इस चरण के दौरान, हम आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों, बाजार की चुनौतियों, उस संदर्भ को परिभाषित करते हैं जिसमें मॉडल संचालित होगा, और उन उपयोग के मामलों को परिभाषित करते हैं जिन्हें LLM संबोधित करेगा। इसके अंत तक, हम स्पष्ट उद्देश्य और सफलता के मानदंड निर्धारित करेंगे।

हम प्रशिक्षण डेटा को साफ और व्याख्यायित करके तैयार करते हैं। इसमें विसंगतियों को दूर करना, गुम मानों को संभालना और LLM के सीखने के लिए डेटा को लेबल करना शामिल है।

परिणाम एक परिष्कृत, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटासेट है जो आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अनुकूलित है।

इसके बाद, हम आपकी आवश्यकताओं के आधार पर सबसे उपयुक्त LLM आर्किटेक्चर का चयन करते हैं।

हम प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए आपके तैयार डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित और फ़ाइन-ट्यून करते हैं।

फिर, हम यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल का मूल्यांकन करते हैं कि यह आपके लक्षित मेट्रिक्स को पूरा करता है। इस प्रक्रिया में प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सुधार के कई पुनरावृत्तियों शामिल हैं।

एक बार परीक्षण हो जाने के बाद, हम आपके कस्टम LLM को एक स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर पर परिनियोजित करते हैं। हम आपके मॉडल को अद्यतित रखने के लिए चल रहे होस्टिंग, रखरखाव और समर्थन को संभालते हैं। जैसे-जैसे आपका डेटा और उपयोग के मामले समय के साथ विकसित होते हैं, हम निरंतर उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए आपके LLM को फिर से प्रशिक्षित और बेहतर बना सकते हैं।