Vou criar modelos de aprendizado de máquina e LLMs para seu negócio

Para ajuste fino de LLM, você precisa de um dataset de pares entrada-saída relevantes para sua tarefa — por exemplo, pares de perguntas e respostas, pares de instruções e respostas, ou exemplos de classificação de texto. Recomendo no mínimo: 500 a 1.000 exemplos para ajuste fino básico, mais de 5.000 para desempenho forte. Posso ajudar a estruturar.

LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized LoRA) são técnicas eficientes de ajuste fino que adaptam um modelo pré-treinado grande aos seus dados usando uma fração do custo e do processamento de um ajuste fino completo. QLoRA, em particular, permite ajustar modelos de 7B a 70B parâmetros em GPUs de consumo ou nuvem com baixo custo.

Llama 3 (8B ou 70B) é a melhor escolha open-source para a maioria das tarefas — desempenho forte, pesos totalmente abertos, sem taxas de licença. Mistral 7B é excelente para orçamentos de computação menores. Ajuste de GPT via API da OpenAI está disponível para tarefas de classificação mais simples. Vou recomendar o modelo certo após revisar.

Sim — 100%. Eu entrego os pesos do modelo, scripts de treinamento e resultados de avaliação. O modelo é seu para implantar, modificar ou distribuir como desejar.

Antes da entrega, faço uma avaliação rigorosa usando métricas padrão: precisão e F1 para classificação, BLEU/ROUGE para tarefas de geração, e benchmarks personalizados criados a partir de exemplos reservados dos seus próprios dados. Você recebe um relatório completo de avaliação junto com a entrega.

Sim — eu construo a pipeline de treinamento para que você possa retrainar ou ajustar ainda mais o modelo conforme seus dados crescem. O pacote premium inclui configuração de retraining automatizado com monitoramento para drift do modelo.