Je vais affiner votre LLM avec LoRA sur votre jeu de données personnalisé

Votre modèle de base ne connaît pas vos données. Je vais corriger cela.

Je fine-tune des LLMs ouverts et fermés (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Gemini) sur votre propre jeu de données en utilisant LoRA/QLoRA, afin que le modèle réponde dans votre domaine, selon votre format et votre ton, sans avoir besoin de l’entraîner de zéro.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Un modèle fine-tuné, livré sous forme de poids ou d’un endpoint opérationnel

Votre jeu de données nettoyé et formaté pour l’entraînement

Une comparaison avant/après sur un ensemble de test réservé, pour que vous voyiez le progrès

Un script d’inférence et un README que votre équipe pourra utiliser

Un résumé de ce qui a changé et ce que je tunerais ensuite

PROJETS TYPIQUES

Chatbots de support formés sur l’historique des tickets internes

Modèles spécialisés pour le texte juridique, médical ou financier

Modèles à sortie structurée qui renvoient un JSON fiable

Petits modèles ajustés pour remplacer un appel API coûteux

POURQUOI MOI

Doctorat en informatique, publié dans Scientific Reports, plus de 100 citations, prix du meilleur article pour la sécurité de l’apprentissage fédéré. Je benchmark chaque modèle que je livre, pour que vous ayez des chiffres, pas des promesses.

COMMENT ON COMMENCE

Envoyez-moi votre jeu de données et le résultat que vous souhaitez. Je vous dirai en quelques heures si le fine-tuning est la bonne solution, ou si RAG pourrait vous y amener à moindre coût. Appel gratuit de 15 minutes.