Описание услуги
Я адаптирую большие языковые модели под вашу предметную область, чтобы они перестали угадывать и начали отвечать так, как реально нужно вашему бизнесу. Работа начинается с ваших данных: я провожу аудит того, что уже есть, чищу и убираю дубли, проектирую схему разметки и собираю обучающую выборку из настоящих пользовательских вопросов, а не из синтетического наполнителя. Дальше запускаю дообучение с учителем, параметр-эффективные адаптеры LoRA и QLoRA, инструкционную настройку и выбираю самый лёгкий путь к нужному качеству, не тратя бюджет на полное переобучение, которое вам не требуется.
Дообученная модель полезна, только если ей можно доверять, поэтому оценка стоит в центре всего процесса. Я собираю набор бенчмарков под вашу задачу и измеряю точность, долю галлюцинаций, фактологическую опору на источники, тон, поведение при отказах и задержку. Сравниваю базовую модель с каждым кандидатом, прогоняю отложенные и состязательные тесты и отдаю вам цифры, которые можно защищать перед руководством, а не расплывчатые обещания. Когда важен поиск, я оптимизирую промпты и весь конвейер RAG: нарезку, эмбеддинги, реранкинг и сборку контекста, чтобы модель отвечала по вашим документам и корректно на них ссылалась.
Вы получаете дообученные веса или адаптеры, воспроизводимую связку для обучения и оценки, отчёт с метриками до и после, а также понятные рекомендации по развёртыванию, мониторингу и безопасному откату. Я документирую каждое решение, чтобы ваша команда могла переобучать и переизмерять модель по мере роста данных, и остаюсь на связи ещё на один цикл настройки после передачи. Модели, настроенные и измеренные под ваш случай, а не под демонстрацию.
— Подготовка, чистка данных и схема разметки
— Дообучение, адаптеры LoRA/QLoRA и инструкционная настройка
— Оптимизация промптов и RAG с оценкой поиска
— Бенчмарки по точности, галлюцинациям и безопасности
Дообученная модель полезна, только если ей можно доверять, поэтому оценка стоит в центре всего процесса. Я собираю набор бенчмарков под вашу задачу и измеряю точность, долю галлюцинаций, фактологическую опору на источники, тон, поведение при отказах и задержку. Сравниваю базовую модель с каждым кандидатом, прогоняю отложенные и состязательные тесты и отдаю вам цифры, которые можно защищать перед руководством, а не расплывчатые обещания. Когда важен поиск, я оптимизирую промпты и весь конвейер RAG: нарезку, эмбеддинги, реранкинг и сборку контекста, чтобы модель отвечала по вашим документам и корректно на них ссылалась.
Вы получаете дообученные веса или адаптеры, воспроизводимую связку для обучения и оценки, отчёт с метриками до и после, а также понятные рекомендации по развёртыванию, мониторингу и безопасному откату. Я документирую каждое решение, чтобы ваша команда могла переобучать и переизмерять модель по мере роста данных, и остаюсь на связи ещё на один цикл настройки после передачи. Модели, настроенные и измеренные под ваш случай, а не под демонстрацию.
— Подготовка, чистка данных и схема разметки
— Дообучение, адаптеры LoRA/QLoRA и инструкционная настройка
— Оптимизация промптов и RAG с оценкой поиска
— Бенчмарки по точности, галлюцинациям и безопасности
