Föderierte Datenverarbeitung: Unterstützung von LLMs und KI im Hinblick auf Datenschutz, Effizienz und Nachhaltigkeit

Zusammenfassung

In der heutigen datengesteuerten Welt nutzen Unternehmen zunehmend große Sprachmodelle (LLMs) und KI, um Erkenntnisse aus ihren riesigen Datenbeständen zu gewinnen. Der traditionelle Ansatz, Daten für Analysen zu zentralisieren, ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden, darunter Cybersicherheitsrisiken, Datenschutzbedenken und betriebliche Ineffizienzen. Die föderierte Datenverarbeitung vor Ort stellt sich als transformative Lösung heraus, die es Unternehmen ermöglicht, die Leistungsfähigkeit von LLMs und KI zu nutzen, ohne den Datenschutz und die Datensicherheit zu gefährden.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• In-situ-Verarbeitung - Die Datenanalyse erfolgt direkt an der Quelle, wodurch der Datenschutz gewährleistet und die Betriebskosten gesenkt werden.
• Kostenbasierte Abfrageoptimierung - Der maschinelle Lernalgorithmus wählt dynamisch den effizientesten Abfrageausführungsplan aus und maximiert so die Leistung und Skalierbarkeit.
• Umfassende Lösung für föderiertes Lernen - Sicherer Datenaustausch, flexible Bereitstellungsoptionen, skalierbare Architektur und nahtlose Integration ermöglichen es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, ohne den Datenschutz zu gefährden.

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Was ist Verbunddatenverarbeitung vor Ort?

Die föderierte Datenverarbeitung vor Ort bezieht sich auf den Prozess der Datenanalyse direkt an der Quelle, ohne dass Daten an einen zentralen Ort verschoben werden müssen. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile gegenüber der herkömmlichen zentralisierten Datenverarbeitung, darunter:

• Verbesserter Datenschutz: Da die Daten an der Quelle bleiben, stellt die In-situ-Verarbeitung sicher, dass sensible Daten sicher bleiben und niemals der Kontrolle ihrer Eigentümer unterliegen.
• Reduzierte Cybersicherheitsrisiken: Zentralisierte Datenspeicher sind attraktive Ziele für Cyberangriffe. Da die Daten nicht mehr zentralisiert werden müssen, reduziert die Verarbeitung vor Ort die Angriffsfläche erheblich.
• Verbesserte Datenverwaltung: Unternehmen können durch die Verarbeitung vor Ort eine strengere Kontrolle über den Datenzugriff und die Datennutzung behalten und so die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherstellen.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: Die In-situ-Verarbeitung macht eine Datenübertragung überflüssig und reduziert den Netzwerkverkehr und die Latenz. Dies führt zu einem schnelleren Modelltraining, einer verbesserten Datenanalyseleistung und niedrigeren Betriebskosten.

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Bedeutung der In-situ-Verarbeitung für LLMs und KI

Die Vorteile der In-situ-Verarbeitung gehen über Datenschutz und Sicherheit hinaus. Für LLMs und KI bietet die In-situ-Verarbeitung mehrere Vorteile:

• Verbesserte Modellgenauigkeit: Durch die lokale Analyse von Daten ermöglicht die In-situ-Verarbeitung LLMs und KI-Modellen, nuanciertere und genauere Erkenntnisse aus den Daten selbst zu gewinnen.
• Verkürzte Trainingszeit für Modelle: Durch die In-situ-Verarbeitung entfällt die Notwendigkeit, Daten an einen zentralen Ort zu übertragen, wodurch der Zeitaufwand für das Training von LLMs und KI-Modellen erheblich reduziert wird.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Die In-situ-Verarbeitung kann große Datenmengen effizient verarbeiten und eignet sich daher für die Skalierung von LLMs und KI-Anwendungen, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.
• Nachhaltigkeit: Die In-situ-Verarbeitung minimiert die Übertragung von Daten und reduziert den CO2-Fußabdruck, der mit Datenübertragungen verbunden ist.

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Fallstudien: Demonstration des Nutzens der In-situ-Verarbeitung

Die Vorteile der In-situ-Verarbeitung zeigen sich in verschiedene Branchen, einschließlich:

• Gesundheitswesen: Die In-situ-Verarbeitung ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, Krankenakten vor Ort zu analysieren, die Privatsphäre der Patienten zu schützen und die Effizienz klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme zu verbessern.
• Finanzen: Finanzinstitute können die In-situ-Verarbeitung nutzen, um Transaktionsdaten direkt an der Quelle zu analysieren und so die Möglichkeiten zur Betrugserkennung und Risikobewertung zu verbessern.
• Einzelhandel: Die In-situ-Verarbeitung ermöglicht es Einzelhändlern, Kundendaten vor Ort zu analysieren, was personalisierte Produktempfehlungen und gezielte Marketingkampagnen ermöglicht.
• Herstellung: Hersteller können die In-situ-Verarbeitung nutzen, um Maschinensensordaten in Echtzeit zu analysieren und so die Betriebseffizienz und die vorausschauende Wartung zu verbessern.

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Blossom Sky von Databloom: Herausragend im Bereich Enterprise Federated Learning

Die Vielfalt der Lernmodelle ist entscheidend für effektive Datenanalysen und KI-Anwendungen. Im Kontext des föderierten Lernens ist der Ansatz von Blossom Sky zur kostenbasierten Abfrageoptimierung ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal. Herkömmliche Methoden des föderierten Lernens verwenden in der Regel einen zentralisierten Ansatz zur Abfrageoptimierung, was zu suboptimalen Leistungs- und Skalierbarkeitsproblemen führen kann.

Der kostenbasierte Algorithmus zur Abfrageoptimierung von Blossom Sky, der in unserem Blogbeitrag ausführlich beschrieben wird“Das fehlende Stück in der lernbasierten Abfrageoptimierung„ , behebt diese Mängel, indem Techniken des maschinellen Lernens genutzt werden, um zur Laufzeit dynamisch den effizientesten Plan zur Abfrageausführung auszuwählen. Dieser Ansatz ermöglicht es Blossom Sky, erhebliche Leistungssteigerungen und Skalierbarkeit für eine Vielzahl von Verbundlernanwendungen zu erzielen.

Zusätzlich zu seinen kostenbasierten Funktionen zur Abfrageoptimierung bietet Blossom Sky auch eine Reihe weiterer Funktionen, die es zu einer überzeugenden Wahl für Verbundlernbereitstellungen in Unternehmen machen, darunter:

• Sicherer Datenaustausch: Blossom Sky bietet einen sicheren und datenschutzfreundlichen Rahmen für den Datenaustausch, der sicherstellt, dass sensible Daten unter der Kontrolle ihrer Eigentümer bleiben.
• Flexible Bereitstellungsoptionen: Blossom Sky unterstützt eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen, darunter Cloud-, lokale und hybride Bereitstellungen, um den spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens gerecht zu werden.
• Skalierbare Architektur: Die Architektur von Blossom Sky ist so konzipiert, dass sie auf große Datensätze und eine große Anzahl von Teilnehmern skaliert werden kann, sodass sie für Unternehmensanwendungen geeignet ist.
• Nahtlose Integration: Blossom Sky lässt sich nahtlos in bestehende Datenanalysen integrieren

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