
KI-Testplattformen
Welches KI-Sprachmodell passt am besten zu Ihrem Anwendungsfall? Wie lassen sich bestehende KI-Modelle anpassen, um sie im eigenen Unternehmen zu verwenden? Mit dem Angebot von WestAI stehen zwei digitale Testumgebungen zur Verfügung.
Das LLM Lab ermöglicht das sichere und datenschutzkonforme Testen verschiedener großer Sprachmodelle, sowohl Open- als auch Closed-Source.
Das AI.Lab bietet eine flexible Umgebung, in der KI-Lösungen individuell an konkrete Unternehmensbedürfnisse angepasst und entwickelt werden können.
Probieren Sie es aus!
Das passende KI-Sprachmodell für jedes Szenario

ChatGPT, Gemini oder Teuken? Welches KI-Sprachmodell ist das Richtige im Unternehmenskontext? Das LLM Lab von WestAI hilft bei der Auswahl. Als leistungsstarke und zugleich benutzerfreundliche Plattform ermöglicht es das LLM Lab, große Sprachmodelle (engl. Large Language Models, LLMs) miteinander zu vergleichen und gezielt auszuprobieren. Es bietet Unternehmen den Zugang zu einer breiten Auswahl an Open-Source- und Closed-Source-Modellen – zentral gebündelt in einer sicheren, datenschutzkonformen Umgebung.
Effizient entscheiden, gezielt einsetzen
Um das passende Modell für den Unternehmenseinsatz zu finden, müssen verschiedene Faktoren oder Benchmarks berücksichtigt werden. Entscheidend ist z. B., wie ein Modell im konkreten Anwendungsfall performt – mit echten Daten, Fachsprache und Zielgruppen. Ebenso spielt die Art der Promptgestaltung (Prompt Engineering) eine zentrale Rolle, da sie die Qualität und Relevanz der Modellausgaben maßgeblich beeinflusst.
Hier setzt das LLM Lab von WestAI an:
- Vergleichen Sie verschiedene Modelle unter realen Bedingungen,
- identifizieren Sie das passende Modell für Ihre spezifischen Anforderungen,
- optimieren Sie Prompts gezielt für maximale Leistung.
Mit Funktionen wie dem direkten Modellvergleich und einem klar strukturierten Interface ermöglicht das LLM Lab fundierte Entscheidungen – sei es für Automatisierung, Kundenkommunikation oder interne Prozesse.
Die wichtigsten Funktionen im Überblick:
Vergleich von KI-Sprachmodellen
Direkter Vergleich verschiedener großer Sprachmodelle, sowohl Open-Source- als auch proprietäre Modelle, hinsichtlich ihrer Antwortqualität auf bestimmte Eingaben oder Prompts.
Nahtlose Integration in Kundenanwendungen
Die entwickelten und optimierten Prompts können nahtlos in die Kundenanwendungen oder -projekte integriert werden (Import und Export von generierten Prompt-Templates.
Datensicherheit
Die Nutzung von Open-Source-Modellen in einer geschützten Umgebung verhindert, dass wichtige Daten an externe API-Dienste weitergegeben werden.
Model Cards
Vergleich der neusten Open-Source-Modelle hinsichtlich ihrer Kennzahlen, wie Modellgröße, unterstützte Sprachen oder verfügbare Lizenzen.
Prompt Engineering
Benutzer*innen können mit der Formulierung von Prompts experimentieren, um die Leistung und die Antworten der Modelle zu optimieren.
Intuitive Bedienung
Unser User Interface ist besonders benutzerfreundlich und kann ohne tiefgreifende technische (KI-)Kenntnisse genutzt werden.
Anwendungsfälle und neue Ideen testen
Test und Vergleich der Modelle für kundenspezifische Anwendungsfälle, Daten, Sprachen oder neuen Ideen.
Abbildung 1: Compare Chat LLM’s
Abbildung 2: Screenrecording des LLM Lab
Welche KI-Sprachmodelle sind verfügbar?
Die aktuelle Version des LLM Lab bietet Zugang zu Varianten der mehrsprachigen Open-Source-Modellfamilie Teuken, die vom Projekt OpenGPT-X nach europäischen Bedürfnissen entwickelt wurde, sowie zu anderen öffentlich verfügbaren Open-Source-Modellen.
Darüber können Nutzer*innen auf kommerziell verfügbare proprietäre Modelle wie z. B. GPT-Modelle von OpenAI zugreifen, wenn sie ihren eigenen API-Schlüssel bereitstellen.
Das AI.Lab powered by KI.NRW

Probieren Sie Ihre KI selbstständig aus
Durch WestAI wird insbesondere das Zusammenspiel des AI-Lab mit Supercomputing-Umgebungen verbessert, um Anwendungsfälle wie Fine-Tuning oder „Training from Scratch“ zu vereinfachen. Durch das Baukastenprinzip lassen sich die KI-Module effizient wiederverwenden. Große Sprachmodelle allein reichen oft nicht aus, um die gewünschte Qualität der Antworten zu erreichen. Daher müssen sie mit weiteren KI-Technologien kombiniert werden, wie z. B. mit Wissensgraphen (Abbildung 1) oder domänenspezifischen Kollektoren (Abbildung 2).
Auf Wunsch stehen unsere Expert*innen auch hier zur Seite. Als Open Source-Plattform entwickelt sich das AI.Lab kontinuierlich weiter. Nutzer*innen sind daher herzlich eingeladen, sich zu beteiligen und z. B. Verbesserungsvorschläge und Feature-Wünsche zu machen.
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