Ajust fi i avaluació de LLMs
Ajustem LLMs i construïm pipelines d'avaluació per assolir precisió de nivell de domini. Des de l'estratègia de dades fins a les proves de regressió, garantim que els models es mantinguin fiables al llarg del temps.
Què lliurem
- Disseny de datasets i estratègia d'etiquetatge
- Ajust fi supervisat i destil·lació
- Evals automatitzades i proves de regressió
Enfocament d'arquitectura
Definim les mètriques d'èxit des del principi i iterem sobre dades, entrenament i avaluació fins que el model arriba als llindars de producció.
Stack i eines
- Hugging Face i PyTorch
- Harnesses d'avaluació i benchmarks
- Hosting del model al cloud o on-prem
Resultats
- Més precisió en tasques de domini
- Sortides consistents amb guardrails
- Menor cost en tokens amb models més petits