En model formet efter dine egne data
Generelle modeller er bygget til bred brug. Model Adaptation træner eller tilpasser en model efter dine egne data, dit workload og det resultat, du har brug for, og overdrager den derefter, så du selv kan køre den.
Afgrænset efter dine krav og tilbudsgivet pr. opgave. De fleste opgaver åbner med et betalt proof of concept, bevidst holdt lille.
Generelle modeller er ikke formet efter dig
En generel model er trænet til bred brug. Den har ikke set dine egne data, dit fagsprog eller den måde, din organisation faktisk arbejder på.
- Dine egne datasæt og mønstrene i dem
- Fagsprog og domæneviden
- Interne processer og den måde, dine teams faktisk arbejder på
- De output og den risikoprofil, din organisation faktisk har brug for
Model Adaptation er måden, hvorpå den værdi, du selv sidder på, begynder at bidrage til det system, du driver, i stedet for at ligge i en database, som en generel model aldrig læser.
Dimensioneret efter hullet
Du kommer med dine data, målopgaverne og det resultat, du har brug for. FenxLabs afgør, hvor stort et indgreb hullet reelt kræver.
- Dine egne data
- Målopgaverne
- Det resultat, du har brug for
Målrettet finjustering, delvis tilpasning eller fuld gentræning af en open weight-model eller et andet machine learning-system, afhængigt af hullet. Vi kører det mindste indgreb, der lukker det, ikke det største, vi kunne sælge.
Brug det mindste indgreb, der virker
FenxLabs holder tilpasning op mod en anden eksisterende model, en ændring i routingen og en allerede specialiseret ressource, før træning anbefales.
- 01En anden eksisterende modelKandidatmodeller afprøvet på dit workload, ikke på en offentliggjort rangliste. Kvalitet, omkostning og egnethed til drift sammenlignet side om side, hostede såvel som open weight.
- 02En ændring af rutenRoutingregler, der var rigtige i marts, er ikke rigtige i november. Vi skærer dem til igen efter det, du kører nu.
- 03En specialiseret ressourceBygget til én slags arbejde: kode, juridisk ræsonnement, retrieval eller reranking.
Overlever et krav alle tre, er tilpasning den mest direkte vej til at sætte dine egne data i arbejde i det system, du selv kører.
Din egen evaluering sætter beviset
Dine målopgaver og dit eget evalueringssæt afgør svaret. En tilpasset model skal forbedre det krævede resultat uden at lægge en drifts- eller udrulningsbyrde på, som du ikke ville acceptere.
Der offentliggøres intet tal for forbedring, før en evaluering på dine egne opgaver har frembragt et.
Du beholder modellen og vælger, hvor den kører
Os
Dig
- Vægtene
- Evalueringssættet
- Udrulningen
Du beholder vægtene, evalueringssættet og udrulningen. Træningen kører i dit eget miljø eller i vores. Det, du står tilbage med, er en model, der tilhører dig.
Model Adaptation kræver ikke ARC. Du beholder den leverede model og vælger selv, hvor den kører.
Sæt dine egne data i arbejde
En halv time med en ingeniør. Dine tal. Et ligefremt svar.