每次合作都是独特的,专门设计以满足我们客户的具体需求。然而,这些关键步骤将为您提供我们 LLM 开发过程的概述。
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在此阶段,我们确定您的具体需求和目标、市场挑战、模型将运行的上下文以及 LLM 将处理的用例。最后,我们将定义明确的目标和成功标准。
我们通过清理和添加注释来准备训练数据。这包括解决不一致、处理缺失值和标记数据,以便 LLM 可以从中学习。
结果是一个改进的高质量数据集,优化用于训练您的模型。
接下来,我们根据您的需求选择最合适的 LLM 架构。
我们使用您准备的数据训练和微调模型,以最大化性能。
然后,我们评估模型,以确保其满足您的目标性能指标。此过程包括多次训练、评估和改进迭代。
测试后,我们在可扩展的基础设施上部署定制的 LLM。我们管理托管、维护和持续支持,以保持您的模型最新。随着您的数据和用例随时间发展,我们可以重新训练和改进 LLM,以确保持续和高性能。
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