Crearé modelos de machine learning y llms para tu negocio

Para la afinación fina de LLM, necesitas un conjunto de datos de pares entrada-salida relevantes para tu tarea — por ejemplo, pares pregunta-respuesta, instrucciones-respuestas, o ejemplos de clasificación de texto. Recomendado mínimo: 500–1,000 ejemplos para una afinación básica, más de 5,000 para un rendimiento fuerte. Puedo ayudarte a estructurar

LoRA (Low-Rank Adaptation) y QLoRA (Quantized LoRA) son técnicas eficientes de afinación fina que adaptan un modelo preentrenado grande a tus datos usando una fracción del cómputo y costo de la afinación completa. QLoRA en particular permite ajustar modelos de 7B a 70B parámetros en GPUs de consumo o en la nube a bajo costo.

Llama 3 (8B o 70B) es la mejor opción de código abierto para la mayoría de tareas — rendimiento fuerte, pesos completamente abiertos, sin tarifas de licencia. Mistral 7B es excelente para presupuestos de cómputo más bajos. La afinación de GPT vía API de OpenAI está disponible para tareas de clasificación más simples. Recomendaré el modelo adecuado tras revisar

Sí — al 100%. Entrego los pesos del modelo, scripts de entrenamiento y resultados de evaluación. El modelo es tuyo para desplegar, modificar o distribuir como prefieras.

Antes de la entrega, realizo una evaluación rigurosa usando métricas estándar: precisión y F1 para clasificación, BLEU/ROUGE para tareas de generación, y benchmarks personalizados construidos con ejemplos retenidos de tus propios datos. Recibirás un informe completo de evaluación junto con la entrega.

Sí — construyo el pipeline de entrenamiento para que puedas reentrenar o ajustar aún más el modelo a medida que crecen tus datos. La opción premium incluye configuración de reentrenamiento automatizado con monitoreo para detectar deriva del modelo.