SOLUTIONS : AFFINAGE DE MODÈLES

Affinez l'intelligence, récupérez le retour sur investissement

Lorsqu'un modèle standard ou hérité est insuffisant, nous le réentraînons chirurgicalement afin que ses représentations internes se réalignent sur votre environnement de données, et non sur l'indice de référence de quelqu'un d'autre.

Affinage du flux de travail
01
Diagnostic de dérive
Analyse quantitative des écarts par rapport aux charges de travail actuelles.
02
Construction de corpus ciblée
Extrayez, nettoyez et étiquetez des échantillons représentatifs.
03
Stratégie d'adaptateur
Choisissez LoRA, QLoRA, prefix-tune ou full-weight en fonction du budget et de la latence.
04
Hyper-recherche
Les routines AutoML recherchent le juste milieu entre F1 et FLOP.
05
Validation de la robustesse
Test de résistance avec des suites de biais, de toxicité et de débridage.
Cas d'utilisation clés
Spécialisation de domaine
Adapter les modèles généraux à des secteurs spécifiques tels que la santé, le droit ou la finance, où un vocabulaire, des concepts et des schémas de raisonnement spécialisés sont essentiels pour obtenir des performances précises.
Optimisation spécifique à la tâche
Personnalisation de modèles pour des fonctions particulières telles que la génération de code, la rédaction créative, la documentation technique ou le service à la clientèle afin d'obtenir des performances supérieures sur des flux de travail ciblés.
Adaptation de la voix et du style de la marque
Des modèles de formation adaptés à des styles de communication, à un ton et à une personnalité de marque spécifiques pour le contenu marketing, la gestion des médias sociaux ou les interactions avec les clients, afin de maintenir une identité de marque cohérente.
Confidentialité et conformité des données
Ajustement des données exclusives ou sensibles qui ne peuvent pas être partagées avec des API externes, en veillant à la conformité avec des réglementations telles que HIPAA, GDPR ou des exigences de confidentialité spécifiques à l'industrie tout en maintenant la souveraineté des données.
Localisation linguistique et culturelle
Adapter les modèles à des langues, dialectes ou contextes culturels spécifiques qui peuvent être sous-représentés dans les modèles de base, améliorant ainsi la précision et la sensibilité culturelle pour les applications mondiales.
Optimisation des performances et des coûts
Création de modèles plus petits et plus efficaces grâce à un ajustement qui peut fonctionner localement ou avec des exigences de calcul réduites tout en maintenant la qualité pour des cas d'utilisation spécifiques, en réduisant les coûts d'inférence et la latence.

Prêt à transformer un modèle « assez bon » en un modèle au sommet de sa catégorie?