Ajuste fino e avaliação rigorosa de LLMs para seu domínio

Eu adapto modelos de linguagem de grande porte ao seu domínio para que eles parem de adivinhar e comecem a responder exatamente como sua empresa precisa. O trabalho começa com seus dados: eu audito o que você tem, limpo e deduplico, projeto um esquema de anotação e construo um conjunto de treinamento a partir de perguntas reais de usuários, não de preenchimento sintético. Em seguida, lanço o ajuste fino supervisionado, adaptadores LoRA e QLoRA eficientes em parâmetros, ajuste de instruções e escolho o caminho mais leve para a qualidade que você precisa sem gastar orçamento em um retraining completo que você não requer.

Um modelo ajustado é útil apenas se você puder confiar nele, então a avaliação está no centro de tudo. Eu construo um conjunto de benchmarks para sua tarefa e meço precisão, taxa de alucinação, fundamentação factual em fontes, tom, comportamento de falha e latência. Eu comparo o modelo base com cada candidato, realizo testes retidos e adversariais, e forneço números que você pode defender para a liderança, não promessas vagas. Quando a busca importa, eu otimizo prompts e todo o pipeline RAG: fragmentação, embeddings, reclassificação, montagem de contexto, para que o modelo responda a partir de seus documentos e os cite corretamente.

Você recebe pesos ou adaptadores ajustados, um pipeline de treinamento e avaliação reprodutível, um relatório com métricas de antes e depois, e orientações claras para implantação, monitoramento e rollback seguro. Eu documento cada decisão para que sua equipe possa re-treinar e reavaliar à medida que os dados crescem, e continuo disponível para mais um ciclo de ajuste após a entrega. Modelos que são ajustados e medidos para o seu caso, não para uma demonstração.

— Preparação de dados, limpeza e esquema de anotação
— Ajuste fino, adaptadores LoRA/QLoRA e ajuste de instruções
— Otimização de prompts e RAG com avaliação de recuperação
— Benchmarks para precisão, alucinações e segurança