Ich erstelle Maschinenlernmodelle und LLMS für dein Business

Für die Feinabstimmung von LLMs benötigst du einen Datensatz mit Eingabe-Ausgabe-Paaren, die für deine Aufgabe relevant sind — zum Beispiel Frage-Antwort-Paare, Anweisungs-Antwort-Paare oder Textklassifikationsbeispiele. Empfohlen werden mindestens 500–1000 Beispiele für grundlegende Feinabstimmung, 5000+ für bessere Leistung. Ich helfe dir bei der Strukturierung.

LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA (Quantized LoRA) sind effiziente Feinabstimmungstechniken, die ein großes vortrainiertes Modell an deine Daten anpassen, mit einem Bruchteil der Rechenleistung und Kosten einer vollständigen Feinabstimmung. QLoRA ermöglicht speziell die Feinabstimmung von 7B–70B Parameter-Modellen auf Consumer- oder Cloud-GPUs zu niedrigen Kosten.

Llama 3 (8B oder 70B) ist die beste Open-Source-Option für die meisten Aufgaben — starke Leistung, vollständig offene Gewichte, keine Lizenzgebühren. Mistral 7B ist ideal bei geringeren Rechenbudgets. Feinabstimmung von GPT über die OpenAI API ist für einfachere Klassifikationsaufgaben verfügbar. Ich empfehle das passende Modell nach Prüfung deiner Anforderungen.

Ja — 100 %. Ich liefere die Modellgewichte, Trainingsskripte und Bewertungsergebnisse. Das Modell gehört dir, um es zu deployen, zu modifizieren oder zu verteilen, wie du möchtest.

Vor der Lieferung führe ich eine strenge Bewertung mit Standardmetriken durch: Genauigkeit und F1 für Klassifikation, BLEU/ROUGE für Generierungsaufgaben und eigene Benchmarks, die auf ausgesonderten Beispielen deiner Daten basieren. Du erhältst einen vollständigen Bewertungsbericht mit der Lieferung.

Ja — ich baue die Trainingspipeline so, dass du das Modell bei wachsendem Datenbestand neu trainieren oder weiter feinabstimmen kannst. Das Premium-Paket beinhaltet automatisiertes Retraining mit Überwachung auf Modellverschiebung.