Finetunerò un llm per il tuo caso d'uso specifico

Ottimizzo gli LLM (LoRA/QLoRA) per un compito specifico, come classificazione, estrazione, adattamento dello stile o un dominio ristretto, usando i tuoi dati.

Questo viene offerto come un processo a fasi. Fase 1, dati e fattibilità: esamino i tuoi dati e il tuo caso d'uso e ti dico sinceramente se il finetuning è l'approccio giusto, o se prompt o RAG funzionerebbero meglio.

Fase 2, baseline: valuto il modello pre-addestrato sul tuo compito prima, così abbiamo un confronto chiaro prima/dopo.

Fase 3, pilot di finetuning: eseguo un passaggio di finetuning LoRA/QLoRA sui tuoi dati e riporto i risultati rispetto alla baseline.

Fase 4, packaging: preparo il modello finetunato in modo che sia pronto per essere integrato nella tua applicazione.

Non prometto precisione da produzione o miglioramenti garantiti prima di aver eseguito il pilot. I risultati della baseline e del pilot ci dicono se vale la pena andare avanti.

Scrivimi con i tuoi dati e il tuo caso d'uso prima di ordinare, così possiamo confermare che il finetuning è adatto al tuo problema.