Je vais affiner un LLM pour votre cas d'utilisation spécifique

J'affine des LLM (LoRA/QLoRA) pour une tâche précise, comme la classification, l'extraction, l'adaptation de style ou un domaine restreint, en utilisant vos données.

Cela se déroule en plusieurs étapes. Phase 1, données et faisabilité : j'examine vos données et votre cas d'utilisation et je vous dis honnêtement si l'affinage est la bonne approche, ou si le prompting ou le RAG seraient plus adaptés.

Phase 2, référence : j'évalue le modèle pré-entraîné sur votre tâche en premier lieu, afin d'avoir une comparaison claire avant/après.

Phase 3, pilote d'affinage : je réalise un passage d'affinage LoRA/QLoRA sur vos données et je rends compte des résultats par rapport à la référence.

Phase 4, emballage : je prépare le modèle affiné pour qu'il soit prêt à être intégré dans votre application.

Je ne garantis pas une précision de niveau production ni une amélioration assurée avant de lancer le pilote. Les résultats de la référence et du pilote nous indiquent si cela vaut la peine d'aller plus loin.

Contactez-moi avec vos données et votre cas d'utilisation avant de commander, afin que nous puissions confirmer que l'affinage correspond bien à votre problème.