Souveräne Modelle
Fachkompetenz durch Engineering

Lokale Parametergrößen sind begrenzt; Engineering schafft Kompetenz: Day0+-Anbindung neuer Basismodelle am Veröffentlichungstag, kleine Fachmodelle nach Aufgaben, spekulatives Decoding für Tempo und anwendungsbezogene Wahl von Modell und Ausführungsort. Modelle laufen auf Unternehmensgeräten, Fachkompetenz wächst zum eigenen Vermögen.

Modellanpassung und Optimierung

  • Day0+
    Schnelle Anpassung mehrerer BasismodelleQwen, DeepSeek, GLM und weitere Modelle ohne Bindung an eine Basis; Updates fließen zeitnah in Fachprozesse ein.
  • SFT
    Fachliches Fine-Tuning und effiziente LoRA-AnpassungRechts-, Steuer- und Rechnungswesenkorpora mit Expertenannotation erzeugen kleine rollenbezogene Modelle. LoRA (Low-Rank Adaptation) senkt den Rechenaufwand.
  • 4/8bit
    Quantisierte Bereitstellung4bit / 8bit komprimiert Modelle für professionelle Inferenz innerhalb lokaler Rechen- und Speicherbudgets.
  • SPEC
    Beschleunigung durch spekulatives DecodingMTP, DFlash und DSpark: Entwürfe schlagen mehrere Tokens vor, das Hauptmodell prüft parallel — konsistente Ausgabe bei mehrfacher Geschwindigkeit.
  • RAG
    Private Anreicherung und LangzeitgedächtnisBereinigte private Korpora per RAG (Retrieval-Augmented Generation), Geschäftssysteme über MCP (Model Context Protocol), Projektkontext als Langzeitgedächtnis.

Auswahl nach Anwendung

Typische AufgabeEmpfohlenes ModellAusführungsortAuswahlgrund
Belegerkennung und DokumentstrukturierungRechnungen, Verträge, AktenKleines Fachmodell + OCR-SpezialbeschleunigungEndgerätHäufig, geringe Latenz, sensible Daten
Compliance-Risiken und IndikatorabgleichSteuerrisiken, LieferkettencomplianceFachmodell + Dynamische IndikatorenEndgerät · EdgeAlle Daten im eigenen Bereich, Ergebnisse rückverfolgbar
Fachfragen und DokumententwürfeAlltag in Recht, Steuern und RechnungswesenLoLR-Fachmodell Logos LoLR + Spekulatives DecodingLokal bevorzugtFachlichkeit und Reaktionstempo vereinen
Komplexe Analyse und fachübergreifendes ReasoningM&A-Due-Diligence, internationale StrukturenGroßes Basismodell + MehragentenzusammenarbeitOrganisationsressourcen · Autorisierte CloudModellgröße, Parallelität und Kosten
Vier AuswahlkriterienDatensensibilitätLatenzanforderungenModellgrößeKosten

Drei Arten spekulativen Decodings

Lokales Decoding wird durch Speicherbandbreite begrenzt: Für jedes Token werden sämtliche Gewichte gelesen. Spekulatives Decoding entwirft mit einem leichten Mechanismus mehrere Tokens, die das Hauptmodell parallel prüft. Nur passende Teile bleiben; die Ausgabe bleibt gleich, das Tempo kann sich vervielfachen. LoLR unterstützt drei verbreitete Ansätze.

MTPMulti-Token-VorhersageMulti-Token Prediction

Ein gemeinsam trainierter Vorhersagekopf entwirft Folgetokens aus dem aktuellen verborgenen Zustand. Bei Integration in die Gewichte entsteht kaum zusätzlicher Grafikspeicherbedarf.

Für: Basismodelle mit MTP-Kopf · Geräte mit knappem Grafikspeicher
DFlashBlock-DiffusionsentwurfBlock Diffusion Drafting

Ein leichtes Block-Diffusionsmodell erzeugt aus Kontextmerkmalen des Hauptmodells einen ganzen Entwurfsblock parallel in einem Durchlauf. Es kann für unterschiedliche Zielmodelle separat trainiert werden.

Für: Verschiedene Basismodelle und Inferenzframeworks · Lange Texte
DSparkKonfidenzgesteuertes spekulatives DecodingConfidence-Scheduled · Semi-Autoregressive

Ein semi-autoregressiver Entwurf bewahrt Tokenabhängigkeiten im Block; die Prüfung passt ihre Länge pro Anfrage an die Konfidenz an und beendet schlechte Entwürfe früh.

Für: Hohe Parallelität · Abteilungs- und Organisationsknoten

Alle drei beschleunigen verlustfrei; das Hauptmodell entscheidet durch Prüfung über die endgültige Ausgabe; LoLR.AI OS wählt automatisch nach Basismodell, Bereitstellungsframework und Knotenparallelität.

Souveräne Modelle=Basismodellanpassung+Fachliches Fine-Tuning+Inferenzbeschleunigung+Auswahl nach Anwendung+Privater BetriebKorpora, Fine-Tuning, Beschleunigung, Auswahl und Ausführungsort bestimmen die Nutzbarkeit der Ausgabe gemeinsam.LoLR-Sprachmodell Logos kennenlernen LoLR →

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