Vou fazer o ajuste fino do seu LLM com LoRA no seu conjunto de dados personalizado

Seu modelo base não conhece seus dados. Eu vou resolver isso.

Eu faço ajuste fino de LLMs abertos e fechados (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Gemini) com seu próprio conjunto de dados usando LoRA/QLoRA, para que o modelo responda no seu domínio, no seu formato e no seu tom, sem precisar treinar do zero.

O QUE VOCÊ RECEBE

Um modelo ajustado, entregue como pesos ou um endpoint em funcionamento

Seu conjunto de dados limpo e formatado para treinamento

Um benchmark antes/depois em um conjunto de teste reservado, para você ver o ganho

Script de inferência e README que sua equipe pode pegar

Um resumo do que mudou e o que eu ajustaria em seguida

PROJETOS TÍPICOS

Chatbots de suporte treinados com histórico de tickets internos

Modelos de domínio para textos jurídicos, médicos ou financeiros

Modelos de saída estruturada que retornam JSON confiável

Modelos pequenos ajustados para substituir uma chamada de API cara

POR QUE EU

Doutor em Ciência da Computação, publicado na Scientific Reports, mais de 100 citações, prêmio de Melhor Artigo por segurança em aprendizado federado. Eu faço benchmark de todo modelo que entrego, assim você recebe números, não apenas uma afirmação.

COMO COMEÇAR

Envie seu conjunto de dados e o resultado que você precisa. Eu te digo em poucas horas se o ajuste fino é a ferramenta certa ou se RAG te levaria lá de forma mais barata. Chamada gratuita de 15 minutos.