Acerca del servicio
TraducidoAdapto modelos de lenguaje grande a su dominio para que dejen de adivinar y empiecen a responder exactamente como su negocio necesita. El trabajo comienza con sus datos: audito lo que tiene, limpio y elimino duplicados, diseño un esquema de anotación y construyo un conjunto de entrenamiento a partir de preguntas reales de usuarios, no de relleno sintético. Luego lanzo un ajuste fino supervisado, adaptadores LoRA y QLoRA eficientes en parámetros, ajuste de instrucciones, y elijo el camino más ligero hacia la calidad que necesita sin gastar presupuesto en un reentrenamiento completo que no requiere.
Un modelo ajustado solo es útil si puede confiar en él, por lo que la evaluación está en el centro de todo. Construyo un conjunto de referencia para su tarea y mido la precisión, la tasa de alucinaciones, la fundamentación fáctica en fuentes, el tono, el comportamiento de fallo y la latencia. Comparo el modelo base con cada candidato, realizo pruebas de retención y adversariales, y le doy números que puede defender ante la dirección, no promesas vagas. Cuando la búsqueda importa, optimizo los prompts y todo el pipeline de RAG: segmentación, incrustaciones, reordenamiento, ensamblaje de contexto, para que el modelo responda a partir de sus documentos y los cite correctamente.
Obtiene pesos o adaptadores ajustados, un pipeline de entrenamiento y evaluación reproducible, un informe con métricas de antes y después, y una guía clara para implementación, monitoreo y retroceso seguro. Documentaré cada decisión para que su equipo pueda reentrenar y volver a medir a medida que los datos crecen, y estaré disponible para un ciclo de ajuste más después de la entrega. Modelos que están ajustados y medidos para su caso, no para una demostración.
— Preparación de datos, limpieza y esquema de anotación
— Ajuste fino, adaptadores LoRA/QLoRA y ajuste de instrucciones
— Optimización de prompts y RAG con evaluación de recuperación
— Benchmarks para precisión, alucinaciones y seguridad
Un modelo ajustado solo es útil si puede confiar en él, por lo que la evaluación está en el centro de todo. Construyo un conjunto de referencia para su tarea y mido la precisión, la tasa de alucinaciones, la fundamentación fáctica en fuentes, el tono, el comportamiento de fallo y la latencia. Comparo el modelo base con cada candidato, realizo pruebas de retención y adversariales, y le doy números que puede defender ante la dirección, no promesas vagas. Cuando la búsqueda importa, optimizo los prompts y todo el pipeline de RAG: segmentación, incrustaciones, reordenamiento, ensamblaje de contexto, para que el modelo responda a partir de sus documentos y los cite correctamente.
Obtiene pesos o adaptadores ajustados, un pipeline de entrenamiento y evaluación reproducible, un informe con métricas de antes y después, y una guía clara para implementación, monitoreo y retroceso seguro. Documentaré cada decisión para que su equipo pueda reentrenar y volver a medir a medida que los datos crecen, y estaré disponible para un ciclo de ajuste más después de la entrega. Modelos que están ajustados y medidos para su caso, no para una demostración.
— Preparación de datos, limpieza y esquema de anotación
— Ajuste fino, adaptadores LoRA/QLoRA y ajuste de instrucciones
— Optimización de prompts y RAG con evaluación de recuperación
— Benchmarks para precisión, alucinaciones y seguridad
