Introductie

De keuze tussen open-source en closed-source Large Language Models (LLM’s) is strategisch én risicovol.
Open LLM’s zoals Llama 3 of Mistral bieden transparantie en flexibiliteit, terwijl gesloten modellen zoals GPT-4 of Claude uitblinken in prestaties en gebruiksgemak.
Toch gaan beide benaderingen gepaard met specifieke risico’s op het gebied van veiligheid, governance, compliance en controle.
Een weloverwogen keuze vereist inzicht in hoe open en gesloten modellen omgaan met data, beveiliging en verantwoordelijkheid.

Werking

Het verschil tussen open en closed LLM’s ligt vooral in toegankelijkheid, eigendom en controle:

1. Open LLM’s (open-source)

1. De modelarchitectuur, gewichten en soms trainingscode zijn publiek beschikbaar.

2. Organisaties kunnen het model lokaal hosten en aanpassen.

3. Voordeel: maximale controle, maatwerk en dataprivacy.

4. Nadeel: verantwoordelijkheid voor beveiliging, updates en governance ligt volledig intern.

2. Closed LLM’s (proprietary)

1. Het model wordt als dienst aangeboden via API’s (bijv. OpenAI, Anthropic, Google).

2. De interne werking en trainingsdata zijn niet openbaar.

3. Voordeel: hoge prestaties, gebruiksgemak en schaalbaarheid.

4. Nadeel: beperkte transparantie en afhankelijkheid van de leverancier.

Kenmerken

Aspect

Open LLM’s

Closed LLM’s

Transparantie

Hoog — modelstructuur en soms trainingsdata inzichtelijk

Laag — black box, beperkte uitleg over werking

Controle over data

Volledig in eigen beheer

Afhankelijk van leverancier (data-isolatie via contract)

Beveiliging

Zelf te implementeren en onderhouden

Leverancier beheert security-infrastructuur

Compliance (AVG, AI Act)

Volledig intern te regelen

Ondersteund via certificeringen en contracten

Prestaties

Variabel, afhankelijk van resources

Geoptimaliseerd, vaak superieur door schaal

Kostenstructuur

Lagere licentiekosten, hogere beheerlast

Abonnementsmodel, voorspelbare maar terugkerende kosten

Aanpasbaarheid

Volledig te fine-tunen of combineren met RAG

Beperkt tot API-gebruik en parameters

Risico’s

Security, onderhoud, modeldrift, expertisegebrek

Vendor lock-in, beperkte transparantie, dataprivacy-afhankelijkheid

Toepassingen

1. Open LLM’s (zoals Llama 3, Mistral, Falcon)

• Geschikt voor organisaties die volledige datacontrole willen, zoals overheden of financiële instellingen.

• Vaak gebruikt in private AI-omgevingen of edge-infrastructuren.
  ➡️ Voordeel: data blijft binnen de organisatie; naleving van interne beveiligingsnormen.
  ➡️ Risico: vereisen eigen MLOps, securitybeheer en continue optimalisatie.

2. Closed LLM’s (zoals GPT-4, Claude, Gemini)

• Ideaal voor snel gebruik, prototyping of enterprise-integratie met garanties voor uptime en support.

• Gebruikt in commerciële en creatieve sectoren waar innovatie en schaal belangrijk zijn.
  ➡️ Voordeel: hoge kwaliteit en betrouwbaarheid zonder zware IT-inspanning.
  ➡️ Risico: beperkte controle over herkomst van data en modelgedrag.

Belangrijkste risico’s

Voor open LLM’s

• Security en onderhoud: kwetsbaarheden of misconfiguraties kunnen leiden tot datalekken.

• Complianceverantwoordelijkheid: alle AVG- en AI Act-vereisten rusten intern.

• Bias en kwaliteit: open modellen zijn niet altijd even grondig gevalideerd.

• Operationele last: kostbare resources voor fine-tuning, hosting en updates.

Voor closed LLM’s

• Vendor lock-in: overstappen tussen aanbieders is technisch en contractueel complex.

• Gebrek aan transparantie: beperkte zichtbaarheid in trainingsdata en risico op bias.

• Dataprivacy: afhankelijk van beloftes en compliance van de leverancier.

• Modelgedrag: beperkte invloed op aanpassing of foutcorrectie.

Samenvatting

De keuze tussen open en closed LLM’s draait om balans tussen controle en gemak.
Open modellen bieden vrijheid, maar vragen volwassenheid in security, governance en MLOps.
Gesloten modellen leveren kracht en snelheid, maar brengen afhankelijkheid en transparantierisico’s met zich mee.
De optimale keuze hangt af van de sector, datagevoeligheid en governancevolwassenheid van de organisatie — vaak leidt een hybride strategie, waarin beide typen modellen worden gecombineerd, tot de beste balans tussen innovatie en controle.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍