Über den Service
ÜbersetztIch passe große Sprachmodelle an Ihr Fachgebiet an, damit sie aufhören zu raten und genau so antworten, wie es Ihr Unternehmen benötigt. Die Arbeit beginnt mit Ihren Daten: Ich prüfe, was Sie haben, bereinige und dedupliziere, entwerfe ein Annotation-Schema und erstelle einen Trainingssatz aus echten Benutzerfragen, nicht aus synthetischem Padding. Dann starte ich die überwachte Feinabstimmung, parameter-effiziente LoRA- und QLoRA-Adapter, Instruction Tuning und wähle den leichtesten Weg zur Qualität, die Sie benötigen, ohne Budget für ein vollständiges Retraining zu verbrennen, das Sie nicht benötigen.
Ein feinabgestimmtes Modell ist nur nützlich, wenn Sie ihm vertrauen können, daher steht die Bewertung im Mittelpunkt von allem. Ich erstelle einen Benchmark-Satz für Ihre Aufgabe und messe Genauigkeit, Halluzinationsrate, faktische Verankerung in Quellen, Ton, Fehlverhalten und Latenz. Ich vergleiche das Basismodell mit jedem Kandidaten, führe gehaltene und adversariale Tests durch und gebe Ihnen Zahlen, die Sie gegenüber der Führung verteidigen können, nicht vage Versprechen. Wenn Suche wichtig ist, optimiere ich Prompts und die gesamte RAG-Pipeline: Chunking, Embeddings, Neurangierung, Kontextzusammenstellung, damit das Modell aus Ihren Dokumenten antwortet und sie korrekt zitiert.
Sie erhalten feinabgestimmte Gewichte oder Adapter, eine reproduzierbare Trainings- und Evaluierungspipeline, einen Bericht mit Vorher-Nachher-Metriken und klare Anleitungen zur Bereitstellung, Überwachung und sicheren Rücksetzung. Ich dokumentiere jede Entscheidung, damit Ihr Team neu trainieren und neu messen kann, während die Daten wachsen, und ich bleibe nach der Übergabe für einen weiteren Abstimmungszyklus verfügbar. Modelle, die für Ihren Fall abgestimmt und gemessen sind, nicht für eine Demo.
— Datenaufbereitung, Bereinigung und Annotation-Schema
— Feinabstimmung, LoRA/QLoRA-Adapter und Instruction Tuning
— Prompt-Optimierung und RAG mit Retrieval-Bewertung
— Benchmarks für Genauigkeit, Halluzinationen und Sicherheit
Ein feinabgestimmtes Modell ist nur nützlich, wenn Sie ihm vertrauen können, daher steht die Bewertung im Mittelpunkt von allem. Ich erstelle einen Benchmark-Satz für Ihre Aufgabe und messe Genauigkeit, Halluzinationsrate, faktische Verankerung in Quellen, Ton, Fehlverhalten und Latenz. Ich vergleiche das Basismodell mit jedem Kandidaten, führe gehaltene und adversariale Tests durch und gebe Ihnen Zahlen, die Sie gegenüber der Führung verteidigen können, nicht vage Versprechen. Wenn Suche wichtig ist, optimiere ich Prompts und die gesamte RAG-Pipeline: Chunking, Embeddings, Neurangierung, Kontextzusammenstellung, damit das Modell aus Ihren Dokumenten antwortet und sie korrekt zitiert.
Sie erhalten feinabgestimmte Gewichte oder Adapter, eine reproduzierbare Trainings- und Evaluierungspipeline, einen Bericht mit Vorher-Nachher-Metriken und klare Anleitungen zur Bereitstellung, Überwachung und sicheren Rücksetzung. Ich dokumentiere jede Entscheidung, damit Ihr Team neu trainieren und neu messen kann, während die Daten wachsen, und ich bleibe nach der Übergabe für einen weiteren Abstimmungszyklus verfügbar. Modelle, die für Ihren Fall abgestimmt und gemessen sind, nicht für eine Demo.
— Datenaufbereitung, Bereinigung und Annotation-Schema
— Feinabstimmung, LoRA/QLoRA-Adapter und Instruction Tuning
— Prompt-Optimierung und RAG mit Retrieval-Bewertung
— Benchmarks für Genauigkeit, Halluzinationen und Sicherheit
