Private LLM vs. ChatGPT: wat is het verschil?
Het kernverschil zit in waar je data wordt verwerkt en wie er controle over houdt. ChatGPT is een publieke dienst die je invoer verwerkt op de infrastructuur van een externe partij. Een private LLM draait afgeschermd in je eigen omgeving, waar je data van jou blijft en de EU niet verlaat.
Voor algemeen werk is ChatGPT prima. Werk je met gevoelige data, IP of strikte compliance-eisen, dan biedt een private LLM de controle die een publieke dienst niet kan geven.
De verschillen in een overzicht
| Criterium | Private LLM | ChatGPT publiek |
|---|---|---|
| Waar draait het | Jouw omgeving, on-premise of private cloud in de EU | Servers van de aanbieder |
| Wie ziet je data | Alleen jouw organisatie | De aanbieder verwerkt je invoer |
| Training op je data | Nooit zonder jouw expliciete keuze | Afhankelijk van het abonnement en de instellingen |
| Datalocatie | Binnen de EU of on-premise | Vaak buiten de EU |
| Maatwerk | Getraind op je eigen documenten en vaktermen | Algemeen model, beperkt aanpasbaar |
| Kostenmodel | Investering vooraf, lagere lopende kosten | Doorlopend abonnement per gebruiker |
Waar zit het verschil echt in?
Dataverwerking en controle. Bij ChatGPT geef je invoer uit handen aan een externe dienst. Zelfs zakelijke abonnementen draaien op de infrastructuur van een Amerikaanse aanbieder. Bij een private LLM blijft elke datastroom binnen je eigen omgeving en bepaal jij wie toegang heeft.
Compliance. Omdat je data je eigen omgeving niet verlaat, is naleving van de AVG en de EU AI Act met een private LLM aanzienlijk eenvoudiger. Bij een publieke dienst ben je afhankelijk van de voorwaarden en datalocatie van de aanbieder.
Maatwerk. Een private LLM train je op je eigen documenten, zodat het jouw vaktermen, werkwijzen en context herkent. Een publiek model kent die context niet en geeft algemenere antwoorden.
Lees meer: Private LLM, AVG en EU AI Act
Wanneer volstaat ChatGPT, en wanneer niet?
ChatGPT is een goede keuze voor algemene taken zonder gevoelige informatie: brainstormen, concepten, publieke content. Het verschil wordt belangrijk zodra er bedrijfsgevoelige data in het spel komt.
Kies een private LLM als je werkt met vertrouwelijke dossiers, persoonsgegevens of waardevol intellectueel eigendom, of als je in een gereguleerde sector zit waar je grip moet houden op waar je data staat.
Lees verder: Private LLM voor bedrijven
