ในขั้นตอนนี้เราจะระบุความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของคุณ ความท้าทายของตลาด บริบทที่โมเดลจะทำงาน และกรณีการใช้งานที่ LLM จะจัดการ ในตอนท้ายเราจะกำหนดเป้าหมายและเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน

เราเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมโดยการทำความสะอาดและเพิ่มคำอธิบายประกอบ ซึ่งรวมถึงการแก้ไขความไม่สอดคล้องกัน การจัดการค่าที่ขาดหายไป และการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อให้ LLM สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นได้

ผลลัพธ์ที่ได้คือชุดข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและมีคุณภาพสูงซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลของคุณ

จากนั้นเราจะเลือกสถาปัตยกรรม LLM ที่เหมาะสมที่สุดตามความต้องการของคุณ

เราอบรมและปรับแต่งโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่คุณเตรียมไว้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด

จากนั้นเราจะประเมินโมเดลเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลตรงตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพเป้าหมายของคุณ กระบวนการนี้รวมถึงการฝึกอบรม การประเมิน และการปรับปรุงหลายครั้ง

หลังจากการทดสอบ เราจะปรับใช้ LLM ที่กำหนดเองบนโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ เราจัดการโฮสติ้ง การบำรุงรักษา และการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้โมเดลของคุณทันสมัยอยู่เสมอ เมื่อข้อมูลและกรณีการใช้งานของคุณพัฒนาขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เราสามารถฝึกอบรมและปรับปรุง LLM ใหม่เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่ต่อเนื่องและสูง