Finjustera arbetsflödet
01
Driftdiagnos
Kvantitativ gapanalys kontra nuvarande arbetsbelastningar.
02
Riktad Corpus Build
Dra, rengör och märk representativa prover.
03
Adapterstrategi
Välj LoRa, QLoRa, prefix-tune, eller fullvikt beroende på budget och latens.
04
Hyper-sökning
AutoML-rutiner hittar den optimala punkten mellan F1 och FLOPS.
05
Robusthetsvalidering
Stresstest med bias, toxicitet, och jailbreak-sviter.
Viktiga användningsfall
Domänspecialisering
Anpassa allmänna modeller till specifika branscher som sjukvård, juridik eller ekonomi där specialiserat ordförråd, begrepp och resonemangsmönster är avgörande för korrekt prestanda.
Uppgiftsspecifik optimering
Anpassa modeller för särskilda funktioner som kodgenerering, kreativt skrivande, teknisk dokumentation eller kundservice för att uppnå överlägsen prestanda på riktade arbetsflöden.
Varumärkesröst och stilanpassning
Träningsmodeller för att matcha specifika kommunikationsstilar, ton och varumärkespersonlighet för marknadsföringsinnehåll, hantering av sociala medier eller kundinteraktioner som upprätthåller konsekvent varumärkesidentitet.
Datasekretess och efterlevnad
Finjustera proprietära eller känsliga data som inte kan delas med externa API:er, säkerställ efterlevnad av regler som HIPAA, GDPR eller branschspecifika sekretesskrav samtidigt som datasäkerheten upprätthålls.
Språk och kulturell lokalisering
Anpassa modeller för specifika språk, dialekter eller kulturella sammanhang som kan vara underrepresenterade i basmodeller, förbättra noggrannhet och kulturell känslighet för globala applikationer.
Prestanda- och kostnadsoptimering
Skapa mindre, effektivare modeller genom finjustering som kan köras lokalt eller med minskade beräkningskrav samtidigt som kvaliteten bibehålls för specifika användningsfall, vilket minskar inferenskostnader och latens.
