Costruirò modelli di machine learning e llms per la tua attività

Per la messa a punto di LLM, hai bisogno di un dataset di coppie input-output rilevanti per il tuo compito — ad esempio, coppie domanda-risposta, istruzione-risposta, o esempi di classificazione testo. Raccomando almeno 500–1.000 esempi per una messa a punto di base, oltre 5.000 per prestazioni più robuste. Posso aiutarti a strutturare il tutto.

LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized LoRA) sono tecniche di messa a punto efficienti che adattano un modello pre-addestrato di grandi dimensioni ai tuoi dati usando una frazione del calcolo e dei costi di una messa a punto completa. QLoRA permette di ottimizzare modelli da 7B a 70B parametri su GPU consumer o cloud a basso costo.

Llama 3 (8B o 70B) è la scelta open-source migliore per la maggior parte dei compiti — ottime prestazioni, pesi completamente open, senza costi di licenza. Mistral 7B è ottimo per budget di calcolo più bassi. La messa a punto di GPT tramite API di OpenAI è disponibile per compiti di classificazione più semplici. Ti consiglierò il modello più adatto dopo aver valutato le tue esigenze.

Sì — al 100%. Consegno i pesi del modello, gli script di training e i risultati di valutazione. Il modello è tuo per deployare, modificare o distribuire come preferisci.

Prima della consegna, eseguo una valutazione rigorosa usando metriche standard: accuratezza e F1 per classificazione, BLEU/ROUGE per generazione, e benchmark personalizzati basati su esempi di dati riservati. Riceverai un rapporto completo di valutazione con la consegna.

Sì — costruisco la pipeline di training in modo che tu possa riaddestrare o perfezionare ulteriormente il modello man mano che i tuoi dati crescono. Il pacchetto premium include setup di retraining automatizzato con monitoraggio del drift del modello.