Informazioni sul servizio
TradottoAdatto modelli di linguaggio di grandi dimensioni al tuo dominio affinché smettano di indovinare e inizino a rispondere esattamente come necessita la tua azienda. Il lavoro inizia con i tuoi dati: esamino ciò che hai, pulisco e deduplico, progetto uno schema di annotazione e costruisco un set di addestramento da domande reali degli utenti, non da riempitivi sintetici. Poi avvio l'ottimizzazione supervisionata, adattatori LoRA e QLoRA efficienti in termini di parametri, ottimizzazione delle istruzioni e scelgo il percorso più leggero per la qualità di cui hai bisogno senza bruciare budget in un riaddestramento completo che non richiedi.
Un modello ottimizzato è utile solo se puoi fidarti di esso, quindi la valutazione è al centro di tutto. Costruisco un set di benchmark per il tuo compito e misuro l'accuratezza, il tasso di allucinazione, il fondamento fattuale nelle fonti, il tono, il comportamento di fallimento e la latenza. Confronto il modello base con ciascun candidato, eseguo test riservati e avversariali e ti fornisco numeri che puoi difendere alla leadership, non promesse vaghe. Quando la ricerca è importante, ottimizzo i prompt e l'intero pipeline RAG: suddivisione, embedding, riordino, assemblaggio del contesto, affinché il modello risponda dai tuoi documenti e li citi correttamente.
Ricevi pesi o adattatori ottimizzati, un pipeline di addestramento e valutazione riproducibile, un rapporto con metriche prima e dopo, e chiare indicazioni per il deployment, il monitoraggio e il rollback sicuro. Documenterò ogni decisione affinché il tuo team possa riaddestrare e rimisurare man mano che i dati crescono, e rimango disponibile per un ulteriore ciclo di ottimizzazione dopo il passaggio. Modelli che sono ottimizzati e misurati per il tuo caso, non per una demo.
— Preparazione dei dati, pulizia e schema di annotazione
— Ottimizzazione, adattatori LoRA/QLoRA e ottimizzazione delle istruzioni
— Ottimizzazione dei prompt e RAG con valutazione del recupero
— Benchmark per accuratezza, allucinazioni e sicurezza
Un modello ottimizzato è utile solo se puoi fidarti di esso, quindi la valutazione è al centro di tutto. Costruisco un set di benchmark per il tuo compito e misuro l'accuratezza, il tasso di allucinazione, il fondamento fattuale nelle fonti, il tono, il comportamento di fallimento e la latenza. Confronto il modello base con ciascun candidato, eseguo test riservati e avversariali e ti fornisco numeri che puoi difendere alla leadership, non promesse vaghe. Quando la ricerca è importante, ottimizzo i prompt e l'intero pipeline RAG: suddivisione, embedding, riordino, assemblaggio del contesto, affinché il modello risponda dai tuoi documenti e li citi correttamente.
Ricevi pesi o adattatori ottimizzati, un pipeline di addestramento e valutazione riproducibile, un rapporto con metriche prima e dopo, e chiare indicazioni per il deployment, il monitoraggio e il rollback sicuro. Documenterò ogni decisione affinché il tuo team possa riaddestrare e rimisurare man mano che i dati crescono, e rimango disponibile per un ulteriore ciclo di ottimizzazione dopo il passaggio. Modelli che sono ottimizzati e misurati per il tuo caso, non per una demo.
— Preparazione dei dati, pulizia e schema di annotazione
— Ottimizzazione, adattatori LoRA/QLoRA e ottimizzazione delle istruzioni
— Ottimizzazione dei prompt e RAG con valutazione del recupero
— Benchmark per accuratezza, allucinazioni e sicurezza
