Een model gevormd rond uw eigen data
Algemene modellen zijn gebouwd voor breed gebruik. Model Adaptation traint of past er één aan rond uw eigen data, uw workload en het resultaat dat u nodig hebt, en draagt het daarna aan u over om te draaien.
Afgebakend op uw eisen en per traject geoffreerd. De meeste trajecten beginnen met een betaalde proof of concept, bewust klein gehouden.
Algemene modellen zijn niet op u gevormd
Een model voor algemene doeleinden is getraind voor breed gebruik. Het heeft uw eigen data, uw vakjargon en de manier waarop uw organisatie echt werkt nooit gezien.
- Uw eigen datasets en de patronen die daarin zitten
- Vakjargon en domeinkennis
- Interne processen en hoe uw teams echt werken
- De uitkomsten en het risicoprofiel die uw organisatie echt nodig heeft
Model Adaptation is hoe die eigen waarde gaat bijdragen aan het systeem dat u draait, in plaats van in een database te blijven liggen die een model voor algemene doeleinden nooit leest.
Op maat van het gat
U brengt de data, de doeltaken en het resultaat dat u nodig hebt. FenxLabs bepaalt hoe groot de ingreep werkelijk moet zijn.
- Uw eigen data
- De doeltaken
- Het resultaat dat u nodig hebt
Gerichte fine-tuning, gedeeltelijke aanpassing of volledige hertraining van een open-weight-model of een ander machine learning-systeem, afhankelijk van het gat. Wij voeren de kleinste ingreep uit die het dicht, niet de grootste die wij kunnen verkopen.
Kies de kleinste ingreep die werkt
FenxLabs vergelijkt aanpassing eerst met een ander bestaand model, een wijziging in de routing en een al gespecialiseerde resource, voordat training wordt aanbevolen.
- 01Een ander bestaand modelKandidaat-modellen getoetst aan uw workload, niet aan een gepubliceerde ranglijst. Kwaliteit, kosten en geschiktheid voor uitrol naast elkaar vergeleken, gehost en open-weight gelijk behandeld.
- 02Een wijziging in de routeRoutingregels die in maart klopten, kloppen in november niet meer. Wij snijden ze opnieuw toe op wat u nu draait.
- 03Een gespecialiseerde resourceGebouwd voor één soort werk: code, juridisch redeneren, retrieval of herrangschikking.
Overleeft een eis alle drie, dan is aanpassing de meest directe manier om uw eigen data aan het werk te zetten in het systeem dat u draait.
Uw eigen evaluatie levert het bewijs
Uw doeltaken en uw eigen evaluatieset bepalen het antwoord. Een aangepast model moet het vereiste resultaat verbeteren zonder een last voor implementatie of beheer toe te voegen die u niet zou accepteren.
Er wordt geen verbetercijfer gepubliceerd voordat een evaluatie tegen uw eigen taken er een oplevert.
U houdt het model en kiest waar het draait
Wij
U
- De gewichten
- De evaluatieset
- De uitrol
U houdt de gewichten, de evaluatieset en de deployment. Het trainen gebeurt in uw omgeving of in de onze. Wat u overhoudt is een model dat van u is.
Model Adaptation vereist ARC niet. U houdt het opgeleverde model en kiest zelf waar het draait.
Zet uw eigen data aan het werk
Een half uur met een engineer. Uw cijfers. Een helder antwoord.