Vou ajustar um LLM para o seu caso de uso específico

Eu ajusto LLMs (LoRA/QLoRA) para uma tarefa específica, como classificação, extração, adaptação de estilo ou um domínio restrito, usando seus dados.

Isso é oferecido como um processo por etapas. Fase 1, dados e viabilidade: reviso seus dados e caso de uso e te digo honestamente se o ajuste fino é a abordagem certa, ou se prompting ou RAG funcionariam melhor.

Fase 2, baseline: avalio o modelo pré-treinado na sua tarefa primeiro, para termos uma comparação clara antes/depois.

Fase 3, piloto de ajuste fino: faço uma rodada de ajuste fino LoRA/QLoRA nos seus dados e reporto os resultados em relação ao baseline.

Fase 4, empacotamento: empacoto o modelo ajustado para que esteja pronto para integrar na sua aplicação.

Não prometo precisão de nível produção ou melhoria garantida antes de rodar o piloto. Os resultados do baseline e do piloto são o que nos dizem se vale a pena seguir adiante.

Me envie uma mensagem com seus dados e caso de uso antes de fazer o pedido, assim podemos confirmar se o ajuste fino é a melhor opção para o seu problema.