Fine-Tuning de LLMs
Fine-tuning adapta um modelo de linguagem pré-treinado a tarefas específicas, usando novos dados rotulados. É como reeducar o modelo para um domínio, ajustando seus parâmetros para melhorar o desempenho em contextos específicos, sem treinar do zero. Isso garante precisão com menos dados.
Dataset Geral
Fine Tuning
Dataset - Fine Tuning
Pré-processamento
Dataset Geral
Fluxo - Fine Tuning
Fluxo - Fine Tuning
Dataset Geral
Dataset - Fine Tuning
Dataset Geral
Pré-treinamento
Fine Tuning
Etapas do Trabalho
Fine tuning para otimizaçãode de performance no contexto
Integração de uma base geral e coleta de dados personalizados - ajustado com sua base de conhecimento para maior aderência ao seu domínio
Seleção de LLM (pré-treinado)
Utiliza um LLM pré-treinado e uma base geral já estabelecida, complementada por uma base de dados personalizada, com aplicação de fine-tuning para aprimorar a adaptação do modelo ao domínio desejado.
Personalização com Fine Tuning
Soluções rápidas e eficientes. Configuramos a API de um LLM de mercado e conectamos à sua base via RAG ou prompts personalizados.
Ideal para MVPs, validação rápida ou uso corporativo sob demanda.
Integração API's
Sua base de dados é indexada com embeddings vetoriais, e o LLM responde às perguntas com base nas informações recuperadas.
Essa abordagem permite atualização constante da base, sem re-treinamento do modelo
Embedding & RAG
Usamos um modelo pré-treinado (como Mistral, LlaMA ou Phi) e o ajustamos com a sua base de conhecimento
Fine-Tuning
Escolhemos o modelo LLM mais adequado, construímos sua base de dados especializada e realizamos todos os ajustes finos necessários ao seu caso de uso.
Construção do Zero
Soluções para GenAi personalizada
Soluções rápidas e eficientes. Configuramos a API de um LLM de mercado e conectamos à sua base via RAG ou prompts personalizados.Ideal para MVPs, validação rápida ou uso corporativo sob demanda.
Integração API's
Sua base de dados é indexada com embeddings vetoriais, e o LLM responde às perguntas com base nas informações recuperadas.Essa abordagem permite atualização constante da base, sem re-treinamento do modelo
Embedding & RAG
Usamos um modelo pré-treinado (como Mistral, LlaMA ou Phi) e o ajustamos com a sua base de conhecimento
Fine - Tuning
Escolhemos o modelo LLM mais adequado, construímos sua base de dados especializada e realizamos todos os ajustes finos necessários ao seu caso de uso.
Construção do Zero
Soluções para GenAi personalizada
Soluções rápidas e eficientes. Configuramos a API de um LLM de mercado e conectamos à sua base via RAG ou prompts personalizados.Ideal para MVPs, validação rápida ou uso corporativo sob demanda.
Integração API's
Sua base de dados é indexada com embeddings vetoriais, e o LLM responde às perguntas com base nas informações recuperadas.Essa abordagem permite atualização constante da base, sem re-treinamento do modelo
Embedding & RAG
Usamos um modelo pré-treinado (como Mistral, LlaMA ou Phi) e o ajustamos com a sua base de conhecimento
Fine - Tuning
Escolhemos o modelo LLM mais adequado, construímos sua base de dados especializada e realizamos todos os ajustes finos necessários ao seu caso de uso.