اس مرحلے کے دوران، ہم آپ کی مخصوص ضروریات اور اہداف، مارکیٹ کے چیلنجز، اس سیاق و سباق کی وضاحت کرتے ہیں جس میں ماڈل کام کرے گا، اور استعمال کے ایسے معاملات جن سے LLM نمٹے گا۔ اس کے اختتام تک، ہم واضح مقاصد اور کامیابی کے معیارات طے کریں گے۔

ہم تربیت کے ڈیٹا کو صاف اور تشریح کرکے تیار کرتے ہیں۔ اس میں عدم مطابقت کو حل کرنا، گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، اور LLM کے سیکھنے کے لیے ڈیٹا کو لیبل لگانا شامل ہے۔

نتیجہ ایک بہتر، اعلیٰ معیار کا ڈیٹاسیٹ ہے جو آپ کے ماڈل کی تربیت کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔

اس کے بعد، ہم آپ کی ضروریات کی بنیاد پر سب سے موزوں LLM فن تعمیر کا انتخاب کرتے ہیں۔

ہم کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے آپ کے تیار کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت اور فائن ٹیون کرتے ہیں۔

پھر، ہم یہ یقینی بنانے کے لیے ماڈل کا جائزہ لیتے ہیں کہ یہ آپ کے ہدف کے میٹرکس پر پورا اترتا ہے۔ اس عمل میں تربیت، تشخیص، اور بہتری کے متعدد تکرار شامل ہیں۔

ایک بار جانچنے کے بعد، ہم آپ کے کسٹم LLM کو ایک اسکیل ایبل انفراسٹرکچر پر تعینات کرتے ہیں۔ ہم آپ کے ماڈل کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنے کے لیے جاری ہوسٹنگ، دیکھ بھال، اور سپورٹ کو سنبھالتے ہیں۔ جیسے جیسے آپ کا ڈیٹا اور استعمال کے معاملات وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہوتے ہیں، ہم مسلسل اعلیٰ کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے آپ کے LLM کو دوبارہ تربیت اور بہتر بنا سکتے ہیں۔