услуги/Дообучение моделей
[09 · llm и данные]

Дообучение моделей

Адаптируем модель под вашу предметную область и проверяем качество на ваших же данных, а не на общих бенчмарках.

срок4–8 недель
форматпроект
развёртываниеоблако / on-premises
[запросить оценку]
[когда это нужно]

Модель не знает предметку

Общая модель путается в ваших терминах и регламентах.

Ответы формально верные

Текст гладкий, а по сути мимо задачи.

Промптами уже не вытянуть

Инструкция разрослась, а качество не растёт.

Дорого гонять большую модель

Стоимость запросов не сходится с экономикой.

Нет способа измерить качество

Непонятно, стало лучше или хуже после правки.

Данные нельзя отдавать наружу

Обучение возможно только внутри контура.

Как работаем

[01]
1–2 недели

Discovery

Разбираем процесс, выбираем сценарий с наибольшим эффектом и фиксируем метрику успеха.

[02]
2–4 недели

Прототип на ваших данных

Собираем работающий макет: подбор модели и инструментов, оценка качества на реальных примерах.

[03]
4–8 недель

Пилот в вашем контуре

Разворачиваем в вашей инфраструктуре, подключаем к системам, тестируем на живых пользователях.

[04]
2–3 месяца

Промышленное внедрение

Нагрузка, безопасность, мониторинг качества и стоимости, передача кода и документации.

[05]
далее

Развитие

Новые сценарии, донастройка под изменившиеся процессы, обучение вашей команды.

[что получаете]
Модель, говорящая на языке вашей области
Набор данных для обучения и проверки
Оценка качества на ваших примерах
Сравнение стоимости до и после
Развёртывание в вашем контуре
[стек и инструменты]
Open-source LLMLoRA и QLoRAРазметка данныхОценка качестваRAGVector DBGPU-инфраструктураOn-premisesВерсионированиеМониторинг
КЕЙСЫ

Смотрите, как эта услуга выглядела на реальных проектах — с задачами, сроками и результатом.

[смотреть кейсы]
[смежные услуги]

Вопросы

Сколько данных нужно?

[ + ][ − ]

Часто хватает нескольких сотен хороших примеров. Важнее качество и единообразие, чем объём.

Всегда ли нужно дообучение?

[ + ][ − ]

Нет. Сначала пробуем поиск по вашим данным и правила — это дешевле и быстрее. Дообучаем, когда этого действительно не хватает.

Данные останутся у нас?

[ + ][ − ]

Да. Обучение можно провести полностью в вашем контуре, наружу ничего не уходит.

Как понять, что стало лучше?

[ + ][ − ]

Собираем набор проверочных примеров с правильными ответами и сравниваем до и после — числом, а не на глаз.