LLM Sprachmodelle

In dieser Kategorie finden Sie Beiträge rund um Large Language Models (LLM) und deren Einsatzmöglichkeiten im Business- und Kreativbereich. Behandelt werden Themen wie lokale KI-Installationen, Integration in bestehende Softwarelösungen, Anwendungsfälle im Publishing oder Prozessautomatisierung mit KI. Die Fachartikel zeigen praxisnah, wie LLMs wie GPT, Mistral oder Mixtral funktionieren, welche Vorteile sie im Alltag bieten und welche technischen Grundlagen notwendig sind, um sie effizient einzusetzen. Ob für Texterstellung, Wissensmanagement, ERP-Integration oder Kundensupport – hier erhalten Sie Einblicke, Tipps und Erfahrungsberichte für den professionellen Umgang mit Sprachmodellen.

LoRA-Training: Wie FileMaker 2025 das Feintuning großer Sprachmodelle vereinfacht

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LoRA Fine tuning - FileMaker 2025

Die Welt der künstlichen Intelligenz ist in Bewegung. Neue Modelle, neue Methoden und vor allem neue Möglichkeiten entstehen heute fast wöchentlich – und dennoch bleibt eine Erkenntnis konstant: Nicht jede technische Neuerung führt automatisch zu einem besseren Alltag. Vieles bleibt experimentell, komplex oder schlicht zu aufwendig für den produktiven Einsatz. Besonders deutlich zeigt sich das beim sogenannten Feintuning großer Sprachmodelle – einer Methode, um generative KI auf eigene Inhalte, Begriffe und Tonalitäten zu spezialisieren.

Ich habe diesen Prozess in den letzten Monaten intensiv begleitet – erst in klassischer Form, mit Python, Terminal, Fehlermeldungen und nervenaufreibenden Setup-Schleifen. Und dann: mit FileMaker 2025. Ein Schritt, der mich überrascht hat – weil er nicht laut, aber klar war. Und weil er gezeigt hat, dass es auch anders geht.

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Wie man heute schon KI-Spezialisten ausbilden kann – Chancen für Unternehmen und Azubis

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KI-Spezialist ausbilden

Noch vor wenigen Jahren war Künstliche Intelligenz ein Thema für Forschungseinrichtungen und große Konzerne. Man sprach über neuronale Netze, Deep Learning oder Spracherkennung – aber im Alltag spielte das kaum eine Rolle. Heute ist KI kein Zukunftsthema mehr, sondern Realität: Sie schreibt Texte, erstellt Bilder, analysiert Daten und steuert Produktionsprozesse. Ob in Verwaltung, Handwerk oder Industrie – überall taucht sie inzwischen auf.

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Digitale Abhängigkeit: Wie wir unsere Selbstbestimmung an die Cloud verloren haben

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Digitale Abhängigkeit mit Cloud-Systemen

Ich habe es schon immer für einen Fehler gehalten, wenn Menschen ihre Daten aus der Hand geben – sei es in der Cloud, über Apps oder bei irgendwelchen „kostenlosen“ Diensten. Datenhoheit war für mich nie ein Modewort, sondern eine Frage der Selbstachtung. Wer Technik nutzt, ohne die Konsequenzen zu überdenken, begibt sich in eine Abhängigkeit, die oft erst Jahre später spürbar wird – aber dann umso tiefer greift.

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gFM-Business und die Zukunft des ERP: Lokale Intelligenz statt Cloud-Abhängigkeit

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gFM-Business und KI + Wissensgraph

Seit über einem Jahrzehnt steht die Software gFM-Business für eine Besonderheit im deutschen ERP-Markt: Sie basiert nicht auf einem schwerfälligen, schwer wartbaren System, sondern auf der leichtgewichtigen, anpassbaren und visuell modellierten FileMaker-Plattform. Das hat viele Vorteile: gFM-Business lässt sich individuell erweitern, ist auf Windows, macOS und iOS lauffähig, und kann sowohl von Entwicklern als auch von ambitionierten Power-Usern angepasst werden.

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) – insbesondere durch sogenannte Sprachmodelle wie ChatGPT – entstehen nun neue Chancen, die weit über klassische Automatisierung hinausgehen. gFM-Business bereitet sich aktiv auf diese Zukunft vor: mit dem Ziel, nicht nur Daten zu verwalten, sondern Wissen zu erschließen.

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Künstliche Intelligenz: Welche Jobs in Gefahr sind, und wie wir uns jetzt wappnen können

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Welche Jobs entfallen künftig durch KI

Kaum ein technologischer Wandel hat sich so schnell in unseren Alltag eingeschlichen wie die künstliche Intelligenz. Was gestern noch als visionäre Zukunftstechnologie galt, ist heute bereits Realität – ob beim Texten, Programmieren, Diagnostizieren, Übersetzen oder sogar beim Erstellen von Musik, Kunst oder juristischen Schriftsätzen.

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Integration von MLX in FileMaker 2025: Lokale KI als neuer Standard

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Lokale KI mit MLX und FileMaker

Während MLX ursprünglich als experimentelles Framework von Apple Research gestartet ist, hat sich in den letzten Monaten eine stille, aber bedeutende Entwicklung vollzogen: Mit der Veröffentlichung von FileMaker 2025 hat Claris MLX als native KI-Infrastruktur für Apple Silicon fest in den Server integriert. Das bedeutet: Wer mit einem Mac arbeitet und auf Apple Silicon setzt, kann MLX-Modelle nicht nur lokal ausführen, sondern direkt in FileMaker verwenden – mit nativen Funktionen, ganz ohne Zwischenschichten.

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MLX auf Apple Silicon als lokale KI im Vergleich mit Ollama & Co.

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Lokale KI auf dem Mac mit MLX

In einer Zeit, in der zentrale KI-Dienste wie ChatGPT, Claude oder Gemini die Schlagzeilen beherrschen, wächst bei vielen professionellen Anwendern das Bedürfnis nach einem Gegenpol – einer lokalen, selbst kontrollierbaren KI-Infrastruktur. Gerade für kreative Prozesse, sensible Daten oder wiederkehrende Arbeitsabläufe ist eine lokale Lösung oft die nachhaltigere und sicherere Option.

Wer mit einem Mac arbeitet – insbesondere mit Apple Silicon (M1, M2, M3 oder M4) – findet mittlerweile erstaunlich leistungsfähige Tools, um eigene Sprachmodelle direkt auf dem Gerät zu betreiben. Im Zentrum steht dabei eine neue, weitgehend unbekannte Komponente: MLX, ein von Apple entwickeltes Machine-Learning-Framework, das in den kommenden Jahren eine zunehmend zentrale Rolle im KI-Ökosystem des Unternehmens spielen dürfte.

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RAG mit Ollama und Qdrant als universelle Suchmaschine für eigene Daten

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Lokale KI um Datenbanken erweitern mit RAG, Ollama und Qdrant

In einer zunehmend unübersichtlichen Informationswelt wird es immer wichtiger, eigene Datenbestände gezielt durchsuchbar zu machen – nicht über klassische Volltextsuche, sondern durch semantisch relevante Antworten. Genau hier kommt das Prinzip der RAG-Datenbank ins Spiel – also einer KI-gestützten Suchlösung, die sich aus zwei zentralen Komponenten zusammensetzt:

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