Dataset engineering
Source review, cleaning, normalization, labeling guidance, splits, lineage e quality checks alinhados à target task.
TREINAMENTO E AJUSTE FINO DE MODELOS
Adapte o comportamento do modelo com evidências
Preparação de dados, treinamento específico, ajuste fino, avaliação e integração de inferência.
Preparação de dados, treinamento específico, ajuste fino, avaliação e integração de inferência.
Quando prompting e retrieval não atendem ao requisito, preparamos domain data, executamos experimentos controlados de training ou fine-tuning e integramos o model resultante a um inference path mensurável.
Um data e evaluation pipeline para alterar model behavior de forma deliberada.
Um data e evaluation pipeline para alterar model behavior de forma deliberada.
Quando prompting e retrieval não atendem ao requisito, preparamos domain data, executamos experimentos controlados de training ou fine-tuning e integramos o model resultante a um inference path mensurável.
Training experiments
Supervised fine-tuning, continued adaptation ou task-specific models quando as evidências justificam a complexidade adicional.
Evaluation e regression
Held-out datasets, task metrics, qualitative rubrics, safety cases e comparação com baselines mais simples.
Inference integration
Serving, batching, latency, hardware, privacy, monitoring e retraining triggers dentro do produto ao redor.
Como escolhemos entre retrieval, fine-tuning e training
Como escolhemos entre retrieval, fine-tuning e training
Training não é a resposta padrão. Primeiro usamos a baseline válida de menor custo, medimos o gap e adicionamos model adaptation apenas quando ela melhora o comportamento que o produto realmente valoriza.
- 01
Defina a task e a metric
Especifique inputs esperados, outputs, edge cases, quality threshold, privacy constraints e inference envelope.
- 02
Audite e prepare os dados
Avalie volume, representativeness, rights, leakage, labeling consistency e o custo de manter o dataset.
- 03
Execute controlled experiments
Compare baselines e adaptations com configurations rastreadas e held-out evaluation.
- 04
Integre e mantenha
Empacote inference, monitore drift e failures e defina as condições para futuros updates de data ou model.
Model adaptation deliverables
Model adaptation deliverables
O trabalho é documentado para que um resultado possa ser reproduzido, comparado e mantido em vez de depender de um único experimento opaco.
- Dataset specification e preparation pipeline
- Registro de baseline e experiments
- Artifacts de fine-tuned ou task-specific model quando aplicável
- Evaluation e regression suite
- Plano de integração de inference e retraining
Model adaptation deliverables
Um data e evaluation pipeline para alterar model behavior de forma deliberada.
Um data e evaluation pipeline para alterar model behavior de forma deliberada.Quando prompting e retrieval não atendem ao requisito, preparamos domain data, executamos experimentos controlados de training ou fine-tuning e integramos o model resultante a um inference path mensurável.
FAQ
Perguntas específicas deste caminho.
Vocês podem treinar um foundation model do zero?
Raramente essa é a decisão econômica correta para o produto. Avaliamos task-specific training e adaptation com transparência e não sugerimos escala de foundation model sem os data, compute e program necessários.
De quantos dados precisamos?
Depende da complexidade da task, da escolha do model, da label quality e do performance gap. Um data audit e um baseline experiment fornecem uma resposta mais confiável do que um mínimo universal.
Como vocês evitam evaluation leakage?
Separamos data de training, development e held-out evaluation, rastreamos provenance e revisamos near-duplicates e contamination risks.
PRÓXIMO PASSO
Traga a restrição, não um briefing polido.
Um Technical Lead analisará o estado atual e recomendará o menor próximo passo útil.
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