Je vais affiner un llm sur vos données avec lora et une évaluation complète

Avant de payer quelqu’un pour affiner un modèle : environ la moitié des projets qui me parviennent n’en ont pas besoin. Une meilleure formulation ou une récupération d’informations suffit souvent, et je vous le dirai gratuitement plutôt que de prendre la commande.

Quand l’affinement est la solution — vocabulaire spécifique au domaine, un format de sortie précis, un ton que le modèle de base ne peut pas maintenir, ou pour réduire le coût de l’inférence — voici ce que je fais.

Je suis ingénieur en ML et IA générative avec plus de 4 ans d’expérience en IA en production. J’ai affiné des modèles GPT et BERT pour une précision contextuelle supérieure de 30 %, et je travaille actuellement sur un modèle de base d’environ 30 milliards de paramètres.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Une analyse honnête pour savoir si l’affinement est meilleur que la formulation

Conception, nettoyage et formatage du dataset, où la plupart des projets échouent

LoRA / QLoRA ou affinement complet sur des modèles ouverts

Un banc d’évaluation qui mesure ce qui vous importe, pas seulement les courbes de perte

Des chiffres avant/après sur un ensemble de test

Poids, code d’inférence et artefacts quantifiés que vous possédez

MODÈLES

Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, ainsi que l’affinement hébergé par OpenAI · PyTorch, Hugging Face, PEFT, Unsloth, Axolotl

Contactez-moi avec ce que le modèle doit faire et quelles données vous avez, même si elles sont désordonnées ou si vous n’êtes pas sûr qu’elles soient suffisantes.