KI FÜR DESIGNER – OPEN SOURCE VS. CLOSED MODELS

KI für Designer – Open Source vs. Closed Models

Einführung: Was sind Open und Closed Source KI-Modelle?

Bevor wir uns in die Vor- und Nachteile vertiefen, lass uns kurz die Begriffe klären. Open Source KI-Modelle sind solche, bei denen der Quellcode und oft auch die „Gewichte“ (also die Grundlage, auf der das Modell lernt) öffentlich zugänglich sind. Ein Beispiel dafür ist LLaMA von Meta. Closed Source Modelle hingegen, wie ChatGPT von OpenAI, sind proprietär. Das bedeutet, dass der Quellcode und die genauen Funktionsweisen des Modells nicht für die Öffentlichkeit zugänglich sind.

Warum sollte dich das als Designer interessieren?

Die Wahl zwischen Open und Closed Source KI-Modellen beeinflusst, wie du KI in deinen Designprozessen einsetzen kannst. Es gibt keine universelle Antwort darauf, welches Modell für dich besser ist, aber hier sind einige Vor- und Nachteile, die dir helfen können, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Vorteile von Closed Source Modellen

• Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit: Closed Source Modelle wie ChatGPT sind oft benutzerfreundlicher und erfordern weniger technisches Wissen, um loszulegen. Perfekt, wenn du dich voll und ganz auf deine kreative Arbeit konzentrieren möchtest, ohne dich mit den technischen Details zu befassen.

• Stabile Leistung: Diese Modelle sind oft besser optimiert und bieten eine konsistente Leistung. Wenn du also Wert auf Zuverlässigkeit legst, könnte ein Closed Source Modell die bessere Wahl für dich sein.

• Support und Updates: Da hinter Closed Source Modellen oft große Unternehmen stehen, kannst du regelmäßige Updates und professionellen Support erwarten. Dies ist besonders wichtig, wenn du KI in geschäftskritischen Projekten einsetzt.

Nachteile von Closed Source Modellen

• Weniger Anpassungsmöglichkeiten: Ein großer Nachteil ist, dass du weniger Einfluss darauf hast, wie das Modell funktioniert. Anpassungen sind oft nur in einem begrenzten Rahmen möglich.

• Kosten: Closed Source Modelle sind in der Regel kostenpflichtig. Dies kann ein Hindernis sein, besonders wenn du ein kleines Budget hast.

• Abhängigkeit von Anbietern: Da du auf die Plattform und das Modell eines bestimmten Anbieters angewiesen bist, bist du weniger flexibel und eventuell von Preiserhöhungen oder Änderungen in den Nutzungsbedingungen betroffen.

Vorteile von Open Source Modellen

• Flexibilität und Anpassbarkeit: Open Source Modelle wie LLaMA bieten dir die Möglichkeit, das Modell an deine spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Das ist besonders wertvoll, wenn du einzigartige Designanforderungen hast, die von Standardmodellen nicht erfüllt werden.

• Kostenloser Zugang: Da diese Modelle oft kostenlos zur Verfügung stehen, kannst du sie ohne große Investitionen ausprobieren und experimentieren.

• Gemeinschaft und Zusammenarbeit: Bei Open Source Projekten profitierst du von einer aktiven Community. Oft werden von anderen Nutzern Erweiterungen und Verbesserungen beigesteuert, die du nutzen kannst.

Nachteile von Open Source Modellen

• Technische Komplexität: Die Nutzung von Open Source Modellen erfordert oft mehr technisches Wissen. Du musst möglicherweise in die Modellarchitektur eintauchen und selbst Anpassungen vornehmen, was zeitaufwändig sein kann.

• Weniger Support: Im Gegensatz zu Closed Source Modellen gibt es oft keinen professionellen Support. Du bist auf die Community angewiesen, was in kritischen Situationen problematisch sein kann.

• Rechtliche Unsicherheiten: Bei einigen Open Source Modellen gibt es Einschränkungen hinsichtlich der kommerziellen Nutzung, was zu Unsicherheiten führen kann, wenn du das Modell in einem kommerziellen Projekt einsetzen möchtest.

Fazit: Welches Modell passt zu dir?

Wenn du als Designer den einfachen und schnellen Zugang zu leistungsfähigen Tools suchst und bereit bist, dafür zu zahlen, könnten Closed Source Modelle wie ChatGPT besser geeignet sein. Wenn du jedoch technisches Know-how besitzt oder bereit bist, es dir anzueignen, und du ein maßgeschneidertes Tool für deine spezifischen Anforderungen suchst, dann bieten Open Source Modelle wie LLaMA eine spannende Alternative.

Die Entscheidung hängt letztlich von deinen individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten ab. Es lohnt sich, beide Ansätze auszuprobieren und zu sehen, welcher am besten zu deinem Workflow passt.