ในระหว่างขั้นตอนนี้ เราจะกำหนดความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของคุณ ความท้าทายของตลาด บริบทที่แบบจำลองจะทำงาน และกรณีการใช้งานที่ LLM จะจัดการ เมื่อสิ้นสุดขั้นตอนนี้ เราจะกำหนดวัตถุประสงค์และเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน

เราเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมโดยการทำความสะอาดและใส่คำอธิบายประกอบ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแก้ไขความไม่สอดคล้องกัน การจัดการค่าที่ขาดหายไป และการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อให้ LLM เรียนรู้

ผลลัพธ์คือชุดข้อมูลคุณภาพสูงที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองของคุณ

ถัดไป เราเลือกสถาปัตยกรรม LLM ที่เหมาะสมที่สุดตามความต้องการของคุณ

เราฝึกฝนและปรับแต่งแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด

จากนั้น เราประเมินแบบจำลองเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามเกณฑ์เป้าหมายของคุณ กระบวนการนี้รวมถึงการฝึกอบรม การประเมิน และการปรับปรุงหลายครั้ง

เมื่อผ่านการทดสอบแล้ว เราจะปรับใช้ LLM ที่กำหนดเองของคุณไปยังโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ เราจัดการโฮสติ้ง การบำรุงรักษา และการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แบบจำลองของคุณทันสมัยอยู่เสมอ เมื่อข้อมูลและกรณีการใช้งานของคุณพัฒนาขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เราสามารถฝึกฝนและปรับปรุง LLM ของคุณใหม่เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงอย่างต่อเนื่อง