نظرة عامة
النماذج العامة تعطي إجابات عامة. يدرّب fine-tuning نماذج LLaMA و Mistral أو GPT على بيانات شركتكم الخاصة، من التوثيق الداخلي ونصوص الدعم الفني إلى المصطلحات التخصصية، ليُنتج النموذج مخرجات تتوافق مع معاييركم. نتولى المسار الكامل: إعداد مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة مع خبراء مجالكم، واختيار استراتيجية التدريب المناسبة لميزانيتكم، والمقارنة المعيارية مع النماذج الأساسية على حالات استخدامكم، ونشر نقطة استدلال محسّنة جاهزة لحركة الإنتاج.
القدرات
هندسة مجموعات البيانات
مجموعات بيانات تدريب مبنية من مستنداتكم وتذاكر الدعم والرسائل الإلكترونية وقواعد المعرفة. تُنظَّف العينات وتُزال التكرارات وتُراجَع مع خبراء الموضوع لديكم لضمان أن النموذج يتعلم الأنماط الصحيحة.
استراتيجية التدريب
LoRA أو QLoRA أو fine-tuning كامل، يُختار بناءً على أهداف الأداء والميزانية. تعمل عمليات مسح المعاملات الفائقة تلقائيًا لإيجاد التكوين الأمثل، مع تدريب مسرّع على أجهزة ذات تكلفة فعالة.
التقييم والمقارنة المعيارية
معايير مخصصة تقيس الدقة ومعدل الهلوسة وزمن الاستجابة ومقاييس خاصة بالمجال. نقارن النموذج المُدرّب مباشرةً مع النموذج الأساسي على مجموعة بياناتكم المرجعية، وليس على معايير إنترنت عامة.
استدلال محسّن
التكميم والتقديم المُجمّع يوفران إنتاجية بمستوى إنتاجي وتكلفة مُتحكَّم فيها. يستجيب نموذجكم بسرعة كافية للاستخدام الفوري مع إبقاء تكاليف البنية التحتية قابلة للتنبؤ.
المخرجات
- أوزان النموذج المُدرّب مع تقرير التدريب
- نتائج المقارنة المعيارية والمقارنة مع النموذج الأساسي
- واجهة API للاستدلال مع بنية تحتية قابلة للتوسع التلقائي