Der Startpunkt: LLaMA (Februar 2023)
Am 24. Februar 2023 hat Meta LLaMA vorgestellt (Large Language Model Meta AI). Zu diesem Zeitpunkt war ChatGPT bereits als Cloud-Dienst verfügbar: nutzbar, aber das Modell selbst blieb für die meisten eine Black Box.
LLaMA war in einem wichtigen Punkt anders: Die Modellgewichte wurden (zunächst mit Zugangsbeschränkung) verfügbar gemacht. Damit wurde KI für viele plötzlich nicht nur ein fertiges Produkt, sondern eine Grundlage, auf der sich weiterbauen ließ.
Lokale Modelle werden praktisch nutzbar
- 10. März 2023: Das Subreddit r/LocalLLaMA wird zum Praxis-Hub für Modelle, die lokal laufen - also auf eigener Hardware statt ausschließlich in der Cloud.
- Ebenfalls 10. März 2023: llama.cpp senkt die Hürde, LLaMA-Modelle effizient lokal zu betreiben. Für viele war das der "läuft auf meinem Laptop"-Moment.
- 13. März 2023: Stanford veröffentlicht Alpaca, einen LLaMA-Ableger. Solche Ableger entstehen häufig durch Fine-Tuning.
Der Name Llama wurde danach in vielen Projekten aufgegriffen - nicht nur als Meme, sondern als Marker für eine Entwicklung: weg von reiner Cloud-Nutzung, hin zu Modellen, die sich anpassen und in bestimmten Setups auch lokal betreiben lassen.
Warum das zu Docary passt
Unser Logo zeigt ein Llama an der Schreibmaschine. Für uns steht das Bild für Technologie, die im Hintergrund mitschreibt und strukturiert - und dadurch Zeit zurückgibt.
Genau das ist die Idee hinter Docary: Gespräche und Teamsitzungen erzeugen viel klinisch relevante Information. Wenn ein System unterstützt, diese Inhalte zuverlässig zu erfassen und in eine saubere Struktur zu bringen, entsteht Entlastung genau dort, wo Dokumentation sonst den Alltag dominiert.
Und ja: Lokale Modelle gehören für uns dort dazu, wo sie in sensiblen Settings die richtige Architekturentscheidung sind.