E.D.A.T.A. / EST. 2017
— SERVICIU / EDT-DATA-08

Un LLM care vorbește limba firmei tale.

Adaptăm un model de limbaj open pe terminologia, tonul și cunoștințele tale — ca răspunsurile să fie ale firmei tale, nu generice. Rulat pe serverul tău.

Model open/Pe datele tale/Rulat local

Evaluare fără cost · Model open · Fără lock-in

Fine-tuning al unui model de limbaj open, rulat on-premise
FIG. 01 — FINE-TUNING LLM / ON-PREMISE
MODEL OPEN/PE DATELE TALE/RULAT LOCAL/FĂRĂ LOCK-IN
— PROBLEMA

Un LLM generic nu e al tău.

Răspunde ca internetul, îți trimite datele la un furnizor și te taxează la fiecare token. Pentru un asistent de firmă, niciuna nu e ce vrei.

EDT / RISC-01 / GENERIC

Răspunsuri generice, ton străin

Un LLM de raft răspunde ca internetul, nu ca firma ta. Termeni greșiți, ton nepotrivit, context care lipsește.

EDT / RISC-02 / API EXTERN

Fiecare prompt pleacă la un furnizor

Cu un API extern, fiecare întrebare și fiecare document ajung pe serverele altcuiva. Cu date de business, e un risc.

EDT / RISC-03 / COST

Plătești la fiecare token, la nesfârșit

Un API se plătește la volum, lunar, pentru totdeauna. La scară, un model propriu devine mai ieftin și predictibil.

— REZULTATUL

Un model care sună a firma ta și rulează la tine.

Ton și termeni proprii, cost predictibil și fără prompturi care pleacă — un LLM pe care îl deții, nu unul pe care îl închiriezi.

Al tău
Ton și termeni ai firmei
Local
Rulează pe serverul tău
Predictibil
Cost fix, fără taxă pe token
On-premise
Datele nu pleacă din firmă
— CE FACEM

De la un model general la unul al tău.

Alegem modelul open potrivit, îl adaptăm pe domeniul, tonul și regulile tale — eficient, cu evaluare pe cazuri reale.

EDT-DATA-08-01 / ADAPTARE PE DOMENIU

Modelul învață terminologia și cunoștințele sectorului tău.

EDT-DATA-08-02 / TON & STIL

Răspunsuri în vocea firmei — formal, tehnic, concis, cum vrei.

EDT-DATA-08-03 / INSTRUCTION TUNING

Modelul urmează formatul și regulile tale de răspuns.

EDT-DATA-08-04 / ALEGEREA MODELULUI

Selectăm un model open dimensionat pe hardware-ul tău.

EDT-DATA-08-05 / LORA / EFICIENT

Fine-tuning eficient, fără să reantrenăm tot modelul.

EDT-DATA-08-06 / EVALUARE

Comparăm modelul adaptat cu cel de bază, pe cazurile tale reale.

— CUM LUCRĂM

Adaptăm, evaluăm, punem local.

Pornim de la cazul tău, adaptăm modelul pe exemplele tale și îl comparăm cu cel de bază înainte să-l punem în producție, pe serverul tău.

01

Cazul de folosire

Ce trebuie să facă modelul și cum arată un răspuns bun.

02

Datele de adaptare

Adunăm și pregătim exemplele pe care modelul le va învăța.

03

Fine-tuning

Adaptăm modelul open pe infrastructura ta, eficient.

04

Evaluare

Măsurăm pe cazuri reale, comparat cu modelul de bază.

05

Punere în producție

Modelul rulează local, cu pipeline de reactualizare.

— CE REZOLVĂM

Ce nu-ți dă un LLM de raft.

Le rezolvăm prin adaptare pe datele tale și prin rulare locală — nu prin promisiuni de prompt.

TON GENERIC

Nu sună a firma ta

TERMENI GREȘIȚI

Vocabular din afara domeniului

API EXTERN

Prompturile pleacă la furnizor

COST PE TOKEN

Factură care crește cu volumul

FORMAT INCONSISTENT

Răspunsuri în forme diferite

LOCK-IN

Dependență de un singur furnizor

— CE LIVRĂM

Un model al tău și un proces de întreținere.

01
Model fine-tuned

Adaptat pe datele și tonul tău, gata de rulat.

02
Raport comparativ

Cât e mai bun față de modelul de bază.

03
Rulare locală

Modelul rulează pe infrastructura ta.

04
Pipeline de reactualizare

Poți readapta când apar date noi.

05
Documentație

Ce a fost adaptat și cu ce date.

06
Fără lock-in

Model open — nu ești legat de un furnizor.

— CE TREBUIE ȘTIUT

Fine-tuning-ul adaptă, nu reinventează.

Schimbă tonul, formatul și cunoștințele de domeniu — dar pornește de la un model bun și de la exemple bune. Alegem ambele cu tine.

  • ADAPTARE, NU MAGIEFine-tuning-ul schimbă tonul și cunoștințele, nu inteligența de bază. Alegem modelul de pornire potrivit problemei.
  • DATELE CONTEAZĂUn fine-tuning bun cere exemple bune. Calitatea datelor de adaptare decide calitatea modelului.
  • RULAT LOCALModelul adaptat rulează pe serverul tău — fără API extern, fără prompturi care pleacă.
  • ON-PREMISEFine-tuning-ul și rularea se fac în infrastructura ta — nimic nu ajunge într-un cloud extern.
— ÎNTREBĂRI

Ce te-ai putea întreba.

01Fine-tuning sau RAG?

Depinde de problemă. RAG aduce cunoștințe la nevoie; fine-tuning schimbă ton, format și comportament. Adesea se combină. Îți spunem ce se potrivește cazului tău.

02Ce model folosiți?

Un model open, disponibil liber, dimensionat pe hardware-ul tău. Nu ești legat de un furnizor comercial și de prețul lui pe token.

03Câte exemple îmi trebuie?

Pentru adaptarea de ton și format, uneori sute; pentru comportament complex, mai multe. Evaluăm la început și îți spunem concret.

04Modelul rulează în cloud?

Nu, dacă nu vrei. Îl rulăm pe infrastructura ta — fără API extern, fără prompturi care pleacă la un furnizor.

05Datele mele ajung undeva?

Nu. Fine-tuning-ul și rularea se fac on-premise. Datele și prompturile rămân la tine.

06Cât costă?

Depinde de model și de datele de adaptare. Îți dăm o cifră fixă după evaluare — care e gratuită.

— PASUL URMĂTOR

Un LLM care sună a firma ta.

O discuție de evaluare, fără cost. Ne uităm la cazul tău și îți spunem dacă fine-tuning-ul e răspunsul.

Fără cost · Fără angajament · Datele rămân la tine