Wie können wir helfen?
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Schnellfragen
Wir identifizieren, bereinigen und strukturieren Ihre proprietären Daten, um einen hochwertigen Trainingskorpus zu erstellen. Dieser Prozess umfasst Deduplizierung, Filterung und synthetische Datengenerierung zur Optimierung der Performance.
Wir bewerten und wählen das am besten geeignete Open-Source-Basismodell basierend auf Parametern, Lizenzierung und Latenzzielen aus. Wir passen Ihr Hardware-Budget an die optimale Modellgröße an.
Wir führen überwachtes Fine-Tuning oder ein vollständiges Pre-training durch, je nach Komplexität Ihrer Anforderungen. Dabei nutzen wir PEFT-Methoden, um die Rechenkosten niedrig zu halten.
Wir nutzen Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) oder Direct Preference Optimization (DPO), um das Modellverhalten auszurichten. In dieser Phase integrieren wir Sicherheitsbarrieren und System-Prompts.
Wir testen das Modell an Validierungssets, um Genauigkeit, Halluzinationen und Fachwissen zu messen. Zudem benchmarken wir Durchsatz und Latenz unter simulierten Produktionslasten.
Wir wenden Quantisierungstechniken an, um den Hardware-Bedarf zu reduzieren, und stellen das Modell via vLLM bereit. Die Bereitstellung wird vollständig in Ihre sichere Unternehmensinfrastruktur integriert.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
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Vollständige technische Übergabe
Beginnen wir mit einem Gespräch über Ihre Projektziele.