Wie Oxide LLMs einsetzt

• Large Language Models (LLM) verändern die Arbeitsweise grundlegend, und Oxide hat klar definiert, wie sie innerhalb der Organisation eingesetzt werden sollen
  • Oxide ist ein On-Demand-Computing-Infrastruktur-Startup, das integrierte Hardware- und Softwarelösungen für On-Premises-Datacenter entwickelt
• Oxide stellt als Leitprinzip die Balance zwischen Verantwortung, Gründlichkeit, Empathie, Teamwork und Dringlichkeit für die Nutzung von LLMs dar
• Beim Dokumentenverständnis/-zusammenfassen, Code-Review und Debugging sind LLMs nützlich, beim Schreiben von Texten oder Code sind jedoch menschliches Urteil und Verantwortung erforderlich
• Für von LLMs erzeugte Ergebnisse muss immer ein Prozess mit menschlicher Prüfung und Verantwortungsübernahme erhalten bleiben
• Oxide fördert den Einsatz von LLMs, setzt ihn jedoch auf die Voraussetzung von Verantwortung für Produkt, Kunden und Kollegen

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Werte für den Einsatz von LLMs

• Oxide bewertet den Einsatz von LLMs anhand der Kernwerte der Organisation
  • Verantwortung (Responsibility): LLM ist lediglich ein Werkzeug, und die Verantwortung für Ergebnisse liegt vollständig beim Menschen
  • Gründlichkeit (Rigor): Bei sorgfältiger Nutzung kann das Denken geschärft werden, bei Nachlässigkeit sinkt die Qualität des Denkens
  • Empathie (Empathy): Sowohl Empfänger als auch Autoren von Sprache sind Menschen, daher muss menschliche Kommunikation erhalten bleiben
  • Teamwork (Teamwork): Der Einsatz von LLM darf das Vertrauen zwischen Kollegen nicht untergraben und das Offenlegen der Nutzung darf nicht wie Verantwortungsabschiebung wirken
  • Dringlichkeit (Urgency): Auch wenn die Geschwindigkeit erhöht werden kann, dürfen andere Werte nicht geopfert werden

LLMs als Leser

• LLMs sind besonders stark in Dokumenten-Zusammenfassung und Frage-Antwort, und sie können große Mengen an Material schnell erfassen
• Datenschutz muss jedoch gewährleistet werden, und es muss sichergestellt werden, dass hochgeladene Dokumente nicht für das Training des Modells verwendet werden
• Als Hilfsmittel zur Dokumenten-Verständnisunterstützung sind sie sinnvoll, können jedoch nicht die direkte Lektüre ersetzen

LLMs als Editoren

• Sehr effektiv für die Verbesserung von Struktur und Stil in fertiggestellten Dokumenten, insbesondere in späteren Phasen
• LLMs haben jedoch die Tendenz, übermäßig positiv zu reagieren, sodass kritische Analyse fehlen kann
• Beim Einsatz in der Entwurfsphase besteht das Risiko, die eigene Stimme des Autors zu verlieren

LLMs als Autoren

• Texte, die von LLMs erzeugt werden, sind häufig floskelhaft oder tragen deutliche Spuren automatischer Erzeugung
• Automatisch erzeugte Inhalte können die Echtheit des Denkens und das Vertrauen der Leser untergraben
• Leser gehen üblicherweise davon aus, dass der Autor den Inhalt versteht; LLM-Inhalte brechen diese Annahme
• Oxide geht davon aus, dass alle Mitglieder über Schreibfähigkeit verfügen und nutzt LLMs nicht als primären Schreiber
• Sie können jedoch eingeschränkt als Hilfsmittel zur Ideenfindung oder Unterstützung genutzt werden

LLMs als Code Reviewer

• LLMs sind bei der Erkennung bestimmter Code-Probleme hilfreich, können jedoch kein menschliches Review ersetzen
• Da Vorschläge unlogisch sein oder den Kontext verfehlen können, sollten sie nur als ergänzendes Werkzeug genutzt werden

LLMs als Debugger

• LLMs können als eine Art 'Rubber-Duck' dienen, das Debugging-Ideen anregt
• Die eigentliche Problemlösungskapazität ist begrenzt, aber sie sind nützlich als Impuls für neue Herangehensweisen

LLMs als Programmierer

• LLMs haben eine sehr starke Code-Generierungsfähigkeit und eignen sich für experimentelles und unterstützendes Coden
• Je näher der Code dem Produktcode kommt, desto wichtiger werden Validierung und Verantwortungsübernahme
• Code, der von LLMs erstellt wurde, muss vom Autor selbst geprüft werden (Self-Review), und vor einem Kollegium-Review ist eine Überprüfung zwingend erforderlich
• Im Rahmen eines Code-Reviews ist es verboten, mit vollständiger Neukompilation zu reagieren, da ein wiederholtes Review unmöglich wird
• Auch bei der Code-Generierung müssen Verantwortung, Gründlichkeit, Empathie und Teamwork gewahrt werden

Betrieb und Richtlinien

• Die technischen Details und internen Leitlinien zur LLM-Nutzung sind in einem internen Dokument auf GitHub festgehalten
• Oxide empfiehlt den Einsatz von LLMs, macht jedoch verantwortungsvolle Nutzung zur Voraussetzung
  • Verantwortungssinn für Produktqualität, Kundenvertrauen und Zusammenarbeit unter Kollegen steht an erster Stelle