Un modelo formado en torno a sus propios datos
Los modelos generalistas están hechos para un uso amplio. Model Adaptation entrena o adapta uno en torno a sus datos propios, su carga de trabajo y el resultado que necesita, y después se lo entrega para que lo opere.
Se acota según sus requisitos y se presupuesta por proyecto. La mayoría de los proyectos empiezan con una prueba de concepto de pago, deliberadamente pequeña.
Los modelos generalistas no se forman en torno a usted
Un modelo de propósito general está entrenado para un uso amplio. No ha visto sus datos propios, ni su vocabulario especializado, ni cómo funciona realmente su organización.
- Sus propios conjuntos de datos y los patrones que contienen
- Vocabulario especializado y conocimiento del dominio
- Los procesos internos y cómo trabajan realmente sus equipos
- Los resultados y el perfil de riesgo que su organización necesita de verdad
Model Adaptation es la vía para que ese valor propio empiece a aportar al sistema que usted opera, en lugar de quedarse en una base de datos que un modelo de propósito general nunca lee.
A la medida de la brecha
Usted aporta los datos, las tareas objetivo y el resultado que necesita. FenxLabs decide cuán grande tiene que ser la intervención de verdad.
- Sus datos propios
- Las tareas objetivo
- El resultado que necesita
Fine-tuning dirigido, adaptación parcial o reentrenamiento completo de un modelo open-weight o de otro sistema de machine learning, según la brecha. Hacemos la intervención más pequeña que la cierra, no la más grande que podríamos vender.
La intervención más pequeña que funcione
FenxLabs compara la adaptación con otro modelo existente, con un cambio de enrutamiento y con un recurso ya especializado antes de recomendar un entrenamiento.
- 01Otro modelo existenteModelos candidatos probados con su carga de trabajo, no con una clasificación publicada. Calidad, coste y encaje de despliegue comparados uno al lado del otro, tanto alojados como open-weight.
- 02Un cambio en la rutaUnas reglas de enrutamiento que eran acertadas en marzo no lo son en noviembre. Las volvemos a ajustar a lo que ahora tiene en marcha.
- 03Un recurso especializadoHecho para un tipo de trabajo: código, razonamiento jurídico, retrieval o reordenación.
Cuando un requisito sobrevive a las tres, la adaptación es la vía más directa para poner sus propios datos a trabajar en el sistema que usted opera.
Su propia evaluación aporta la prueba
Sus tareas objetivo y su propio conjunto de evaluación deciden. Un modelo adaptado tiene que mejorar el resultado exigido sin añadir una carga de despliegue o de operación que usted no aceptaría.
No se publica ninguna cifra de mejora antes de que una evaluación con sus propias tareas la produzca.
Usted se queda el modelo y elige dónde se ejecuta
Nosotros
Usted
- Los pesos
- El conjunto de evaluación
- El despliegue
Usted conserva los pesos, el conjunto de evaluación y el despliegue. El entrenamiento se ejecuta en su entorno o en el nuestro. Lo que le queda es un modelo que le pertenece.
Model Adaptation no requiere ARC. Usted conserva el modelo entregado y elige dónde se ejecuta.
Ponga sus datos a trabajar
Media hora con un ingeniero. Sus cifras. Una respuesta clara.