Ich stimme dein LLM mit LoRA auf deinem eigenen Datensatz fein ab

Dein Basis-Modell kennt deine Daten nicht. Das ändere ich.

Ich passe offene und geschlossene LLMs (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Gemini) mit LoRA/QLoRA auf deinem eigenen Datensatz an, sodass das Modell in deinem Fachgebiet, in deinem Format und Ton antwortet, ohne von Grund auf neu zu trainieren.

WAS DU BEKOMMST

Ein feinabgestimmtes Modell, geliefert als Gewichte oder als laufender Endpoint

Dein Datensatz, bereinigt und für das Training formatiert

Ein Vorher/Nachher-Benchmark auf einem zurückgehaltenen Testset, damit du den Fortschritt siehst

Inference-Skript und README, die dein Team übernehmen kann

Eine Zusammenfassung dessen, was sich geändert hat und was ich als Nächstes anpassen würde

BEISPIELPROJEKTE

Support-Bots, trainiert auf interner Ticket-Historie

Domänenmodelle für rechtliche, medizinische oder finanzielle Texte

Strukturierte Ausgabemodelle, die zuverlässiges JSON liefern

Kleine Modelle, die eine teure API-Anfrage ersetzen sollen

WARUM ICH

PhD in Informatik, veröffentlicht in Scientific Reports, über 100 Zitationen, Best Paper Award für Sicherheit beim föderierten Lernen. Ich benchmarke jedes Modell, das ich liefere, damit du Zahlen bekommst, keine Behauptungen.

WIE WIR STARTEN

Sende mir deinen Datensatz und das Ergebnis, das du brauchst. Ich sage dir innerhalb weniger Stunden, ob Feinabstimmung das richtige Werkzeug ist oder ob RAG dich günstiger ans Ziel bringt. Kostenloses 15-Minuten-Gespräch.