Cloud vs. lokale modeller

En lille LLM (Large Language Model) er en sprogmodel med et relativt begrænset antal parametre — typisk i størrelsesordenen 3–8 milliarder. Det lyder umiddelbart af meget, men i LLM-sammenhæng er det faktisk små modeller. Parametre kan forklares enkelt: de kan ses som modellens interne muligheder for at finde et svar, når den løser en opgave. Jo flere parametre modellen har, desto større er sandsynligheden for, at den kan finde et mønster eller en løsning, der passer til opgaven. Det kan sammenlignes med et værktøjssæt: jo flere forskellige værktøjer man har, desto større er chancen for, at man har netop det værktøj, opgaven kræver.

Der er også andre faktorer, som har betydning for en models kvalitet og anvendelighed, men her fokuseres på modellens størrelse, fordi den har stor indflydelse på, hvad man realistisk kan forvente. Der er generelt en klar sammenhæng mellem antallet af parametre og en models evne til at arbejde nuanceret og alsidigt — samt hvor meget computerkraft der kræves for at få modellen til at fungere effektivt. Små modeller med færre parametre er pr. definition mindre vidende om verdens fakta, men de kan til gengæld gøres mere forudsigelige, hurtigere i drift og væsentligt lettere at afvikle på mindre hardware. Det betyder, at de kan anvendes i fuldstændigt lukkede og sikre miljøer, hvor data aldrig forlader organisationens kontrol, og derfor egner sig til behandling af både personfølsomme og fortrolige oplysninger.

Indledning — central pointe og arbejdsdeling
Hovedpåstanden er klar: cloud-baserede store modeller og små lokale LLM’er er komplementære, ikke modsætninger. En praktisk arbejdsdeling er effektiv: brug cloud (store modeller) til analyse, kondensering og opsætning af instrukser; brug de små lokale modeller til daglig drift, databehandling og kontrolleret inferens. Denne hybridtilgang kombinerer skyens regnekraft og sproglige forståelse med lokal drift for høj datasikkerhed og forudsigelig performance.

Små lokale modeller — styrker og egnethedsområder
Små modeller excellerer især i opgaver med klar logik og struktur. De er velegnede til eksempelvis identifikation af konkrete svar i tekst, validering af datatyper og værdier, kontrol af konsistens i dokumenter og implementering af simple forretningsregler. De fungerer også godt til opdeling af lange tekster i meningsfulde enheder, som kan behandles hver for sig og senere sammensættes til et konsistent resultat. Disse opgaver kræver ikke stor verdensviden eller kreativitet, men stabil og forudsigelig adfærd — præcis der, hvor små modeller ofte er stærkest.

”Rette data” og token-effektivt inputdesign
For at få små modeller til at præstere godt er kvaliteten af input afgørende. I stedet for at sende store dokumentarkiver til modellen (klassisk RAG med store vector stores) anbefales en tilgang baseret på “rette data”: relevant information indsættes direkte i modellens instruktion eller kontekst. Disse data bør være kraftigt kondenserede, strukturerede og token-effektive — altså øjeblikkeligt forståelige for modellen uden at fylde unødigt i konteksten. Praktiske former er skemaer, beslutningsregler, konsistente tekstblokke og operationelle retningslinjer. Fokus er på præcision frem for volumen, hvilket ændrer pipeline fra fuldtekst-søgning til målrettet instruksstyring.

Cloudens nødvendige rolle i forberedelse og løbende forbedring
Udarbejdelsen af token-effektive, velstrukturerede “rette data” er ofte vanskelig manuelt — og næsten umulig uden brug af større modeller. De store cloud-baserede LLM’er bruges typisk til at analysere og kondensere omfattende tekstmængder, udlede mønstre og regler samt omskrive komplekst materiale til instruks-egnede formater: skemaer, beslutningslogik og genbrugelige tekstblokke. Det er her, regnekraften og den sproglige forståelse i skyen skaber værdi. Efter idriftsættelse anvendes cloud også til løbende forbedring: justering af instrukser, regenerering af strukturerede data og evaluering af edge cases — mens den følsomme databehandling forbliver lokal.

Datamæssig afgrænsning og sikkerhed
For at kombinere cloud-funktioner med datasuverænitet er det vigtigt at definere klare grænser: rå og følsomme data forbliver lokalt; kun anonymiserede, generiske eller abstrakte “rette data” sendes til cloud. Disse outputs skal være principielle skabeloner eller beslutningsmønstre — ikke rå indhold eller personhenførbare oplysninger. På denne måde kan organisationer drage nytte af cloudens analysekraft uden at kompromittere fortrolighed eller lovgivningsmæssige krav.

Drift og vedligehold i lukkede miljøer
I drift skelnes mellem inferens og støttefunktioner. Selve inferensen og den følsomme databehandling bør køre lokalt i et lukket miljø med passende adgangskontrol, logging og overvågning. Cloud bruges periodisk til at regenerere og forbedre instrukser, til at analysere anonymiserede fejlcases og til at producere opdaterede, abstrakte skabeloner. En sikker driftspipeline omfatter klare politikker for hvad der må sendes ud, kryptering af kommunikation, revision af ændringer og løbende kvalitetsevaluering.

Governance — konkrete rammer
Praktiske governance-principper hjælper: 1) Definér datakatagorier (fx fortroligt, intern, anonymiseret). 2) Fastlæg hvilke typer output fra cloud der er acceptable (abstrakte regler/skabeloner). 3) Implementér tekniske barrierer (netværksegmentation, kryptering, adgangskontrol). 4) Sørg for audit-logs og test-suites, der validerer lokale modellens output før produktionsbrug. 5) Planlæg en vedligeholdscyklus, hvor cloud-assisteret regeneration af instrukser sker med faste intervaller eller efter identificerede problemer.

Opsummering og handlingsorienterede next steps
Sammenfattende: cloud-baserede store modeller og små lokale LLM’er fungerer bedst i samspil. Cloud anvendes til analyse, strukturering og produktion af token-effektive instrukser; små lokale modeller sikrer sikker, stabil og kontrolleret drift. For at komme i gang kan ledere tage disse konkrete skridt: identificer opgavetyper egnede til lokale modeller (validering, konsistenskontrol, opsplitning af tekst), planlæg en pilot hvor cloud producerer de første instruksblokke, fastlæg klare datagrænser og governance, og opsæt en vedligeholdsrutine med periodisk cloud-assistance til forbedring. Med denne arbejdsdeling kan organisationer kombinere høj datasikkerhed med effektiv brug af generativ AI.