À propos du service
TraduitJ'adapte des modèles de langage de grande taille à votre domaine afin qu'ils cessent de deviner et commencent à répondre exactement comme votre entreprise en a besoin. Le travail commence avec vos données : j'audite ce que vous avez, nettoie et déduplique, conçois un schéma d'annotation et construis un ensemble d'entraînement à partir de vraies questions d'utilisateurs, pas de remplissage synthétique. Ensuite, je lance un ajustement supervisé, des adaptateurs LoRA et QLoRA efficaces en paramètres, un réglage d'instructions, et choisis le chemin le plus léger vers la qualité dont vous avez besoin sans brûler le budget sur un réentraînement complet dont vous n'avez pas besoin.
Un modèle ajusté n'est utile que si vous pouvez lui faire confiance, donc l'évaluation est au centre de tout. Je construis un ensemble de benchmarks pour votre tâche et mesure la précision, le taux d'hallucination, le fondement factuel dans les sources, le ton, le comportement en cas d'échec et la latence. Je compare le modèle de base à chaque candidat, effectue des tests de validation et adversariaux, et vous donne des chiffres que vous pouvez défendre auprès de la direction, pas de promesses vagues. Lorsque la recherche compte, j'optimise les invites et l'ensemble du pipeline RAG : découpage, embeddings, réévaluation, assemblage de contexte, afin que le modèle réponde à partir de vos documents et les cite correctement.
Vous obtenez des poids ou des adaptateurs ajustés, un pipeline d'entraînement et d'évaluation reproductible, un rapport avec des métriques avant et après, et des conseils clairs sur le déploiement, la surveillance et le retour en arrière sécurisé. Je documente chaque décision afin que votre équipe puisse réentraîner et réévaluer à mesure que les données croissent, et je reste disponible pour un cycle d'ajustement supplémentaire après la remise. Des modèles qui sont ajustés et mesurés pour votre cas, pas pour une démo.
— Préparation des données, nettoyage et schéma d'annotation
— Ajustement fin, adaptateurs LoRA/QLoRA et réglage d'instructions
— Optimisation des invites et RAG avec évaluation de la récupération
— Benchmarks pour la précision, les hallucinations et la sécurité
Un modèle ajusté n'est utile que si vous pouvez lui faire confiance, donc l'évaluation est au centre de tout. Je construis un ensemble de benchmarks pour votre tâche et mesure la précision, le taux d'hallucination, le fondement factuel dans les sources, le ton, le comportement en cas d'échec et la latence. Je compare le modèle de base à chaque candidat, effectue des tests de validation et adversariaux, et vous donne des chiffres que vous pouvez défendre auprès de la direction, pas de promesses vagues. Lorsque la recherche compte, j'optimise les invites et l'ensemble du pipeline RAG : découpage, embeddings, réévaluation, assemblage de contexte, afin que le modèle réponde à partir de vos documents et les cite correctement.
Vous obtenez des poids ou des adaptateurs ajustés, un pipeline d'entraînement et d'évaluation reproductible, un rapport avec des métriques avant et après, et des conseils clairs sur le déploiement, la surveillance et le retour en arrière sécurisé. Je documente chaque décision afin que votre équipe puisse réentraîner et réévaluer à mesure que les données croissent, et je reste disponible pour un cycle d'ajustement supplémentaire après la remise. Des modèles qui sont ajustés et mesurés pour votre cas, pas pour une démo.
— Préparation des données, nettoyage et schéma d'annotation
— Ajustement fin, adaptateurs LoRA/QLoRA et réglage d'instructions
— Optimisation des invites et RAG avec évaluation de la récupération
— Benchmarks pour la précision, les hallucinations et la sécurité
