Je vais affiner des modèles llm comme llama, mistral et gpt avec vos propres données

Lorsque les prompts ne suffisent pas, l’affinage est la méthode pour obtenir un modèle d’IA qui écrit, répond et raisonne comme votre entreprise, et qui fonctionne en privé sur vos propres serveurs.

J’affine des modèles ouverts (Llama, Mistral, Qwen, Gemma) et des modèles OpenAI avec vos données en utilisant LoRA et QLoRA, puis j’évalue honnêtement si le nouveau modèle dépasse l’original.

Bonnes raisons d’affiner

- Vos données sont sensibles et ne peuvent pas être envoyées à une API externe

- Vous avez besoin d’un ton, d’un format ou d’un vocabulaire spécifique au domaine

- Vous souhaitez un modèle plus petit, moins cher, qui excelle dans une tâche précise

- Vous avez besoin que le modèle fonctionne sur appareil ou hors ligne

Ce que vous obtenez : le jeu de données d’entraînement nettoyé, les poids du modèle affiné, un rapport d’évaluation comparant avant et après, et le code pour le faire fonctionner. La version premium inclut une API privée et une interface de chat sur votre serveur.

Notre équipe a affiné un modèle LLM de prédiction de clavier pour une utilisation sur appareil et construit des LLM spécifiques à un domaine pour des clients dans l’EdTech, le secteur public et la sécurité.

Envoyez-moi un échantillon de vos données et ce que le modèle doit faire. Je vous dirai si l’affinage ou RAG est la meilleure option avant votre commande.