Ajustaré finamente tu llm con lora en tu conjunto de datos personalizado

Tu modelo base no conoce tus datos. Yo lo arreglaré.

Afino modelos LLM abiertos y cerrados (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Gemini) con tu propio conjunto de datos usando LoRA/QLoRA, para que el modelo responda en tu dominio, en tu formato y con tu tono, sin necesidad de entrenar desde cero.

LO QUE OBTIENES

Un modelo ajustado, entregado como pesos o como un endpoint en funcionamiento

Tu conjunto de datos limpio y formateado para entrenamiento

Una comparación antes/después en un conjunto de prueba reservado, para que veas la mejora

Script de inferencia y README que tu equipo puede usar

Un resumen de los cambios realizados y qué ajustaría a continuación

PROYECTOS TÍPICOS

Bots de soporte entrenados con el historial de tickets internos

Modelos de dominio para textos legales, médicos o financieros

Modelos de salida estructurada que devuelven JSON confiable

Modelos pequeños ajustados para reemplazar una llamada a API costosa

POR QUÉ YO

Doctor en Ciencias de la Computación, publicado en Scientific Reports, más de 100 citas, Premio al Mejor Artículo por seguridad en aprendizaje federado. Evalúo cada modelo que entrego, así que obtienes números, no solo una afirmación.

CÓMO EMPEZAMOS

Envíame tu conjunto de datos y el resultado que necesitas. Te diré en unas horas si el fine-tuning es la herramienta adecuada, o si RAG te llevaría allí más barato. Llamada gratuita de 15 minutos.