关于服务
翻译我将大型语言模型适应于您的领域，使其不再猜测，而是准确回答您的业务需求。工作从您的数据开始：我审核您现有的数据，进行清理和去重，设计注释方案，并从真实用户问题中构建训练集，而不是合成填充。然后，我启动监督微调、参数高效的LoRA和QLoRA适配器、指令调优，并选择最轻的路径以达到您所需的质量，而不在不必要的全面重训练上浪费预算。
微调后的模型只有在您可以信任它时才有用，因此评估是所有工作的核心。我为您的任务构建基准集，测量准确性、幻觉率、事实来源的基础、语气、故障行为和延迟。我将基础模型与每个候选模型进行比较，进行保留和对抗测试，并提供您可以向领导层辩护的数字，而不是模糊的承诺。当搜索重要时，我优化提示和整个RAG管道：分块、嵌入、重新排序、上下文组装，以便模型从您的文档中回答并正确引用它们。
您将获得微调的权重或适配器、可重复的训练和评估管道、包含前后指标的报告，以及清晰的部署、监控和安全回滚指导。我记录每一个决策，以便您的团队可以在数据增长时重新训练和重新测量，并在交接后保持可用进行一次调优周期。为您的案例调优和测量的模型，而不是用于演示的模型。
— 数据准备、清理和注释方案
— 微调、LoRA/QLoRA适配器和指令调优
— 提示优化和带检索评估的RAG
— 准确性、幻觉和安全的基准
微调后的模型只有在您可以信任它时才有用，因此评估是所有工作的核心。我为您的任务构建基准集，测量准确性、幻觉率、事实来源的基础、语气、故障行为和延迟。我将基础模型与每个候选模型进行比较，进行保留和对抗测试，并提供您可以向领导层辩护的数字，而不是模糊的承诺。当搜索重要时，我优化提示和整个RAG管道：分块、嵌入、重新排序、上下文组装，以便模型从您的文档中回答并正确引用它们。
您将获得微调的权重或适配器、可重复的训练和评估管道、包含前后指标的报告，以及清晰的部署、监控和安全回滚指导。我记录每一个决策，以便您的团队可以在数据增长时重新训练和重新测量，并在交接后保持可用进行一次调优周期。为您的案例调优和测量的模型，而不是用于演示的模型。
— 数据准备、清理和注释方案
— 微调、LoRA/QLoRA适配器和指令调优
— 提示优化和带检索评估的RAG
— 准确性、幻觉和安全的基准
