Vou ajustar fino um LLM nos seus dados com LoRA e avaliação completa

Antes de pagar alguém para ajustar um modelo: cerca de metade dos projetos que chegam até mim não precisam disso. Uma melhor prompt ou recuperação resolve por muito menos, e eu te digo isso de graça, ao invés de aceitar o pedido.

Quando ajustar fino É a resposta - vocabulário de domínio, um formato de saída específico, um tom que o modelo base não consegue manter, ou reduzir o custo de inferência - aqui está o que faço.

Sou engenheiro de ML e IA Generativa com mais de 4 anos em IA de produção. Ajustei fino modelos GPT e da família BERT com até 30% mais precisão contextual, e atualmente trabalho em um modelo base de aproximadamente 30B de parâmetros.

O QUE VOCÊ RECEBE

Uma avaliação honesta se ajustar fino supera promptar

Design, limpeza e formatação de dataset, onde a maioria dos projetos realmente falha

LoRA / QLoRA ou ajuste fino completo em modelos abertos

Uma ferramenta de avaliação que mede o que você importa, não curvas de perda

Números antes/depois em um conjunto de validação

Peso, código de inferência e artefatos quantizados que você possui

MODELOS

Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, além de ajuste fino hospedado pela OpenAI · PyTorch, Hugging Face, PEFT, Unsloth, Axolotl

Me envie uma mensagem com o que o modelo precisa fazer e quais dados você tem, mesmo que estejam bagunçados ou você não tenha certeza se são suficientes.