Feintuning von Sprachmodellen (LLM)
Feintuning spezialisiert ein Open-Source-Modell auf Ihr Fachgebiet: Ihre Begriffe, Ihren Stil, Ihre Aufgaben. Das Ergebnis ist ein Modell, das Ihnen gehört und das Sie hosten können, wo Sie möchten.
Unser Vorgehen beim Feintuning
Wahl des Basismodells
Ein Open-Source-Modell, dessen Lizenz kommerzielle Nutzung und Anpassung erlaubt.
Datenaufbereitung
Hochwertige Beispiele, mit Ihren Fachleuten erstellt und geprüft.
Training und Bewertung
Training auf GPUs, dann Tests an realen Fällen vor dem Einsatz.
Bereitstellung
Das Modell läuft auf Ihren Rechnern oder bei einem europäischen Hoster.
Konkrete Beispiele
- Ein juristisches Modell, trainiert mit französischem und italienischem Recht für LegisBox.
- Ein Modell, das technische Berichte im genauen Format eines Unternehmens schreibt.
- Ein Modell, das Kundenanfragen nach einer internen Systematik einordnet.
Häufige Fragen
Feintuning oder RAG-Assistent: was passt?
RAG liefert aktuelles Wissen aus Ihren Dokumenten. Feintuning bringt dem Modell bei, wie es denken, schreiben oder einordnen soll. Oft wird beides kombiniert.
Wie viele Beispiele braucht man?
Für eine klar umrissene Aufgabe reichen oft einige hundert sorgfältig erstellte Beispiele. Qualität zählt mehr als Menge.
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Erstellung von Datensätzen
Ein Modell ist nur so gut wie seine Daten.
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