Ich stimme GPT, Llama oder Mistral auf deinem eigenen Datensatz fein, um bessere KI-Ergebnisse zu erzielen
Ingenieur für maschinelles Lernen
Über diesen Service
Möchtest du ein KI-Modell, das DEINE Sprache spricht, DEIN Fachgebiet kennt und Antworten liefert, die auf DEINEN Betrieb zugeschnitten sind? Ich passe große Sprachmodelle (LLMs) mit deinen eigenen Daten an, damit die KI speziell für dich funktioniert.
Was ich machen kann:
Feinabstimmung von GPT-3.5/GPT-4 über OpenAI's Fine-Tuning-API
Feinabstimmung von Open-Source-Modellen: LLaMA 3, Mistral, Phi-3, Gemma
LoRA / QLoRA Feinabstimmung für effizientes Training auf Consumer-GPUs
Anleitungstraining für individuelle Q&A, Chatbots oder Assistenten
Domänenanpassung für medizinische, rechtliche, finanzielle oder technische Texte
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) Ausrichtung
Was du bereitstellen musst:
Trainingsdaten in einem Format, das ich vorgebe (ich helfe dir bei der Vorbereitung)
Beispiele für gewünschte Eingabe-Antwort-Paare (mindestens 50-100 für die Grundfeinabstimmung)
Beschreibung deines Anwendungsfalls und des gewünschten Verhaltens
Was du erhältst:
Feinabgestimmte Modellgewichte (gehostet auf Hugging Face oder deiner bevorzugten Plattform)
Trainingsskript mit vollständiger Dokumentation
Evaluierungsergebnisse, die Basis- vs. Feinabstimmungsleistung vergleichen
Inference-Skript / API zur Nutzung des Modells
Datenvorbereitungsleitfaden für zukünftige Updates
Tools: Hugging Face Transformers, PEFT, Axolotl, Unsloth, OpenAI API, PyTorch, Weights & Biases
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie viel Trainingsdaten brauche ich?\nA:
Für OpenAI Fine-Tuning reichen schon 50-100 hochwertige Beispiele, um Verbesserungen zu zeigen. Bei Open-Source-Modellen sind 500-5000 Beispiele optimal. Qualität ist wichtiger als Quantität — ich helfe dir, das beste Trainingsset zusammenzustellen.
Welches Modell sollte ich fine-tunen?\nA
Es kommt auf deine Bedürfnisse an. Für einfache Anwendung und hohe Qualität ist OpenAI's GPT-3.5 super. Für Datenschutz und volle Kontrolle sind Open-Source-Modelle wie LLaMA 3 oder Mistral besser. Schreib mir eine Nachricht, und ich empfehle dir die beste Option für deinen Anwendungsfall und dein Budget.
