites Spektrum moderner Modelle und Technologien. Dazu gehören Large Language Models wie GPT-5, Claude, Llama, Grok, Google Gemini, Mistral, Vicuna, Phi-2 und bloom-560m sowie multimodale Modelle wie DALL-E 2, Stable Diffusion und Whisper. Dadurch können wir für jede geschäftliche Herausforderung den passenden Ansatz auswählen und gezielt an die jeweiligen Anforderungen anpassen.
GPT-5
Llama
Grok
Claude
Dall-e 2
Whisper
Stable Diffusion
Phi-2
Google Gemini
Vicuna
Mistral
bloom-560m
Warum SCAND als Unternehmen für LLM-Entwicklung?
Wenn Sie SCAND als Partner für die LLM-Entwicklung wählen, erhalten Sie weit mehr als nur technologische Kompetenz. Diese Vorteile sprechen für uns:
Erfahrenes LLM-Entwicklungsteam
Unsere LLM-Entwickler verfügen über umfassende Erfahrung mit KI-Technologien und deren praktischer Anwendung. Wir haben zahlreiche Projekte für Kunden in den USA und weltweit umgesetzt und wissen, wie sich Softwarelösungen so entwickeln und einsetzen lassen, dass sie konkrete Geschäftsziele unterstützen.
Sicherer Umgang mit Daten
Wir schützen sensible Informationen durch sichere Datenverarbeitung, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und datenschutzorientierte Architekturen. Unser Team verfügt über Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen, die Anforderungen und Standards wie HIPAA, DSGVO, SEC-Vorgaben und weitere branchenspezifische Regelungen berücksichtigen.
Nahtlose LLM-Integration in bestehende Systeme
Wir integrieren LLMs nahtlos in Ihre bestehende Software, APIs, Datenbanken und Arbeitsabläufe. Dadurch lassen sich Unterbrechungen minimieren und die Einführung beschleunigen. So können Sie mit möglichst geringen Änderungen an Ihrer bestehenden Infrastruktur schneller geschäftlichen Nutzen erzielen.
Produktionsreife MLOps und fortlaufender Support
Wir begleiten den gesamten Lebenszyklus Ihrer LLM-Lösung — von Bereitstellung und Monitoring über Optimierung und Skalierung bis hin zum laufenden Support. So stellen wir einen stabilen und effizienten Betrieb sicher und können auftretende Probleme schnell beheben.
Unser LLM-Entwicklungsprozess
Die Entwicklung eines Large Language Models umfasst zahlreiche technische und organisatorische Aspekte. Um den Prozess für unsere Kunden transparent und nachvollziehbar zu gestalten, strukturieren wir die Entwicklung in klar definierte Phasen.
Zieldefinition und Anforderungsanalyse
Zu Beginn klären wir, welche Ziele Sie mit der LLM-Lösung erreichen möchten. Gemeinsam analysieren wir Ihre Anforderungen, bestimmen den geeigneten Modelltyp, wählen passende Technologien und Vorgehensweisen aus und überführen die Ergebnisse in einen realistischen Projektplan.
Datenerfassung und -aufbereitung
Anschließend unterstützen wir Sie bei der Beschaffung und Aufbereitung der benötigten Daten — beispielsweise interne Dokumente, Chatverläufe, Produktinformationen oder andere relevante Datenquellen. Saubere und gut strukturierte Daten sind entscheidend für die Qualität und den praktischen Nutzen des Modells. Dieser Schritt nimmt häufig einen erheblichen Teil des Entwicklungsaufwands ein.
Modellarchitektur
In dieser zentralen Phase wählen und konfigurieren wir die passende Modellarchitektur. Je nach Projektanforderungen optimieren wir ein bestehendes leistungsfähiges Modell oder trainieren ein eigenes Modell. Dabei stimmen wir das LLM gezielt auf Ihre Branche, Ihren Kommunikationsstil und Ihre Zielgruppe ab.
Testing und Hyperparameter-Optimierung
Anschließend testen wir das Modell anhand realistischer Anwendungsszenarien. Entsprechen die Ergebnisse noch nicht den definierten Anforderungen, optimieren wir Modellparameter und Konfigurationen weiter, bis das LLM zuverlässig relevante und angemessene Ergebnisse liefert.
Modelltraining, Bereitstellung und Support
Nach der finalen Optimierung führen wir das Training und die Bereitstellung durch und integrieren das LLM in Ihre bestehende Infrastruktur oder Anwendungsumgebung. Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung kontinuierlich und unterstützen bei weiteren Optimierungen und Verbesserungen.
Unser Technologie-Stack für die LLM-Entwicklung
Für die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung unserer LLM-Lösungen setzen wir eine breite Auswahl moderner Tools, Plattformen und Frameworks ein. Dazu gehören unter anderem folgende Technologien:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
- Hugging Face Transformers
- Unsloth
- Pandas
- NumPy
- Amazon Web Services (AWS)
- Google Cloud Platform (GCP)
- Microsoft Azure
- RunPod
- Vast.ai
- Cloudflare
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Dask
- GitHub
- GitLab
- Jupyter Notebooks
- Docker
- Kubernetes
- AWS Lambda
- Vercel
- Prometheus
- Grafana
- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- AWS CloudWatch
- Sentry
- HashiCorp Vault
- AWS Secrets Manager
- Azure Key Vault
Branchen, auf die wir uns konzentrieren
Die Entwicklung von LLM-Lösungen unterscheidet sich je nach Branche, da jeder Bereich eigene Fachbegriffe, Datentypen, Einschränkungen und Nutzeranforderungen mit sich bringt — etwa juristische Terminologie im Rechtswesen oder der Schutz sensibler Patientendaten im Gesundheitswesen. SCAND entwickelt daher Lösungen, die gezielt auf die Anforderungen der jeweiligen Branche abgestimmt sind.
Medien und Unterhaltung
In der Medien- und Unterhaltungsbranche setzen wir LLMs ein, um die Content-Erstellung zu beschleunigen und Aufgaben wie Drehbucherstellung oder Videobearbeitung zu automatisieren. Darüber hinaus ermöglichen unsere Lösungen personalisierte Empfehlungen und interaktive Inhalte, um die Nutzerbindung zu verbessern.
Bildung
Für den Bildungsbereich entwickeln wir intelligente Lernsysteme, die sich an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden anpassen und komplexe Inhalte verständlicher vermitteln. Zudem können wir Prozesse wie Bewertung und Terminplanung automatisieren, sodass Lehrkräfte mehr Zeit für ihre eigentliche pädagogische Arbeit haben.
Marketing und Werbung
Im Marketing und in der Werbung entwickeln wir intelligente Lösungen, mit denen Kampagnen auf Basis von Kundenfeedback analysiert und kontinuierlich optimiert werden können. Darüber hinaus automatisieren wir die Content-Erstellung und unterstützen Unternehmen dabei, relevantere Botschaften gezielt an ihre Kunden auszuspielen.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen entwickeln wir virtuelle Assistenten und Chatbots, die Patienten schnelle Antworten und Unterstützung bieten können. Darüber hinaus erstellen wir Softwarelösungen, mit denen sich medizinische Daten effizient analysieren sowie Forschungs- und Auswertungsprozesse beschleunigen lassen.
Fertigung
Wir unterstützen Hersteller dabei, Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Defekte zu identifizieren, bevor daraus größere Probleme entstehen. Unsere Lösungen erleichtern zudem die Planung von Lieferketten, indem sie Nachfrage prognostizieren und die Bestandsverwaltung unterstützen.
Lieferkettenmanagement
Wir verbessern Logistikprozesse durch intelligentere Routen- und Lieferplanung, wodurch sich Zeit und Kosten reduzieren lassen. Unsere Prognoselösungen helfen außerdem dabei, Bestände bedarfsgerechter zu steuern und sowohl Überbestände als auch Lieferengpässe zu vermeiden.
E-Commerce
Im E-Commerce erweitern wir Online-Shops mit KI-Funktionen, die passende Produkte empfehlen, Preisprüfungen in Echtzeit unterstützen und Kundenanfragen oder Bestellungen automatisiert bearbeiten.
Logistik und Transport
In Logistik und Transport entwickeln wir Softwarelösungen zur Optimierung von Routenplanung, Einsatzplanung und Lieferprozessen. Individuelle Tracking-Systeme liefern Echtzeitinformationen zu Sendungen und sorgen dafür, dass sowohl Unternehmen als auch Kunden jederzeit über den aktuellen Status informiert sind.
Enterprise
Für Unternehmenskunden entwickeln wir intelligente Lösungen, mit denen sich wiederkehrende Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung, Reporting und Datenanalyse automatisieren und beschleunigen lassen. Dadurch können Teams fundiertere Entscheidungen treffen und Ressourcen effizienter einsetzen.
Fintech
Im Fintech-Bereich entwickeln wir intelligente Finanzlösungen für automatisierte Planung und individuell abgestimmte Anlageberatung. Darüber hinaus analysieren unsere Systeme zur Betrugserkennung Transaktionen, um verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und Betrugsfälle zu verhindern.
Öl und Gas
In der Öl- und Gasindustrie setzen wir LLMs ein, um Explorations- und Produktionsprozesse durch die Analyse geologischer Daten zu verbessern, Ressourcenpotenziale zu identifizieren und Fördermethoden zu optimieren. Zudem entwickeln wir Lösungen, die potenzielle Probleme frühzeitig erkennen, Sicherheitsmaßnahmen verbessern und Ausfallzeiten reduzieren.
Energie
Für den Energiesektor entwickeln wir Softwarelösungen zur Analyse von Energieverbrauchsmustern, zur Optimierung des Verbrauchs und zur Senkung von Kosten. Unsere Algorithmen unterstützen außerdem die Ressourcenplanung und -verwaltung und ermöglichen vorausschauende Wartung, um die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und Ausfälle zu vermeiden.
Referenzen
“Die Qualität der Arbeit ist unübertroffen.”
Scand ist weiterhin ein geschätzter Partner des Kunden und liefert zufriedenstellende Arbeit. Sie verfügen über perfekte Kommunikationsfähigkeiten und können alle Fragen gut verwalten. Dank der guten Zusammenarbeit mit dem Framework des Kunden läuft alles darüber hinaus problemlos. Sie zeigen konsequentes Engagement für ihre Arbeit.
COO, ein Daten- und Computer-Unternehmen
“Sie sind eines der besten Unternehmen, mit denen ich zusammengearbeitet hatte.”
Die fertige Plattform ist ausgezeichnet, wurde pünktlich geliefert und entspricht den erwarteten Qualitätsstandards. Das Team ist engagiert, arbeitet effizient mit einer agilen Methodik und ist kompetent in dem, was es tut.
CTO, ein Automobilindustrie
“Sie sind darauf fokussiert, ihre Arbeit einfach gut zu machen.
Scand hat kontinuierlich alle Anforderungen der Standards erfüllt und dabei haben ihre Bemühungen der Effizienz und hoher Leistung der Website beigetragen. Das Team ist sehr nett und engagiert, es herrscht eine professionelle, engagierte und respektvolle Arbeitsatmosphäre. Die Spezialisten sind intelligent, zuverlässig und in der Entwicklung und Programmierung äußerst kompetent.
Gründer, ein Soziale Netzwerkunternehmen
“Ich fand Scand sehr enthusiastisch und sachkundig.”
Die Webanwendung hat unsere Erwartungen übertroffen. Während des gesamten Projekts hat Scand die Softwareentwicklung von Spitzenqualität gewährleistet und dabei alle bestehenden Schwierigkeiten zu jeder Tageszeit sofort behoben. Ihr Kommunikationsstil war für die Partnerschaft sehr effektiv.
Ehemaliger Geschäftsführer, ein Software-Unternehmen
“Die Qualität der Arbeit ist unübertroffen.”
Scand ist weiterhin ein geschätzter Partner des Kunden und liefert zufriedenstellende Arbeit. Sie verfügen über perfekte Kommunikationsfähigkeiten und können alle Fragen gut verwalten. Dank der guten Zusammenarbeit mit dem Framework des Kunden läuft alles darüber hinaus problemlos. Sie zeigen konsequentes Engagement für ihre Arbeit.
COO, ein Daten- und Computer-Unternehmen
FAQ
Ein Large Language Model (LLM) ist ein fortschrittliches KI-Modell, das mit sehr großen Mengen an Textdaten trainiert wird, um menschliche Sprache zu verstehen und selbst Texte zu erzeugen.
Der Prozess umfasst die Erfassung relevanter Daten, die Aufbereitung von Datensätzen, das Vortraining des Modells, Fine-Tuning mit oder ohne menschliches Feedback, Testing und Bereitstellung. Jede Phase trägt dazu bei, dass das Modell zuverlässig funktioniert und die definierten Anforderungen erfüllt.
Die Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen, beispielsweise aus Büchern, Artikeln, Websites sowie öffentlichen oder privaten Datensätzen. Vor dem Training werden sie bereinigt, strukturiert und entsprechend aufbereitet.
Die Entwicklungsdauer hängt von den Anforderungen und den Zielparametern des Modells ab. Das Fine-Tuning eines vortrainierten Modells kann wenige Tage bis mehrere Wochen dauern. Wird ein Modell dagegen von Grund auf mit komplexen Daten entwickelt, kann die Umsetzung einen Monat oder länger in Anspruch nehmen. Vor Projektbeginn erhalten Sie von uns einen klaren und realistischen Zeitplan.
Ja. Durch das Training mit Ihren internen Daten kann das Modell Ihre Geschäftsprozesse, Fachsprache und domänenspezifischen Inhalte besser berücksichtigen. Dabei werden Datenschutz und Datensicherheit über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg berücksichtigt.
Ja. Wir bieten fortlaufenden Support nach der Bereitstellung, einschließlich Updates, Performance-Monitoring und weiterer Optimierungen bei Bedarf.
Ja. Wir integrieren das neue LLM in Ihre bestehende Software, beispielsweise Websites, interne Anwendungen, CRM-Systeme oder individuelle Lösungen, und übernehmen die dafür erforderlichen technischen Integrationsarbeiten.
Grundsätzlich können Unternehmen profitieren, die große Mengen an Texten oder Daten verarbeiten oder intensiv mit Kunden kommunizieren. Dazu gehören beispielsweise Unternehmen aus Gesundheitswesen, Finanzwesen, Logistik, Bildung und E-Commerce. LLMs helfen dabei, Informationen effizienter auszuwerten und wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, sodass Teams mehr Zeit für komplexere und strategische Tätigkeiten haben.
Ja. Wenn für Ihren Anwendungsfall kein vollwertiges LLM erforderlich ist, können wir stattdessen ein Small Language Model entwickeln oder feinabstimmen. SLMs verursachen geringere Betriebskosten, lassen sich schneller On-Premises oder am Edge bereitstellen und können bei klar abgegrenzten, domänenspezifischen Aufgaben eine vergleichbar hohe Leistung erzielen.
Ein Corporate LLM — auch Firmen-LLM genannt — ist ein Large Language Model, das speziell auf die Daten, Fachsprache und Prozesse eines einzelnen Unternehmens trainiert oder feinabgestimmt wird, statt auf allgemeinem Internetwissen zu basieren. Unternehmen trainieren ihr eigenes Sprachmodell in der Regel dann, wenn sie volle Kontrolle über ihre Daten behalten und eine höhere Genauigkeit für ihre spezifischen Anwendungsfälle erzielen möchten, als es mit öffentlichen Modellen wie ChatGPT möglich ist.
