Costruirò miscela di esperti, ragionamento cot, quantizzazione LLMS

La maggior parte delle persone che creano "progetti LLM" chiamano l'API di OpenAI e la integrano in un'interfaccia chatbot. Non si tratta di ingegneria LLM, ma di impianto idraulico.

Io lavoro sotto il cofano: architettura, ragionamento e ottimizzazione. Se hai bisogno di qualcosa oltre a un semplice wrapper per prompt, questa è l'offerta.

Quello che realmente costruisco:

Mixture of Experts (MoE) routing di esperti sparsi, reti di gating, perdite di bilanciamento del carico, layer MoE personalizzati costruiti da zero o perfezionati su architetture esistenti

Chain-of-Thought Reasoning pipeline di prompting CoT/ToT, decodifica di auto-coerenza, distillazione del ragionamento in modelli più piccoli, verifica passo passo e ragionamento guidato da ricompense

Quantizzazione quantizzazione INT8/INT4, GPTQ, AWQ, QLoRA, conversione GGUF per deployment locale/edge, benchmarking di compromessi tra precisione e velocità prima di impegnarti in una configurazione

Coperto anche: fine-tuning (LoRA/QLoRA), compressione del modello, ottimizzazione dell'inferenza e deployment su hardware limitato.

Perché è importante:

Un modello che ragiona bene ma non può essere eseguito sul tuo hardware è inutile. Un modello quantizzato, veloce ma stupido, è peggio. Costruisco per il vincolo reale che stai affrontando: costo, latenza, precisione o tutti e tre, non solo ciò che è di tendenza su Twitter.