Un modèle façonné autour de vos propres données
Les modèles généralistes sont bâtis pour un usage large. Model Adaptation en entraîne ou en adapte un autour de vos données propriétaires, de votre charge de travail et du résultat dont vous avez besoin, puis vous le remet pour que vous l’exploitiez.
Cadré selon vos exigences et chiffré par mission. La plupart des missions s’ouvrent sur une preuve de concept payante, volontairement modeste.
Les modèles généralistes ne sont pas façonnés pour vous
Un modèle généraliste est entraîné pour un usage large. Il n’a vu ni vos données propriétaires, ni votre vocabulaire métier, ni la façon dont votre organisation travaille réellement.
- Vos propres jeux de données et les régularités qu’ils contiennent
- Vocabulaire métier et connaissance du domaine
- Processus internes et façon dont vos équipes travaillent réellement
- Les sorties et le profil de risque dont votre organisation a réellement besoin
Model Adaptation, c’est la façon dont cette valeur propriétaire se met à alimenter le système que vous exploitez, au lieu de dormir dans une base qu’aucun modèle généraliste ne lit.
Dimensionné à l’écart
Vous apportez les données, les tâches visées et le résultat dont vous avez besoin. FenxLabs décide de l’ampleur réelle de l’intervention.
- Vos données propriétaires
- Les tâches visées
- Le résultat dont vous avez besoin
Fine-tuning ciblé, adaptation partielle ou réentraînement complet d’un modèle open-weight ou d’un autre système de machine learning, selon l’écart. Nous menons la plus petite intervention qui le comble, pas la plus grosse que nous pourrions vendre.
La plus petite intervention qui marche
FenxLabs compare l’adaptation à un autre modèle existant, à un changement de routage et à une ressource déjà spécialisée avant de recommander un entraînement.
- 01Un autre modèle existantDes modèles candidats testés sur votre charge de travail, pas sur un classement publié. Qualité, coût et adéquation au déploiement comparés côte à côte, hébergés comme open-weight.
- 02Un changement de routeDes règles de routage justes en mars ne le sont plus en novembre. Nous les retaillons sur ce que vous exploitez aujourd’hui.
- 03Une ressource spécialiséeConçue pour un type de travail : code, raisonnement juridique, retrieval ou reclassement.
Quand une exigence survit aux trois, l’adaptation est la voie la plus directe pour mettre vos propres données au travail dans le système que vous exploitez.
Votre propre évaluation fait la preuve
Vos tâches visées et votre propre jeu d’évaluation décident. Un modèle adapté doit améliorer le résultat exigé sans ajouter une charge de déploiement ou d’exploitation que vous n’accepteriez pas.
Aucun chiffre d’amélioration n’est publié avant qu’une évaluation sur vos propres tâches n’en produise un.
Vous gardez le modèle et choisissez où il tourne
Nous
Vous
- Les poids
- Le jeu d’évaluation
- Le déploiement
Vous gardez les poids, le jeu d’évaluation et le déploiement. L’entraînement s’exécute dans votre environnement ou dans le nôtre. Ce qui vous reste, c’est un modèle qui vous appartient.
Model Adaptation n’exige pas ARC. Vous gardez le modèle livré et vous choisissez où il s’exécute.
Mettez vos données au travail
Une demi-heure avec un ingénieur. Vos chiffres. Une réponse claire.