Wie man einen privaten LLM aufbaut: Ein vollständiger Leitfaden

Große Sprachmodelle wie GPT-4 sind bereits zu einem leistungsstarken Werkzeug für Unternehmen geworden. Doch die Nutzung öffentlicher APIs birgt stets Risiken: Daten werden ausgelagert, die Flexibilität ist eingeschränkt und die Kosten können schnell steigen.

Doch es gibt eine Lösung – bauen Sie Ihr eigenes LLM-Modell von Grund auf. So erhalten Sie volle Kontrolle, Sicherheit und Anpassungsmöglichkeiten für Ihre individuellen Anforderungen. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen genau, wie das geht – ohne leeres Gerede und komplizierte Begriffe.

Was ist ein privates LLM?

Ein privates LLM (Large Language Model) ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System, das ein Unternehmen innerhalb seiner eigenen Infrastruktur betreibt – auf firmeneigenen Servern oder in einer privaten Cloud. Solche Modelle werden in Chatbots, Suchfunktionen, Feedback-Analysen und anderen Aufgaben mit natürlicher Sprachverarbeitung eingesetzt.

Im Gegensatz zu öffentlichen Lösungen wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude läuft dieses Modell ausschließlich für Ihr Unternehmen und gibt keine Daten an externe Dienste weiter. Das ist besonders wichtig, wenn Sie mit personenbezogenen, vertraulichen oder stark regulierten Daten arbeiten – etwa im Finanz-, Gesundheits- oder Rechtsbereich.

Der größte Vorteil eines privaten LLM ist die vollständige Kontrolle über Daten, Sicherheit und Logik des Modells. Sie können das System an Ihre Branche anpassen, mit internen Dokumenten nachtrainieren und es in Ihre Produkte integrieren – von Chatbots bis zu Analyseplattformen.

Wo kommen private LLMs zum Einsatz?

Private Sprachmodelle finden immer häufiger Einsatz in Branchen, in denen Sicherheit, Genauigkeit und Datenkontrolle besonders wichtig sind:

Finanztechnologie (Fintech)

Private LLMs werden verwendet, um Anträge zu bearbeiten, Transaktionen zu analysieren, Finanzanalysen zu erstellen und Kunden in Chats zu unterstützen. Solche Modelle ermöglichen eine sichere Verarbeitung von personenbezogenen und Zahlungsdaten unter Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (z. B. DSGVO, PCI DSS).

Medizin und Gesundheitswesen

Hier unterstützen LLMs Ärzte und Personal bei der schnellen Analyse medizinischer Unterlagen, bei der Erstellung von Berichten, Terminüberprüfung und Risikovorhersagen – unter Wahrung der Datensicherheit und Konformität mit HIPAA und anderen medizinischen Standards.

Interne Unternehmens-Chatbots und Assistenten

Der größte Vorteil von LLMs: Man kann ein privates Sprachmodell mit internen Dokumenten, Leitfäden und Wissensdatenbanken trainieren. Ein intelligenter Assistent, der klare, personalisierte Antworten gibt, hilft dem Team, effizienter zu arbeiten und entlastet den Support.

Wann braucht ein Unternehmen ein eigenes LLM?

Manche Unternehmen entwickeln ihr eigenes Sprachmodell nicht aus Trendgründen, sondern weil es keine Alternative gibt. Gesetzliche Anforderungen, Datenschutz und branchenspezifische Besonderheiten machen es notwendig.

Zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (DSGVO, HIPAA etc.)

Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten, müssen strenge Datenschutzvorschriften einhalten. Die Nutzung öffentlicher LLMs (wie ChatGPT oder anderer Cloud-APIs) kann gegen DSGVO, HIPAA oder andere Gesetze verstoßen, wenn Daten an externe Server übertragen werden.

Schutz geistigen Eigentums und interner Informationen

Wenn Ihr Unternehmen mit Know-how, Patenten, strategischen Plänen oder F&E-Daten arbeitet, kann jede Datenpanne ernsthaften Schaden verursachen. Öffentliche Modelle, die Daten speichern oder für weiteres Training nutzen können, stellen ein Risiko dar.

Verarbeitung lokaler oder schwach strukturierter Daten

Viele Firmen verfügen über einzigartige interne Wissensbasen – von technischer Dokumentation bis zu Richtlinien. Um diese effizient mit KI zu nutzen, muss das Modell trainiert oder angepasst werden. Öffentliche Modelle erlauben das nicht. Ein proprietäres LLM kann auf Ihre Daten trainiert werden – inklusive lokaler Dateien, Ticketsysteme, CRM usw.

Einsatz für hochspezialisierte oder unkonventionelle Aufgaben

Standard-LLMs eignen sich gut für allgemeine Anfragen, sind aber oft nicht auf die Fachsprache und Strukturen bestimmter Branchen (z. B. Recht, Bau, Öl & Gas, Pharma) ausgelegt.

Schritte zur Entwicklung eines privaten LLM – von Daten bis Modell

Der Aufbau eines eigenen Sprachmodells erfordert eine klare Strategie und einen strukturierten Ansatz – von der Datenaufbereitung über Infrastruktur bis zum Training und Einsatz.

Datensatzvorbereitung

Am Anfang steht die Datenarbeit. Damit das Modell die Besonderheiten Ihres Unternehmens versteht, muss es mit hochwertigen, sauberen Daten trainiert werden. Alle Dokumente und Texte müssen standardisiert, Duplikate entfernt und irrelevante Inhalte aussortiert werden.

Anschließend werden die Daten strukturiert und bei Bedarf durch Paraphrasierungen oder automatische Übersetzungen ergänzt. Ziel ist es, dass das Modell Ihre Sprache spricht und den Kontext Ihrer Branche kennt.

Die Daten werden in Trainings-, Test- und Validierungssets aufgeteilt, damit das Modell nicht nur „auswendig lernt“, sondern wirklich versteht.

Infrastruktur einrichten

Für das Training von LLMs sind starke Rechenressourcen erforderlich: moderne GPUs, Cloud-Plattformen oder eigene Server.

Die Auswahl hängt vom Sicherheitsniveau und den Verfügbarkeitsanforderungen ab. Bei sensiblen Daten, z. B. aus dem Gesundheits- oder Rechtsbereich, sollte das Modell in einer abgeschotteten Umgebung ohne Internetzugang laufen.

Zudem ist ein Kontrollsystem wichtig – Monitoring, Protokolle, Backups –, damit der Betrieb stabil und nachvollziehbar bleibt.

Modelltraining und Validierung

Nun beginnt das eigentliche Training. Hierbei ist eine feine Abstimmung der Parameter notwendig, damit das Modell effizient lernt und präzise bleibt.

Gleichzeitig prüfen Fachleute laufend, wie gut das Modell Aufgaben löst: Wie sinnvoll sind die Antworten, wie verständlich sind Texte, treten Fehler auf? Bei Erreichen des gewünschten Niveaus sollte das Training rechtzeitig gestoppt werden – um „Übertraining“ zu vermeiden.

Feintuning auf Unternehmensdaten

Jetzt wird das Modell wirklich „Ihr eigenes“. Selbst ein gut trainiertes LLM ist nur dann hilfreich, wenn es an Ihre Inhalte – interne Dokumente, Kundenanfragen, FAQs, E-Mails – angepasst ist.

Dadurch lernt es Ihren Sprachstil, Ihre Fachbegriffe und die Kommunikation in Ihrem Team. Feedback von Mitarbeitenden kann helfen, Antworten weiter zu optimieren.

Bereitstellung und Integration

Sobald das Modell trainiert und angepasst ist, folgt die Einführung. Wie Sie es bereitstellen, beeinflusst Sicherheit, Stabilität und Skalierbarkeit erheblich.

Viele Unternehmen setzen auf Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure – damit ist der Rollout einfach, Updates sind schnell eingespielt, und das System lässt sich skalieren.

Integration per API und in Geschäftsanwendungen

Damit das Modell mit anderen Systemen interagieren kann, braucht es standardisierte Schnittstellen. Die REST API ist die universellste Lösung – damit lässt sich das LLM leicht in Webapps, CRM-Systeme oder Chatbots einbinden.

Wenn es auf kurze Reaktionszeiten ankommt, etwa bei mobilen Apps, ist gRPC die bessere Wahl – besonders in Microservice-Architekturen.

So wird das Modell Teil Ihrer digitalen Infrastruktur und kann über alle Kunden- und Mitarbeiterkanäle hinweg eingesetzt werden.

SCAND-Anwendungsfall: intelligenter Reiseassistent

Ein herausragendes Praxisbeispiel ist der Smart Travel Assistant, entwickelt vom SCAND-Team. Diese smarte Mobile-App nutzt ein privates LLM als persönlichen Reiseassistenten – zur Routenplanung, Buchung, Ortssuche und personalisierten Empfehlungen in Echtzeit.

Das Modell wurde mit speziellen Reisedaten weitertrainiert, mit externen Services (Karten, Hotels, Flüge) verbunden und auf Cloud-Infrastruktur bereitgestellt – für Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit.

Dieser Use Case zeigt, wie ein privates LLM zum Technologiekern eines maßgeschneiderten Produkts wird – sicher, anpassbar und branchenspezifisch.

Herausforderungen und wichtige Überlegungen

Trotz ihres hohen Nutzens sind mit privaten LLMs auch Herausforderungen verbunden. Um das Projekt zum Erfolg zu führen, sollten Unternehmen diese Punkte frühzeitig beachten.

Hoher Rechenaufwand

Training und Betrieb eines LLM erfordern leistungsstarke GPUs, Speicherlösungen und komplexe Infrastruktur. Die Einführung ist keine einfache Modellintegration, sondern ein umfassendes IT-Projekt – entweder mit eigener Hardware oder einer optimierten Cloudlösung.

Rechtliche und ethische Risiken

Der Einsatz von KI im Business unterliegt zunehmend regulatorischen Rahmenbedingungen. Bei personenbezogenen, medizinischen oder finanziellen Daten ist die Einhaltung von DSGVO, HIPAA und PCI DSS Pflicht.

Auch das Reputationsrisiko spielt eine Rolle: Das Modell sollte keine diskriminierenden, irreführenden oder schädlichen Inhalte erzeugen. Filter, Einschränkungen und Kontrolle der Trainingsdaten helfen, dies zu vermeiden.

Antwortqualität und Nachvollziehbarkeit

Selbst ein gutes Modell macht Fehler – insbesondere in neuen Situationen. Die größte Herausforderung: Antworten müssen überprüfbar, begründbar und im Kompetenzbereich des Modells liegen. Sonst erzeugt das LLM eine Illusion von Sicherheit – bei fehlerhaften oder erfundenen Inhalten.

Warum mit einem LLM-Entwicklungsunternehmen zusammenarbeiten

SCAND entwickelt Sprachmodelle – die Zusammenarbeit mit uns bietet Unternehmen große Vorteile, besonders wenn Sie KI-Lösungen planen.

Sie profitieren sofort von einem Full-Cycle-Team: Kein Aufbau einer eigenen Abteilung, keine teure Hardware, keine monatelangen Experimente.

Wir bringen erprobte Methoden für Datenaufbereitung, Architekturdesign, Feintuning und Integration mit – individuell für Ihre Aufgaben.

Zudem senken wir Risiken: Unser erfahrenes Team vermeidet Fehler bei Sicherheit, Skalierung und Compliance.

Und: Wir nutzen bestehende Lösungen – etwa Chatbots für Banken, intelligente Reiseassistenten oder juristische Beratungssysteme – alles entwickelt mit natürlichen Sprachverarbeitungstechnologien.

Möchten Sie eine KI, die wirklich für Ihr Unternehmen arbeitet? Wir helfen Ihnen gern.