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Ajustaré finamente gpt, llama o mistral en tu conjunto de datos personalizado para obtener mejores resultados de IA
Ingeniero de aprendizaje automático
Hola, soy Emal, ingeniero de ML y científico de datos especializado en IA, NLP, visión por computadora y bioinformática.
Transformo datos en bruto en resultados reales usando Python, TensorFlow, PyTor...
Acerca de este Servicio
¿Quieres un modelo de IA que hable TU idioma, conozca TU dominio y te dé respuestas adaptadas a TU negocio? Ajusto modelos de lenguaje grandes (LLMs) con tus datos personalizados para que la IA funcione específicamente para ti.
Lo que puedo hacer:
Ajustar GPT-3.5/GPT-4 mediante la API de ajuste fino de OpenAI
Ajustar modelos de código abierto: LLaMA 3, Mistral, Phi-3, Gemma
Fine-tuning LoRA / QLoRA para entrenamiento eficiente en GPUs de consumo
Entrenamiento de instrucciones para Q&A personalizadas, chatbots o asistentes
Adaptación al dominio para textos médicos, legales, financieros o técnicos
Alineación RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Lo que necesitas proporcionar:
Datos de entrenamiento en un formato que especifico (te ayudaré a prepararlos)
Ejemplos de pares de entrada-salida deseados (al menos 50-100 para un ajuste fino básico)
Descripción de tu caso de uso y comportamiento deseado
Lo que recibirás:
Pesos del modelo ajustado (alojados en Hugging Face o en tu plataforma preferida)
Script de entrenamiento con documentación completa
Resultados de evaluación comparando rendimiento base vs. ajustado
Script de inferencia / API para usar el modelo
Guía de preparación de datos para futuras actualizaciones
Herramientas: Hugging Face Transformers, PEFT, Axolotl, Unsloth, OpenAI API, PyTorch, Weights & Biases
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Cuánta data de entrenamiento necesito?\nA:
Para el ajuste fino en OpenAI, ya con 50-100 ejemplos de alta calidad se puede notar una mejora. Para modelos de código abierto, entre 500 y 5,000 ejemplos ofrecen los mejores resultados. La calidad importa más que la cantidad — te ayudaré a seleccionar el mejor conjunto de entrenamiento.
¿Qué modelo debería ajustar?\nA
Depende de tus necesidades. Para una implementación sencilla y alta calidad, GPT-3.5 de OpenAI es excelente. Para privacidad y control total, modelos de código abierto como LLaMA 3 o Mistral son mejores. Envíame un mensaje y te recomendaré la mejor opción para tu caso de uso y presupuesto.
