Ajustaré un LLM para tu caso de uso específico

Realizo ajuste fino de LLMs (LoRA/QLoRA) para una tarea específica, como clasificación, extracción, adaptación de estilo o un dominio reducido, usando tus datos.

Esto se ofrece como un proceso por etapas. Fase 1, datos y viabilidad: reviso tus datos y caso de uso y te digo honestamente si el ajuste fino es la mejor opción, o si sería mejor usar prompting o RAG.

Fase 2, línea base: evalúo el modelo preentrenado en tu tarea primero, para tener una comparación clara antes/después.

Fase 3, piloto de ajuste fino: ejecuto un proceso de ajuste fino LoRA/QLoRA en tus datos y reporto los resultados en comparación con la línea base.

Fase 4, empaquetado: preparo el modelo ajustado para que esté listo para integrarlo en tu aplicación.

No prometo precisión de nivel producción ni mejora garantizada antes de ejecutar el piloto. Los resultados de la línea base y el piloto nos indican si vale la pena seguir adelante.

Envíame un mensaje con tus datos y caso de uso antes de ordenar, para confirmar que el ajuste fino es la opción adecuada para tu problema.